定制设计应选择哪种因子类型我正在优化生产流程，首先想使用定制设计来评估每个因素对响应的贡献。
影响因素包括设施条件，这些是连续变量，但实际上其值很难改变。（夹具的长度等）
对于这样的变量，我应该选择哪种因子类型？
设施条件可能有很大贡献，我想找到最佳值，但我可以改变的可能值范围有限，我无法创建平衡的实验设计。
另一方面，如果我将其视为分类变量或块变量，我担心如果该变量具有显著贡献，我将无法推断出最佳值。
实验设计视窗回复：定制设计应选择哪种因子类型嗨@yukko ，
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如果您的因素是可以测量的变量，我建议使用数值因素。根据 JMP 帮助关于连续和离散数值因子（ 因子）之间的描述和区别：
“考虑到您的流程和测量系统的限制，您可以在概念上将连续因子设置为您提供的下限和上限之间的任意值。 ”
“离散数值因子只能假设离散数量的值。这些值具有隐含的顺序。 ”
因此，根据数值因子范围内有中间值的可能性，您可以选择选择数值连续（对因子水平选择没有限制）或数值离散（每个因子只能选择某些级别）因子。
如果您首先想用自定义设计来评估每个因素对响应的贡献，因素类型的选择可能不会有太大影响：当您处于筛选阶段时，您可以为每个因素选择 2（最小值和最大值）到 3（最小值、中间、最大值）个级别，因此设计和分析与这两种因素类型将非常相似。
对于离散数字因子和 3 个级别，您可以选择中间级别（不是中间级别），这与连续因子不同，并且模型将自动包含二次效应。与连续因子相比，分析会略有不同，因为离散因子类似于序数因子（分类但有序）。
对于连续因子，您可以在模型中添加二次效应（和/或中心点）以在设计中为这些因子添加第三级。
希望这个答案能帮助你，
回复：定制设计应选择哪种因子类型非常感谢@Victor_G 。
我理解它应该被视为一个离散数。
另一方面，如果在初步筛选阶段变量的类型不是很重要，那么将变量视为连续变量和离散变量有什么区别？
回复：定制设计应选择哪种因子类型你好@Victor_G 。
抱歉耽搁了。
我了解这两种类型变量之间的区别。
我理解这种差异在下一阶段的筛选，也就是优化阶段具有重要意义。
非常感谢您的善意建议。
