在使用响应面分析方法进行多变量分析时，当存在两个或更多的响应值时，应确定以哪一个响应值作为确定基准，响应面分析是一种从众多可变自变量（如模型输入变量、反应变量等）出发，综合考虑它们之间的相互影响，并通过确定关键响应点（响应面中心点）来描述系统行为和特性的方法。 在此具体例子中，我们假设要对一组参数“X1”，“X2”，“X3”进行响应面分析，通过变量X1控制一个因子Y的影响，X2和X3分别对Y有双变量依赖关系（即y是x1和x2的结果），根据目标,我们希望分析每个单独变量对Y的影响以及不同组合下整体Y变化的趋势。
[ Y = a_1 X_1 + a_2 X_2 + a_3 X_3 ]
在这个模型中，若x1和x2都是独立变量，且变量x2和x3具有某种特定的双变量依赖关系，可能的关系如下： [ Y = a_1 X_1 + b_2 x_2 + c_3 x_3 + d_1(x_1 - e_1) + f_2(x_2 - g_2) + h_3(x_3 - i_3) ]
为了选择最佳的响应点（响应面中心点）,我们可以遵循以下步骤：
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定义响应面中心点：选择一个在各组（如单组、两组或三组）的范围内对总体分布最敏感的值，通常称为响应面中心点。 假设我们要选取第一组数据的响应面中心点，其对应的x1值为x0，则可能的选择有： a. x0 = (min([x1, min(x2, x3)]), max([x1, max(x2, x3)])) b. x0 = (min([x1, min(x2, x3)], [x2, x3])) / (max([x1, max(x2, x3)]) - min([x1, min(x2, x3)]) c. x0 = (min([x1, min(x2, x3)], [x2, x3], [x1, x3])) / (max([x1, max(x2, x3)]) - min([x1, min(x2, x3]))) d. x0 = min([x1, min(x2, x3]], [x2, x3]) / max([x1, max(x2, x3)])
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分析相关系数矩阵：计算响应面中心点与各组响应点的相关系数，评估模型的整体稳定性和线性程度，相关系数矩阵反映了响应面中心点位置如何反映各组响应点，如果这些系数接近于1，说明响应面中心点位置相对较低，可能更接近某些样本；如果相关系数接近于-1，表示响应面中心点位置相对较高，可能远离所有样本；如果相关系数接近于0，表示响应面中心点位于任一中间值附近,可能跨越多个组。
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选择最优响应点：基于响应面分析结果，选择与响应面中心点最近且对总体分布最敏感的响应点作为整个响应面的基础,通常采用三线性插值法或最小二乘法等数值方法进行调整。
对于上述情况下的响应面分析，首先需要确定响应面中心点，然后通过分析相关系数矩阵和响应面中心点的位置来评估模型的稳定性、线性程度并选择最优响应点作为基础，通过这种方法，可以更好地理解不同因素之间相互作用和对实验的影响,从而得到更准确的响应面分析结果。