回复：我找到了我的最佳分類水平；如何在設計增強期間放棄其餘部分？你好@Brian_Pimentel ,
歡迎來到社區！
我可以問你更多關於你的研究目標的細節（優化/預測，解釋，兩者？......），因素的數量，運行次數，你已經擁有的設計和結果？
看起來你正在做一個 DoE 來“選擇一個贏家”，例如選擇 3 級分類因子中的最佳級別。 但是這個因素在主效應分析中重要嗎？
- 如果是，我強烈建議擴充您的設計，繼續使用這個分類因子並查看 2 因子交互。 您可能在該分類因素和其他因素之間有一些顯著的交互作用，因此在存在交互作用的情況下，B 級可能並不總是最佳選擇。
- 如果不是，您可以簡單地擴充您的設計（在菜單“DoE”、“擴充設計”中），而無需在擴充面板中使用此因素。 例如，我使用了 JMP 數據集“Algorithm Data”並在除 3 級分類因子“Algorithm”之外的所有因子上擴充了設計：
算法在我的設計中不再是一個因素，所以我可以簡單地設置這個因素的水平並在相應的列中輸入選擇的水平。
無論您如何進行擴充（有或沒有 3 級分類因子），我還建議選中“將新運行分組到單獨的塊”選項。 有關“增強設計”平台的更多信息，請訪問此處：增強設計 (jmp.com)
希望這個回答對你有幫助
我找到了最佳的分類水平；在設計增強過程中如何放棄其餘部分？假設我已經設計了最初的主效應篩選實驗，其中因素之一是 3 級分類（A、B、C）。
經過第一組實驗後，我相當確定 B 級是我的流程最佳決策，並希望增強設計以獲得雙因素交互作用等。 如何將設計增強限制為僅探索 B 級？ 使用“隱藏和排除”會導致其他因素的大量信息丟失，我想避免這種情況。
謝謝！
數據混合和清理實驗設計質量和工藝工程
