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在试验的初始阶段，超饱和设计可作为从大量的因子中筛选出有效因子的一种工具。然而，对这种类型的设计的数据分析仍然处于初步阶段，特别是对大超饱和设计。 本文中，我们在线性回归模型中应用一类行数相同列数逐渐增加的超饱和设计阵研究收缩方法分析超饱和设计时的表现。仿真结果表明:S.EB分析超饱和设计的能力普遍高于其它收缩方法，并且在一定程度上受模型中有效因子数和设计阵列数的影响。当模型中只有1或2个有效因子时，S.EB分析超饱和设计的能力受模型中有效因子数和设计阵列数的影响比较小。当模型中只有1个有效因子时，S.EB可精确地识别出真实模型;当模型中有2个有效因子时，S.EB可近于精确地识别出真实模型。当模型中有效因子数大于2时，S.EB分析超饱和设计的能力受模型中有效因子数和设计阵列数的影响比较显著，表现为其识别真实模型的能力随两者或其中之一的增加有显著的降低趋势。