我的一个因子的 p 值大于 0.05，但在半正态图中，该因子显示出显著性。我在优化中应该考虑什么？我应该考虑 p 值还是半正态图？请详细解释一下。帮帮我。
嗨@peddinti_vasu ，
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如果没有更多的背景信息和可能的匿名数据集来测试不同的模型/分析以及评估设计性能（使用Evaluate Designs平台），那么很难帮助您。
您是否尝试过使用“拟合两级筛选”平台？它通常可以很好地识别重要的活性效应。如果您使用 JMP 创建了 Plackett-Burman 设计，则脚本“筛选”将引导您进入“拟合两级筛选”分析平台，并可以探索 2 因子相互作用。
关于您的问题，由于缺乏更多信息，我建议您谨慎行事。
筛选和优化是两个不同且互补的任务，首先进行筛选，通常随后进行优化步骤。
我非常怀疑您是否已经可以使用仅识别重要主效应的经典因子筛选设计来优化您的系统。您可能希望借助Augment Designs平台增强您的初始筛选设计，从而更深入地了解您的系统，并指定更复杂的模型来识别更高阶的效应，例如 2 因子交互作用和二次效应（二阶），甚至更高阶的效应。
由于背景和信息如此有限，我只能建议通过考虑筛选阶段似乎重要且有意义的每个因素来增强您的设计。当您面对 p 值接近 0.05 的主效应时，最好将其保留在下一步：保留不重要/不活跃的效应比过早删除它并错过潜在的重要效应（或与此因素相关的重要效应）是一种更好的折衷方案。
希望这个回复能帮到你，
