【求助】中心点在区组实验中的作用

h_leizhao

在筛选设计中，如果需要筛选的因素过多，我们需要通过不同批次的实验完成。那么，批次间是存在误差的，用什么样的方法才能消除这个误差呢？
我们能不能这样做：在不同批次的实验中，重复某一个条件，然后通过单因素的方差分析判断，这两组实验有没有显著的差异。如果没有显著的差异，说明两次实验的误差是相等的，其他条件的实验就有了可比性。
这个重复的实验，是不是就叫仿行呢？
另外，在响应面设计中，是怎么通过中心点估计的误差的呢？

红色标示的做法，可行吗？

ljwscut

1 JMP和minitab在实验次数较多时，可以设定区组分批次进行，对结果进行分析时会有数据判定区组间是否存在显著差异（若区组P值小于0.05，可视为区组间存在显著差异，批次间条件或原材料影响较大，需要重新实验，如果P值大于0.05，说明区组间无明显差异，可以视为一次做完的实验，一起分析数据，所以没必要重复你红字部分）。
2 minitab中重复实验是叫仿行。
3 中心点是估计实验本身的误差（比如做了三个中心点）和判定模型曲线是否存在弯曲效应。
我的这样理解的，若有高手，欢迎指正。无法上传附件，推荐一篇文章（百度文库上有）：
《序贯试验设计改进高效硝化菌发酵培养基》 作者：任杰，华南理工大学学报，2008年。

h_leizhao

ljwscut 发表于 2016-8-9 13:01
1 JMP和minitab在实验次数较多时，可以设定区组分批次进行，对结果进行分析时会有数据判定区组间是否存在显 ...

                              
多谢！

wang1568

因为无法完全随机实验只好批次，批间可能存有差异，此时引入Block因子的实验配置(Blocking)，
这样的安排利用Block因子而消除批间差异，以下摘自JMP Blog
http://blogs.sas.com/content/jmp ... sing-random-blocks/

Can you give an example?
To be specific, consider an experimental scenario involving four factors where it is possible to perform two runs every day. The engineering team feels that the runs taking place on any given day are more like each other than they are like runs performed on other days. So, they want to remove any day-to-day effect by blocking the design. The team could use a standard design available through the JMP screening design tool. Figure 1 shows the designs choices for four factors. The last choice, a full factorial in 8 blocks of size 2 matches our scenario.