增加仿行的数量可以提高设计的功效。您希望使用足够的仿行以达到足够的功效，但是又不希望太多，以免在不必要的运行上浪费时间和金钱。

如果提供了希望检测所应具有的功效以及要检测的主效应均值间的最大差异，则 Minitab 将计算需要执行的仿行数量。（因为仿行数量是用整数值给定的，所以实际功效可能比您的目标值稍大。）

一般全因子设计
 
α = 0.05  假定标准差 = 0.15
 
因子: 2  水平数: 3, 3
 
模型中包含项的阶数：2
在模型中不包括区组。
 
 
最大          总试  目标
差值  仿行数  验数  功效  实际功效
 0.3       3    27   0.9  0.945724
 0.4       2    18   0.9  0.941635
                                  

金属供应商希望了解，需要多少仿行才可以使检测的最大差异达到 0.3 或 0.4 并获得最低 0.9 的功效值。

要使检测到的最大差异为 0.3、功效值最低为 0.9，金属供应商需要 3 个仿行。这个一般全因子设计需要运行 27 个试验。要使检测到的最大差异为 0.4、功效值最低为 0.9，金属供应商需要 2 个仿行。这个一般全因子设计需要运行 18 个试验。