关于增强 DOE 设计的问题我有一个关于增强交互设计的问题，允许在两级分类因子上添加三级分类因子。考虑到这一点，以下做法合理吗？
1) 运行交互设计，其中两个连续因子定义为连续因子，另一个因子实际上是分类因子，但定义为连续因子。所有水平均为 -1 或 1。参见附件 01。
2) 收集到反馈数据后，在设计中添加4个中心点(0,0,0)，以便在分类因子中添加第三级(0)。参见附件02。
3）收集4个中心点的响应数据。
4）拟合模型
5) 使用预测分析器进行预测，但要注意分类因子仅设置为 -1、0 或 1。
实验设计回复：关于增强 DOE 设计的问题你好@SteveCz ，
在增强设计时，可能有一个更简单的解决方法，即为分类因素添加一个新级别。
在您原始的设计数据表上，只需添加一个新行，其中包含分类因子的新级别值（所有其他因子值保持为空/缺失）。
在扩充设计时，JMP 应该认识到分类因子有三个级别，但由于最后一行的所有其他因子值都为空，因此它不会将最后一行添加为设计的一部分，并会建议使用分类因子所需的第三级别进行新的运行。
请参阅向设计添加新级别以了解更多信息。
希望这个解决方法能对你有所帮助，
回复：关于增强 DOE 设计的问题你问的是一个理论性问题，需要对实际情况有更深入的理解。你的问题的答案是视情况而定。在某些情况下，按照你问的方法做并不明智，而在其他情况下，尝试一下可能会很有趣。你为什么假设分类因子的第三层位于该分类空间的中心？你还必须始终记住，在进行数据增强时，你会将区组效应（改变推理空间）与新的效应混杂在一起。这可能会导致错误的结论。
回复：关于增强 DOE 设计的问题非常感谢 Victor 的详细回复。
我会尝试你提到的那个有趣的解决方法，看看它是否适用于这个应用程序。如果不行，我会再发一些其他问题。
史蒂夫
回复：关于增强 DOE 设计的问题谢谢斯塔特曼先生的明智建议。我完全理解您关于区块效应的观点，但在这种情况下，我们正在努力规避一些棘手的经济限制，并接受因此而做出的一些妥协。
我之所以问这个问题，是因为据我所知，无法为最初声明为两级分类因子添加第三级分类因子（在本例中是第三种工具）。但当我最初将其声明为两级连续因子时（尽管实际上它是分类因子），我可以添加中心点来精确地得到我们想要的结果。设计诊断看起来都很合理，我也能够用一些虚假数据拟合模型。
但感谢您指出我们的方法中存在的担忧，我们会在努力克服经济限制的过程中牢记这些问题。
史蒂夫
回复：关于增强 DOE 设计的问题别担心。不妨假设你正在设计一个具有适当分类水平的实验，然后创建该设计并将其与你运行的实验进行比较。这可能就像只使用第三级分类添加其他处理一样简单。
