按类别级别进行阻断亲爱的社区成员们，
我正在尝试制作一个定制设计，在这个设计中，我将比较不同材料在已建立的工艺流程中的性能。
我已将四种新材料作为分类因子纳入模型，并希望测量三个连续因子：工艺时间、预处理阶段时间和试剂添加量。这些因子易于调整，我希望拟合一个响应曲面模型。
我预期我的分类因子的每个水平在不同的连续因子组合下（它们代表不同的矿物）表现大致相同。所以，我的问题是：是否有必要按分类因子进行分组，以便后续进行比较？或者其实没有必要？我只是担心如果不进行分组，最终的结论可能会有偏差。
如果这种阻塞是合理的，我该如何在学生版 JMP Student Edition 19 中实现呢？
非常感谢所有阅读本文的人。
亲切的问候，
高级统计建模基础数据分析与建模实验设计预测建模和机器学习回复：按类别级别进行封锁抱歉，我觉得这里的信息不足以给出非常具体的建议，而且我可能也没有完全理解你的目标。所以，我只能给出一些概括性的意见。
我的第一个问题是：您是想了解其背后的因果机制，还是主要想选择一种有效的材料和一套操作条件？这可能会导致截然不同的实验策略。
根据您的描述，您有一个分类因子“材料”，它有四个水平；此外还有三个连续因子：处理时间、预处理时间和试剂添加量。我不太确定您所说的“试剂添加量”是什么意思。是指试剂的用量或浓度吗？如果是，则它是一个连续因子；还是仅仅指是否添加了试剂？如果是，则它是一个分类因子。
我也会质疑是否应该从响应面设计入手。依我之见，响应面设计在你已经对潜在机制有了相当的理解，确定了重要变量，并且对相关噪声有所了解之后才最有用。换句话说，我通常希望在花费大量时间估计曲率之前，对一阶模型有一定的信心，并且大致了解感兴趣的设计空间在哪里。否则，你可能会构建一个非常精妙的数学模型，但你对这个区域却还不太了解。
现在回答你关于阻塞的问题。
如果材质是您想要比较的因素之一，我就不会以材质作为筛选条件。分组主要是一种处理噪声的策略——噪声是指那些会影响响应但你无法或不愿将其作为实验因素控制的变量。如果你将每种材料都作为一个分组，就会混淆材料效应和分组效应。这样一来，你就刻意地剥夺了清晰估计你原本想要比较的效应的能力。
相反，我会将材质视为一种设计因素。
如果你的假设是所有四种材料对三个连续变量的变化响应相似，那么这实际上是一个可以通过实验验证的假设。除了材料本身的主效应之外，我还对材料与连续变量的交互作用感兴趣。例如，增加预处理时间对所有四种矿物的影响是否大致相同？试剂用量对所有材料的影响是否相似？如果这些交互作用可以忽略不计，那么你关于材料间行为一致的假设就得到了一定的实验支持。如果这些交互作用很重要，那么简单地比较材料的总体平均值可能会产生很大的误导。
这种区别很重要。事先说明你预计材料性质相似的是一种预测；实验给了你挑战这种预测的机会。
这并不意味着你不应该使用分组方法。分组方法可能是一种很好的策略，但我建议选择合理的噪声源进行分组——例如，实验日期、原材料批次、操作人员、设备设置、试剂批次，或其他必须进行多组实验的条件。我通常喜欢分组方法，因为它可以有意地扩展实验的推断空间，并提供关于结论稳健性的信息。
例如，如果实验需要几天时间，我可能会特意将所有四种材料和连续因子组合分散到不同的日期，而不是周一使用材料 1，周二使用材料 2，以此类推。后者会完全混淆材料和日期。在适当的区组中随机分配材料和处理组合，可以有效避免您所担心的这种偏差。
所以在考虑如何在 JMP 中创建代码块之前，我首先想问：你想屏蔽哪种噪音源？如果答案仅仅是“四种材料”，那么我不会称它们为模块。它们是实验处理方法，应该作为实验处理方法纳入模型中。
