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Fractional factorial with 3-level factorsI have a product mix with three components I am trying to minimize while maximizing my response. I have one response and four continuous factors. 3 of the factors are components of the product and the fourth factor is the starting temperature of the test that yields the response.

I would like to perform a fractional factorial rather than the full factorial method. I want all four factors to have three levels but reduce the number of trials from 81. A Screening design only allows 2-level factors. A Taguchi design allows 3-level factors but doesn't seem to be the right modeling method for my project.

Can a 3x3x3x3 fractional factorial be done using JMP6 or JMP7 to do this?Re: factorial fraccional con factores de 3 nivelesSi los tres componentes que usted menciona son realmente componentes en una formulación, simplemente usaría la capacidad de Diseño personalizado en JMP para configurar un diseño de 4 factores donde los primeros tres factores son componentes de la mezcla y el 4º factor es un factor continuo = temperatura. Agregando las interacciones al modelo y especificando algunos puntos centrales (N = 3), el número de ejecuciones requeridas solo sería 15. Al tratar esto como un diseño de dos niveles con puntos centrales, obtendrás los tres niveles que desees.Re: Factorial fraccionario con factores de 3 nivelesEn JMP5, la respuesta es SÍ, puedes obtener un factorial fraccional de un diseño 3**4 (por lo que supongo que las versiones posteriores de JMP también pueden hacer esto).

El factorial fraccional que le interesa es, de hecho, el diseño Taguchi de 9 o 27 series. Son idénticos a un factorial fraccional estándar. No hay diferencia. Úselo sin reparos.

También señalo que un diseño compuesto central (diseño de superficie de respuesta) a menudo tiene mejores propiedades estadísticas que el factorial fraccional de un 3**4 y, por lo general, también implica menos ejecuciones.

El mensaje fue editado por: Paige