最終的なスクリーニングデザインからの教訓私はかなり長い間DSDとCDを使っています。 私が見つけているのは私がめったに（まあ、決して、本当に）ビンテージFactorial Designs、Plackett-Burmanなどを使っていないということです。 私はまだBox-Behnken Designsが好きですが。 私の質問は、私は何かが足りないということですか、それとも「古い」デザインがもうあまり使われていないことを他の人が見つけているのでしょうか。
再：決定的なスクリーニングデザインからの教訓SJ Janis氏は（私見）非常に知識豊富な統計専門家であり、DSDの最初にDSDのことを考えるのがDSDのための非常に強力な勧告であることを彼に確認するのを見ること再：決定的なスクリーニングデザインからの教訓30年以上にわたるDOEの実践者として、確かにDSDは非常に魅力的であり、調査可能な要因の数をはるかに多くすることが可能になりました。あなたが「遅かれ早かれそれはすべてお金になる」ことを知っているように、そして私の経験からの何か重要な学習があったならば私は私がいつもより多様な方法で調査するためにより多くの要因を加えたことができればいいのです。しかし、ご存じのとおり、実験には制約された領域または複数レベルのカテゴリカル要素が必要な場合があり、それがJMPのカスタムデザイナーの柔軟性がもたらすところです。古典的なデザインは非常に優れたデザインであり、したがって「古典的なデザイン」というカテゴリであり、場合によってはカスタムデザイナーを使用して選択したデザインです。しかしながら、カスタム設計者は、設計基準、すなわち、ｄ基準、ｉ基準、または別名最適を選択することによって実験の目的を最適化するために使用することができ、それらの基準を満たす設計を生成する。新しい比較設計プラットフォームとともにその柔軟性は、潜在的な設計候補のすべてを容易に評価し、自分の問題を設計に適合させるのではなく、問題に適したものを選択することができます。
再：決定的なスクリーニングデザインからの教訓DSDは最近私がDOEで考える最初のものですが、それでも私が古典的デザインに戻る状況があります。特に、要因の数が少ない場合やほとんどの要因が定性的である場合は、2レベルの要因が2つある要因（2-3要因あり）からマイレージを取得できると思いますが、2 ^ 5-1はまだ良い値です。特に、2次項を持つ可能性がある方程式を作成するという目標がない場合は、設計を行います。古典的なデザインを考慮する他の理由として、a）初心者に説明しやすいこと、b）分析がもう少し簡単でわかりやすいことがあります。
再：決定的なスクリーニングデザインからの教訓私はあなたが何かを見逃しているとは思いません - 実験計画法のすべてのタイプの素晴らしいところは、それらが私たちに選択を与えるということです... そして、より多くの選択肢があれば、私たちは必要なものを手に入れるためのより良い能力を持ちます。私の現在のプロジェクトでは、私はほぼ完全に完全な階乗実験を実行することができないことに悩まされていました。JMPがこれらすべてを処理する方法が驚くほど進歩したことで、分析前の部分がはるかに簡単になりました。再：決定的なスクリーニングデザインからの教訓Peter GoosによるDOEに関するJMPサイトのビデオは非常に優れていると私は付け加えます。
