Los investigadores usan diseños de detección cuando quieren identificar los factores que tienen los efectos más importantes en una respuesta.
Un diseño de detección le permite estudiar una gran cantidad de factores en un experimento bastante pequeño.
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Muchos diseños de cribado estándar se centran en la estimación de los efectos principales.
Los diseños de selección definitiva pueden evitar la ambigüedad del modelo, lo que le permite identificar factores importantes de manera más rápida y eficiente. Y si el efecto de un factor en particular es fuertemente curvado, un diseño de detección tradicional puede pasar por alto este efecto y eliminar el factor.
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Los diseños de selección definitivos evitan la confusión de efectos y pueden identificar factores que tienen un efecto no lineal en la respuesta.
Veamos el cribado definitivo en JMP.
Supongamos que necesita determinar cuál de los seis factores afecta el rendimiento de un proceso de extracción.
Si tiene uno, me resulta más fácil abrir primero la tabla de datos de factores. Ese archivo está vinculado a continuación. Recuerde que podemos guardar Respuesta, Factores y Restricciones del triángulo rojo de la plataforma DOE.
En la Tabla de datos de factores de extracción> Seleccione DOE> Selección definitiva> Diseño de selección definitivo.
Haga doble clic en Y debajo de Nombre de respuesta y escriba Rendimiento.
En el menú del triángulo rojo, seleccione Factores de carga.
Los nombres de los factores y los rangos se agregan al esquema de Factores junto con las Interacciones del Modelo por defecto
Haga clic en Continuar.
Se abre el esquema Opciones de diseño. Aquí puede especificar una estructura de bloqueo. No es necesario bloquear en este ejemplo, por lo que acepta la selección predeterminada de No se requieren bloques.
También puede optar por agregar Ejecuciones adicionales, que mejoran en gran medida su capacidad para detectar efectos de segundo orden. Se recomienda un mínimo de cuatro Ejecuciones adicionales, sin embargo, para esta demostración me voy a 0.
Un diseño de cribado definitivo agregará una ejecución para cada factor y una ejecución adicional para lograr un punto central o curvatura en nuestro análisis
Para esta demostración, debajo del Triángulo rojo, estableceré la semilla aleatoria en "123" para que pueda reproducir estos resultados.
A continuación, seleccione Hacer diseño.
La ventana de Diseño de cribado definitivo se actualiza para mostrar un esquema de diseño y un esquema de evaluación de diseño.
Abra el esquema Evaluación de diseño> Mapa de color en correlaciones
El Mapa de color en correlaciones asigna una escala de intensidad de color a los valores absolutos de correlaciones entre todos los efectos principales y las interacciones de dos factores. Tengo más información sobre esto a continuación.
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Mapa de color de las correlaciones
El área azul profundo sólida muestra que no hay correlación entre los efectos principales o entre los efectos principales y las interacciones de dos factores.
Las áreas azules y grises más claras indican que las correlaciones absolutas entre las interacciones de dos factores son pequeñas.
Los cuadrados rojos sólidos indican correlaciones absolutas de 1. Todos estos aparecen en la diagonal, reflejando la correlación esperada de un efecto consigo mismo.
Deja o establece la orden de ejecución para aleatorizar.
Seleccione Crear tabla de datos
Aquí es donde haríamos nuestras Ejecuciones de Experimentos y recolectaríamos datos. Y ahora abriré los Datos de Extracción vinculados y ejecutaré el Script del Modelo de Ajuste Definitivo de Selección seleccionando su flecha verde en el Panel de Tablas.
Seleccione Ejecutar.
Y podemos revisar el informe de análisis y explorar los factores que se evaluaron comenzando en la parte superior con los efectos principales de la etapa 1.
Pruebe usted mismo un diseño de cribado definitivo utilizando el conjunto de datos de muestra de extracción vinculado.
