关于使用分类因素进行设计的查询JMP学生版18
我尝试了一个包含2个分类因子和3个水平的自定义设计。尽管使用了软件推荐的9次运行，但所有效应（主效应和交互效应）的p值均不显著。实验设计回复：关于使用分类因素进行设计的查询你好@Manisha ！
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你进行这项 DoE 的目标是什么？例如：识别重要影响、优化系统、测试系统对噪声因素的鲁棒性等等？你的因素是什么？为什么它们只有 3 个级别的分类？
对于为什么您可能找不到任何具有统计显著性的影响，有许多可能的解释：
- 响应中的高噪声/实验变异性：您的设计中是否有任何重复运行可能有助于估计实验变异性？
- 因素范围太小：在您的情况下，您仅使用分类因素，但研究的水平是否足够不同以看到一些变化？
- 设计中缺少其他重要因素
- 模型和/或因素定义不适当
- 也许这些因素确实在统计上不显著，并且对所研究的反应和测试的水平有影响。
- ...
关于你的设计，我猜你已经完成了所有涉及两个三水平因子（3x3）的组合。也许你可以增加一些运行次数，以便进行重复运行，从而更好地估计实验的变异性，或者根据功效分析调整p值阈值：如果你的研究还处于早期阶段，并且实验数量较少，我怀疑0.05的“标准”p值阈值是否能够识别出具有统计学意义的效应。你可以在设计实验设计（DoE）时使用功效分析，并估计响应中的预期噪声，以调整DoE的大小和/或alpha水平。
效果评估是什么？它们在实践中重要吗？它们对应对措施有意义吗？
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