回复：按类别级别进行封锁我同意以上观点，无需进行分组。您的物质效应是一个四级固定且易于更改的分类因素。
回复：按类别级别进行封锁非常感谢您的详细解答。
目前我已明确认为无需封禁。以下是一些可能有助于获得新反馈的补充信息：
我所说的成熟工艺是指适用于特定类型矿物的工艺。我尝试在与成熟工艺相同的温度、时间、试剂用量条件下，对新矿物（四级分类因素）进行实验，但这些矿物在这些标准条件下均未发生反应。
我想了解预处理时间这一因素是否能提高矿物的反应活性，是否存在统计学依据。此外，我还需要改变反应时间和试剂用量，因为预处理后的材料类型可能有所不同，或许需要新的反应时间和试剂用量才能观察到性能提升。
我之所以选择响应面法（RSM），是因为我们在治疗前进行了一些随机测试，并且确实观察到反应性有所改善。因此，我没有定量筛选数据，但有相关的既往信息。目前，根据您的反馈，我会选择筛选性实验设计（DOE）而不是响应面法（RSM）。据我所知，确定性筛选更好，但它只允许两水平分类因子，并且需要一个区块来估计可能的二次效应。
综上所述，以下是我目前的选择：
1. 采用响应面法（RSM）的自定义实验设计，运行24次，预测平均方差为0.738
2. 两种确定的筛选设计（以涵盖 4 种材料），每种设计均进行 14 次运行，预测平均方差为 0.327
3. 仅包含截距、主效应和交互作用参数的自定义实验设计 (DOE)，至少需要 19 次运行，平均预测方差为 0.622，且不包含中心运行。
在我看来，定制 DOE 仍然是最佳选择，但我希望（如果可能的话）能收到您的反馈和意见，看看根据我之前描述的信息选择 RSM 是否合理。
再次非常感谢您的回复和帮助。像我这样的业余人士对此感激不尽。
回复：按类别级别进行封锁您好，关于试剂：这是一个二元分类输入（是/否）还是您想检验一个连续效应，例如试剂浓度？由于您想研究时间的影响，我建议您将响应值视为时间函数 Y = f(时间)。因此，在每次 DOE 设置下，您在指定的时间间隔 t 测量 Y；您期望得到什么样的函数 f(t)：线性函数、指数函数……？如果您拥有 JMP Pro，可以使用功能数据浏览器和功能性 DOE 分析输入 x 对功能性响应 Y(t) 的影响。如果您没有 Pro 版本，还有其他方法，例如 PLS、曲线拟合等。
自定义 DOE 是设置此实验的最佳选择。当因子试剂明确时，我建议设置一个 I 最优 DOE，其中包含 3 个输入因子：温度、材料、试剂，以及每次运行在给定时间间隔 ti 下的响应 Y(t0)、Y(t1)、Y(t2)...Y(tn)。
回复：按类别级别进行封锁你好，弗兰克，
感谢您的反馈。试剂浓度是一个连续变量。
这个建议确实非常巧妙。我想请教一下，在这种情况下，预处理时间和加工时间是分别建模，还是合并成一个总时间？因为我不太清楚如何将预处理时间的影响与材料进入既定工艺流程的影响区分开来。
谢谢，祝您愉快！
回复：按类别级别进行封锁我指的是反应时间，也就是物料进入反应过程的时间。预处理时间显然是一个输入因子。看起来你们的工艺流程分为两步：（1）物料预处理：两个因子：时间和物料；（2）反应：两个因子：试剂浓度和温度。--> 温度是否容易在每次运行中更改？如果不容易，我们就需要进行裂区/条带设计实验。
回复：按类别级别进行封锁亲爱的弗兰克：
这确实是一个两步过程，但预处理后的物料会直接进行反应。由于设备限制，我不会评估反应温度，而是会评估反应时间和试剂浓度。
再次感谢您抽出时间。
