確認結果：重新進行混合設計還是新的設計？大家好，JMP 社區，
我進行了以下具有限制條件的混合設計：MeOH + ACN + UPW = 0.6，以及 MeOH + ACN ≤ 0.3。
重複此混合設計來確認結果是否更好，或建立新的設計進行驗證？
多謝！
金伯利
詳細混合設計：
版本：Jmp Pro 18
實驗設計回覆：確認結果：重新進行混合設計還是新的設計？你好@K_JMP ，
我不確定是否完全理解你的問題。
您已經運行該設計了嗎？結果有多可靠，模型有多準確？我相信您的描述中可能缺少一些限制因素，因為如果我只使用您提到的 MeOH 和 ACN，我的設計空間就會略有不同：
因此，根據您的螢幕截圖，MeOH ≥ 0,1 和 ACN ≤ 0,15 似乎可以起作用：
您想驗證什麼：最佳還是模型？
希望這些想法能對你有幫助，
回覆：確認結果：重新進行混合設計還是新的設計？我同意 Victor 的觀點，我不確定你在問什麼。如果您已經確定混合設計是正確的設計並且您已經完成了它，那麼根據混合響應曲面選擇最佳空間並運行該過程（混合設計通常是優化設計，這意味著您已經確定這些是您想要建模的因素）。
回覆：確認結果：重新進行混合設計還是新的設計？你好@Victor_G & @statman
謝謝您的回答！抱歉，我的表達不夠清晰。
首先讓我們提供一些額外的背景資訊：
- 我確實也包括了一些其他範圍：
- 甲醇 0.1 至 0.3
- ACN 介於 0 至 0.15 之間
- UPW 介於 0.3 和 0.5 之間
- 我還設定了混合物的總和：MeOH + ACN + UPW = 0.6
- 該設計包括二階相互作用和一個三階相互作用（MeOH × ACN × UPW），以捕捉組分之間的影響關係。
- 這是一個 I 最優設計，也包括三個中心點，總共運行 12 次。
我實際上想要做的是確認結果（以確保所包含點的結果是可信的），並且我想進一步探索這個空間（因為我擔心由於設計空間中的點有限而錯過一些趨勢）。最後，我只想確保我選擇了一個可接受的最佳值（因為我有不同的反應需要評估和組合，從而得出最終的比例）。
根據你們的意見，我考慮了以下幾點：
- 我最近已經運行了 12 次該設計（結果可以作為區塊 1 實現），並且我計劃再次重新運行當前設計兩次，將新運行分配到單獨的區塊以解釋跨實驗的變化。這將使我能夠評估系統效應並降低結果的標準差。因此，當我使用增強設計選項時，這會導致 36 次運行。
- 此外，為了探索額外的設計空間並可能發現非線性趨勢，我正在考慮透過添加 Scheffé 立方點來再次增強設計。正如@Victor_G所提到的，這些也許可以作為驗證點。例如，這可以導致 44 次運行，其中額外的分數以紅色突出顯示。
-
剩餘的問題/疑慮：
當執行第二個增強步驟（即添加Scheffé 立方點）時，我確實看到預測變異數的數量增加（至 0.57），設計空間分數圖也有所增加（如下所示）。這種增加是有道理的，但是我只是不確定這是否是實現我的目的的最明智之舉？
先致謝！
親切的問候
金伯利
回覆：確認結果：重新進行混合設計還是新的設計？嗨，金伯利，
我不確定最後一條評論/問題：
@K_JMP寫道：
剩餘的問題/疑慮：
當執行第二個增強步驟（即添加Scheffé 立方點）時，我確實看到預測變異數的數量增加（至 0.57），設計空間分數圖也有所增加（如下所示）。這種增加是有道理的，但是我只是不確定這是否是實現我的目的的最明智之舉？
您應該使用平台比較設計來確保預測變異數概況和設計空間分數圖是在相同的假設模型上計算的。如果您在每個「 評估設計」設計的腳本中比較這些信息，則比較結果並不相同，因為原始設計和重複設計具有相同的假設模型，但沒有增強模型，因為添加了 Scheffe 三次項。
當使用比較設計平台對這 3 個設計進行分析時，設計的比較是在相同的假設模型上進行的，並且比較結果完全合乎邏輯：
您可以清楚地看到，從原始 I 最優設計到複製設計的預測方差大幅減少，而從複製設計到增強設計又一次減少，這是完全合理的：大幅減少首先是由於複製，然後是由於添加點以更好地支持第一個初始模型並對其進行驗證。
希望這個答案能對你有幫助，
