我的因素之一是顯示 p 值大於 0.05，但在半正態圖中，該因素顯示出顯著性。優化時該考慮什麼？我應該考慮 p 值還是半常態圖？請詳細解釋一下。幫幫我吧。
嗨@peddinti_vasu ，
歡迎來到社區！
如果沒有更多背景資訊和可能的匿名資料集來測試不同的模型/分析以及評估設計性能（使用評估設計平台），則很難為您提供幫助。
您是否嘗試過使用The Fit 二級篩檢平台？它通常在識別重要的活性效應方面做得很好。如果您使用 JMP 創建了 Plackett-Burman 設計，腳本「篩選」將引導您進入擬合兩層次篩選分析平台，並能夠探索 2 因素交互作用。
與您的問題相關，在沒有更多資訊的情況下，我建議謹慎行事。
篩選和最佳化是兩項不同且互補的任務，首先進行篩選，然後通常進行最佳化步驟。
我非常懷疑您是否已經可以使用僅識別重要主效應的經典因子篩選設計來優化您的系統。您可能希望透過增強設計平台增強您的初步篩選設計來更深入地了解您的系統，並指定一個更複雜的模型來識別更高階的效應，例如雙因素交互作用和二次效應（二階） ，甚至更高階的效應。
由於背景和資訊如此有限，我只能建議透過考慮篩選階段看似重要且重要的每個因素來增強您的設計。當您面臨 p 值接近 0.05 的主效應時，最好將其保留在下一步中：保留不重要/非活躍效應比過早刪除它並錯過潛在的重要效應是更好的折衷方案（或與此因素相關的重要影響）。
希望這個回答能同時對您有幫助，
