如何設計一個包含禁止組合的選擇題？我正在使用 DOE 選擇設計功能來創建離散選擇實驗的設計。我想排除一些屬性水準的組合，因為它們在邏輯上不合理，而且我想減輕受訪者的認知負擔。 （例如，排除「沒有失業」和「十分之八的家庭經濟困難」的組合。）
我知道自訂實驗設計 (DOE) 選項允許禁用某些組合，但我仍然希望能夠像在“選擇設計”選項中那樣使用先驗均值/方差矩陣。據我所知，自訂 DOE 中無法使用這些先驗，而選擇設計標籤中也無法停用某些組合。有沒有辦法既能停用某些組合，又能使用我的先驗平均值/變異數矩陣？
實驗設計回覆：如何進行包含禁止組合的選擇設計？您好@jlynn21 ，您很清楚目前 JMP 19.x 版本的功能有限；很遺憾，選擇設計是唯一可以整合這些先驗信息的地方，但目前（就我研究和測試的結果而言）尚不支持禁用組合的功能。我強烈建議您在JMP 使用者社群的願望清單上提出這項功能的需求！同時，我會繼續尋找其他方法，如果能提供任何其他建議，我會及時通知您。除了產生候選集並使用資料表篩選（JMP 19 在這方面有所改進）或 JSL 腳本來篩選包含停用組合的行之外，還有其他方法。
回覆：如何進行包含禁止組合的選擇設計？嗨@jlynn21 ，
@PatrickGiuliano已經向您介紹了該平台的當前狀態及其選項。
選擇設計可以看作是部分因子設計的一個特定子集，它只有分類因子、實驗的區組/分組（以建立選擇集）、離散選擇反應，並且通常有一些限制（例如，在實驗子集/選擇集中可以改變的因子/屬性的數量）。
針對你的情況，我認為或許還有兩種方法可以幫助你（這兩種方法可以結合起來使用）：
- 使用自訂設計平台，並根據您已有的研究信息，使用 A 最適性準則及其A最適性參數權重，以增強您希望降低變異數的影響因素。您也可以直接在自訂設計平台中指定不允許的組合（透過篩選或腳本編寫）。
- 如果您已有先前的研究/選擇設計，請使用該設計並使用增強設計平台。這樣，您先前設計中的資訊將被保留，並且增強功能將有助於更精確地估計效果（使用 D 或 A 最優性準則，並可添加 A 最優性參數權重）。
希望這個方法能幫到你。
回覆：如何進行包含禁止組合的選擇設計？為了更好地說明本文所提出的方法，這裡先簡單介紹一下背景：
1. 使用自訂設計平台，並根據您已有的研究信息，使用 A 最適性準則及其A 最適性參數權重，以增強您希望降低變異數的影響因素的權重。您也可以直接在自訂設計平台中指定不允許的組合（透過篩選或腳本編寫）。新增隨機區塊有助於建立所需大小的選擇集。
這種方法或許可行，但前提是您不介意不使用先驗訊息，而是假設所有選項的效用值都相等（即所有β係數/效用參數均為零）。在效用值相等的假設下，離散選擇設計的資訊矩陣等價於分塊設計的資訊矩陣（在所附論文中，他們稱之為效用中性設計）。
因此，根據方法 1，您可以使用自訂設計中的隨機分組功能來建立大小相等的選擇集，並結合其約束條件。
2. 如果您已有先前的研究/選擇設計，請使用該設計並使用增強設計平台。這樣，您先前設計中的資訊將被保留，並且增強功能將有助於更精確地估計效果（使用 D 或 A 最優性準則，並可添加 A 最優性參數權重）。
這種方法也行得通，但前提是您不打算使用關於效用參數的先驗知識，因此您假設所有設定檔的效用值都相同。某種程度上，您（間接地）運用了這些先驗知識，因為您會利用現有的設計（該設計是基於這些效用參數創建的），但您仍然假設增強運行中所有配置文件的效用值都相同。
換句話說：先驗知識的引入是間接的，因為如果不明確提供效用參數的先驗知識，就很難保證擴展選擇集中的選項是效用平衡的。擴展運行的選擇是為了補充現有設計（例如，力求實現因子組合的等量重複等），但無法保證效用參數的效用平衡。
