明确筛选设计分类因素水平我正在进行最终筛选设计（我的第一个），我设置了 7 个因素的设计，其中一个是具有两个级别的分类（设备类型）。在与团队一起审查设计时，要求跳过该设备的步骤，并将连续因子之一设置为 0。
我现在正在审查设计，这一变化确实使绝对的变量变为 3 级项目。我担心这可能会导致结果分析出现问题，是否应该采取任何特殊步骤来修改设计来处理此项目？
任何帮助或建议都会受到重视。
谢谢，克里斯
回复：明确筛选设计分类因素水平我切换到客户设计平台。由于 X1 和 X2 之间的相互作用，我将这些因素组合成 5 个离散水平。谢谢您的帮助。
克里斯
回复：明确筛选设计分类因素水平好的。
我快速浏览了当 X2 = 0 时将第三级添加到分类 X1 的结果。 正如您所期望的，它确实会对您的设计属性产生一些重大影响。 我鼓励您使用设计评估平台亲自看看。
另外，我不确定它是否真的有助于解释结果模型。 您生成的模型将涵盖 X1 = L3（即未使用机器）和 X2 > 0 的可能性，这没有多大意义。
您可以保持设计不变，而不必担心当 X2 = 0 时 X1 基本上没有意义。 X1 和 X2 相互作用的术语应该能够捕捉这样的事实：当 X2=0 时，X1 的水平之间没有差异。
或者您可以重新构建问题或重新考虑因素范围，以便它们更有意义。
或者您可以进行定制设计。
我希望这有帮助。
干杯，
菲尔
回复：明确筛选设计分类因素水平X2 可以在 0 到 8000 之间。 从逻辑上讲，我们没有该范围内的设置，并且希望尝试获得尽可能最大的信号。 如果我们看到良好的响应，我们将查看并增加 0 到 8000 之间的值。
像1000这样的低值是可以的，但是不容易处理。
回复：明确筛选设计分类因素水平这太有趣了。 所以你有一个分类 X1 (L1, L2) 和一个连续 X2 (0, 8000, 16000)。 如果X2为0，则X1既不是L1也不是L2。
将 X2 定义为 0 到 16000 范围内的连续是否有意义？ 运行实验并对数据建模后，模型预测 X2 = 1 或 X2 = 500 的响应是否有意义？ 您实际上会在 1 到 8000 的范围内操作吗？
你能把X2的范围改为1到16000吗？ 或者最低设置 > 0 的其他范围。
回复：明确筛选设计分类因素水平设计示例如下所示。 值得关注的是分类因子 (X1) 是用于参数 X2 的工具。 如果 X2 为 0，则它不会在 X1 的工具上运行并跳过此步骤。 我认为这起到了将X1分为三个类别的作用； L1、L2 和无。 在这种情况下设计还有效吗？ 设计见附件 PDF。回复：明确筛选设计分类因素水平不幸的是，电子邮件回复中的图像不会出现在社区中。@克里斯_丹尼斯，您可以编辑上面的回复以附加图片吗？
回复：明确筛选设计分类因素水平请参阅随附的设计实例。
[cid:image001.png@01D32B9C.310881D0]
回复：明确筛选设计分类因素水平嗨克里斯，
我不太确定你的意思。 可以把设计图发过来吗？ 如有必要，您可以使用 X1 创建匿名版本... X7 和编码因子级别 (-1,0,1)。
问候，
菲尔
