DOE摸索实践中的一些问题，还望指教
自己在摸索着做一些DOE，但是在实际做的过程中不断发现一些之前没有想到问题，写在下面，还请高手指点一下，在此感谢了
1。如何理解区组化
红宝书上说区组化的时候提到一个例子，比如车间上午和下午加工会有变异，故做区组化处理。可我的理解是，以这个例子而言，上午下午的区别不就是班次这个因子下的两个水平吗？ 那末区组化跟一个新的离散型的因子在使用上有何区别？
2。方差分析R-Sq(adj)过低的理解
在做单因子方差分析的时候发现该因子为显著因子，但是R-Sq（adj）只有不到40%。这个结果如何理解？ 是否可以理解成，该因子为显著因子，但是造成整体变异的还有其他因素的影响，即还有其他的显著因子存在？
3。试验设计阶段忽略了一个显著的因子如何补救
因为试验设计阶段的疏忽，有一个显著的因子没有考虑进去，现在已经做完部分因子试验，想问下是否有什么办法可以补救? 可否在旧的试验结果上，增补新的试验来把新的因子考虑进去，还是说一旦发生了这种情况全部试验都要重新做？
4。如何在试验设计阶段避免遗漏重要因子？
最开始设定的因子都是头脑风暴中得来的，万一大家遗漏了一个很隐蔽的因素后面如何再把他找出来？如果只是看R-Sq（adj），只能知道模型拟合的效果好不好，遗漏的因子是那个还是不知道。难道还是要在一次的头脑风暴？实际中有没有什么小技巧能尽可能的锁定最开始遗漏的因子的范围？
1。如何理解区组化
红宝书上说区组化的时候提到一个例子，比如车间上午和下午加工会有变异，故做区组化处理。可我的理解是，以这个例子而言，上午下午的区别不就是班次这个因子下的两个水平吗？ 那末区组化跟一个新的离散型的因子在使用上有何区别？
2。方差分析R-Sq(adj)过低的理解
在做单因子方差分析的时候发现该因子为显著因子，但是R-Sq（adj）只有不到40%。这个结果如何理解？ 是否可以理解成，该因子为显著因子，但是造成整体变异的还有其他因素的影响，即还有其他的显著因子存在？
3。试验设计阶段忽略了一个显著的因子如何补救
因为试验设计阶段的疏忽，有一个显著的因子没有考虑进去，现在已经做完部分因子试验，想问下是否有什么办法可以补救? 可否在旧的试验结果上，增补新的试验来把新的因子考虑进去，还是说一旦发生了这种情况全部试验都要重新做？
4。如何在试验设计阶段避免遗漏重要因子？
最开始设定的因子都是头脑风暴中得来的，万一大家遗漏了一个很隐蔽的因素后面如何再把他找出来？如果只是看R-Sq（adj），只能知道模型拟合的效果好不好，遗漏的因子是那个还是不知道。难道还是要在一次的头脑风暴？实际中有没有什么小技巧能尽可能的锁定最开始遗漏的因子的范围？
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9 个回复
chdonger (威望:1) (上海 ) 汽车制造相关 经理
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1，有关区组，实际上在分析的过程中可以把区组理解为一个因子，但是这是个特殊的因子，在分析的时候，将不会计算区组与其它因子的交互作用， 区组可以是认为所有噪声因子的影响的总和，不是一个单独的因子，所以不可能与其它因子产生交互作用。所以区组的影响应该是不显著的，如果显著的话，则需要检讨是否有遗漏的因子。在实际的计算过程中，计算的方式是区组之间的组间波动与ERROR项的比较。
2，在DOE项中，R项的作用和显著的因子之间并没有直接关系。 因子是否显著取决于其系数项是否等于0，如果不等于0，就是显著的，但是不代表其对结果的影响的大小，或者整个模型的优劣，如果有两个因子都很重要，但是只有一个因子在模型中，则这个因子就是显著的，同时整个模型的R 也不会特别高。显著因子对模型的影响要通过系数项或者EFFECT来。
3，如果忽略重要因子，则要看是否能追溯在已经做过实验因子中重要因子是否被记录，如果能追溯，则有可能可以补救，如果不能追溯因子，则需要重做。
4，一般来说，在分析之前要先做一些分析，避免以上来就做DOE，那可是劳民伤财的事情，应该需要先用历史数据分析，DOE应该是最后的一个方案，而不是一上来就用DOE。