根據過去實驗數據的 RMSE 估計最小可偵測密度 (MDD)當使用新的化合物X（包括對照組）進行實驗以確定化合物X具有負面或正面效應時，我們希望估算最小可檢測劑量（MDD），該劑量是根據先前實驗數據中獲得的均方根誤差（RMSE）估算得出的。雖然這在各種實驗研究中似乎都與樣本量設計有關，但我理解，這是一個假設樣本量固定的標準實驗設計，即參考從先前實驗數據中獲得的MDD來確定化合物X是否為負面效應的問題。透過解釋如何使用JMP DOE中新增的“樣本量探索器”，實驗研究人員或許能夠輕鬆估算複雜的MDD。但是，由於先前的典型實驗是4x4拉丁方實驗，那麼是否有辦法使用從先前實驗數據中獲得的RMSE來估算新化合物X的MDD？ 「實驗設計」方法僅限於單向佈局，且不支援拉丁方。我們證明，可以透過調整兩組的樣本大小，使用「兩個獨立樣本平均值的效能」來估計這一點，使其等於變異數分析表中殘差的自由度。
