DOE 类型你好，
我的 DOE 有多个因子，每个因子的水平从 3 到 5 不等。我无法创建全因子设计，因为总运行次数超过 20,000。相反，我尝试创建只有主效应而没有交互效应的自定义设计。提供的测试次数为 21。我如何确保此自定义设计可靠？此外，是否有任何方法可以让我稍后添加交互效应以及已填写的响应值？当我添加交互效应时，我需要重新填充响应表。谢谢。
高级统计建模可靠性分析回复：DOE 类型你好@faizarizmin ，
欢迎加入社区！
由于您似乎是 DoE 的新手，我建议您查看 JMP 中列出的DoE 资源 实验设计俱乐部讨论和本帖中列出的其他资源（及其他资源）： DOE 的学习材料？
这些资源将帮助您创建设计并了解如何比较/评估它们。
由于您在这个筛选阶段似乎有很多因素，如果运行次数对于您的实验预算来说不是太高，那么确定性筛选设计也可能是一个有趣的选择。
您还可以使用设计浏览器来创建和比较多个并行设计，具有不同的运行规模、重复次数、最优标准等...
最后，设计评估和比较将与您的目标（此处为筛选）相关联。对于筛选设计，目标是在众多潜在因素中确定积极影响。评估过程围绕三个互补方面展开：
- 功率分析是效应检测能力的主要工具。通过功率分析表和图，我们可以评估设计是否能够在特定条件下可靠地检测出有效效应。
- 标准误差估计通过量化估计精度来补充功效分析。相对标准误差表可以直接比较设计，揭示它们精确估计主效应（以及如果在假设模型中添加的相互作用）的能力。
- 相关性分析通过彩色编码矩阵可视化，通过揭示效应混杂来完成筛选评估。这些图谱揭示了潜在的混叠结构，有助于平衡运行经济性和效应分离能力。
不同的目标可能导致不同的设计策略和不同的评估，这是我在 LinkedIn 上写的关于这方面的帖子： https://www.linkedin.com/posts/victorguiller_d%C3%A9couverte-des-plans-oml-orthogonal-main-activity-7300061967682084864-QlkC
希望这个第一个答案能帮助你，
回复：DOE 类型非常感谢！
