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Minitab DOE创建因子设计: 每个区组的中心点数(Number of Center points),角点的仿行数(Number of replicates),区组数(Number of blocks)
在做Minitab DOE的时候，第一步需要创建因子设计（Create Factorial Design），在“选项“里面有3个选项，每个区组的中心点数(Number of Center points)，角点的仿行数(Number of replicates)和区组数(Number of blocks)，这个是许多初学者一直感到困惑的问题，到底是什么意思？
Minitab DOE创建因子设计:每个区组的中心点数,角点的仿行数,区组数
首先，先介绍下Minitab官方的帮助文件解释，如下：
每个区组的中心点数(Number of Center points)：选择要向设计的每个区组中添加的中心点数量。同时具有文本和数字因子时，设计实际上没有真正的中心。在这种情况下，中心点称为伪中心点。有关 Minitab 如何处理中心点的论述，请参见如下添加中心点。
通过向因子设计中添加中心点，可以检测拟合数据中的弯曲。如果弯曲涉及设计的中心，则中心点处的响应将高于或低于因子（角）点的拟合值。
Minitab 向设计中添加中心点的方式取决于具有文本因子、数字因子还是文本和数字因子的组合。以下是 Minitab 添加中心点的方式：
·当所有因子都是数字且设计：
- 未划分区组时，Minitab 向设计中添加指定数量的中心点。
- 划分区组时，Minitab 向每个区组中添加指定数量的中心点，所以需要看下到底有几个区组Blocks。
·当设计中的所有因子都是文本时，无法添加中心点。
·当具有数字和文本因子的组合时，设计没有真正的中心。在这种情况下，中心点称为伪中心点。当设计：
- 未划分区组时，Minitab 对文本因子水平的每种组合添加指定数量的中心点。从总体来看，对于 Q 个文本因子，Minitab 添加中心点数的 2Q 倍。
- 划分区组时，Minitab 向每个区组中对文本因子水平的每种组合添加指定数量的中心点。在每个区组中，对于 Q 个文本因子，Minitab 添加中心点数的 2Q 倍。
例如，考虑未划分区组的 2的3次方 设计(一个案例，根据下面描述自己想象)。因子 A 和 C 是数字，水平分别为 0、10 和 0.2、0.3。因子 B 是指明存在催化剂还是不存在催化剂的文本。如果在“设计”子对话框中指定 3 个中心点，则 Minitab 一共添加 2 x 3 = 6 个伪中心点，三个点对应因子 B 的低水平，三个点对应高水平。这六个点为：
5 存在 0.25
5 存在 0.25
5 存在 0.25
5 缺少 0.25
5 缺少 0.25
5 缺少 0.25
接下来，考虑划分区组的 2的5次方 设计(一个案例，根据下面描述自己想象)，其中三个因子是文本，而且有两个区组。有 2 x 2 x 2 = 8 个文本水平的组合。如果对每个区组指定两个中心点，则 Minitab 将向这两个区组中的每一个添加 8 x 2 = 16 个伪中心点。
注意: 中心点对于裂区设计不可用。
在连续性因子的水准为中间值时实施, 评价反应值的非线型性.
角点的仿行数(Number of replicates)：选择仿行的数量。
重新设置实验条件后实验在多个试料上按同一条件各自实验.
区组数(Number of blocks)：选择所需的区组的数量（可选）。单击区组数的箭头，以查看可能的选择的列表。此列表包含具有指定仿行数的所选设计的所有可能的区组组合。如果更改设计或仿行数，则此列表将反映一组新的可能组合。
区组数是指具有相同性质的单位集合，区组化设计，试验单元分组，消除各单元差异，实施时会和随机性冲突，原则上是这样，能划分区组Block的则划分，不能则随机化。Block what you can, and randomize what you can not.
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发表于 2017-8-6 20:28:18
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