Plackett-Burman实验设计方法是一种 用于筛选试验设计的统计方法，特别适用于因子数较多且未确定众因子相对于响应变量的显著影响的情况。该方法通过每个因子取两水平来进行分析，并通过比较各个因子两水平的差异与整体的差异来确定因子的显著性。Plackett-Burman设计不能区分主效应与交互作用的影响，但能够确定出对实验结果有显著影响的因子，从而避免在后续的优化试验中由于因子数太多或部分因子不显著而浪费试验资源。

具体操作上，Plackett-Burman设计通常涉及以下步骤：

确定因子和水平：

选择需要研究的因子，并为每个因子设定两个水平（通常是高和低）。

设计试验：

根据因子数和水平数，设计出相应的试验方案，通常进行N次试验，其中N等于因子数加一。

数据收集：

进行试验并收集响应变量的数据。

数据分析：

使用适当的统计方法（如方差分析）分析数据，确定哪些因子对响应变量有显著影响。

结果应用：

根据分析结果，选择出显著的因子，并为这些因子设计进一步的优化试验。

Plackett-Burman设计法因其高效性和简洁性，在多个领域得到了广泛应用，包括工业生产、药物研发、农业试验等。