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。

如果您提供了基本设计、希望检验所具有的功效、希望检验能够检测到的效应和计划使用的中心点数，Minitab 将计算需要包括的仿行的数量。（因为仿行和中心点的数量是用整数值给定的，所以实际功效可能会比您的目标值稍大。）

Plackett-Burman 设计
 
α = 0.05  假定标准差 = 0.01017
 
因子:           8   设计: 12
中心点（合计）: 2
 
在模型中包括中心点项。
 
 
                        总试  目标
中心点    效应  仿行数  验数  功效  实际功效
     2  0.0135       2    26   0.8  0.862419
     2  0.0135       3    38   0.9  0.970108
                                            

假设一组研究人员想要确定更改八个因子中的任意一个是否可以降低 0.0135 或更多个单位的发动机磨损。（他们将使用 2 个中心点。）为了达到 0.80 或 0.90 的功效，他们需要执行多少次仿行？

结果表明：

·    为了达到最低 0.80 的功效，他们需要 2 个仿行。实际上，使用 2 个仿行可以达到 0.862419 的功效，比所需的 0.80 高。这意味着如果一个因子水平的更改会导致总体均值更改 0.0135 个单位，那么检验可以检测到此效应的几率为 86.2419%。

·    使用 3 个仿行时设计的功效为 0.970108。