Nivel: Intermedio
Heath Rushing, Director, Adsurgo
Andrew Karl, consultor sénior de gestión, Adsurgo
Hace muchos años, un mentor nos convenció de abordar la enseñanza del DOE no como un instructor, sino como un motivador para ganar discípulos, estudiantes que usarían el DOE de manera tan efectiva y eficiente que otros los seguirían. Durante años, hemos utilizado ese enfoque para difundir el uso de diseños óptimos D e I en JMP. Entonces sucedió algo en el camino a la cena; Los diseños A-óptimos se introdujeron en JMP 14. Mientras desarrollábamos ejemplos para estos nuevos diseños (en JMP) para aumentar nuestro material didáctico actual, encontramos que los diseños A-optimal son los diseños personalizados más adaptables en JMP.
En esta charla, motivaremos el uso de diseños A-óptimos. Comenzaremos demostrando su flexibilidad: la capacidad de enfatizar algunos efectos (por ejemplo, efectos principales) sobre otros efectos (por ejemplo, interacciones) en la selección de diseño. Usando múltiples métricas de diseño, luego compararemos un diseño A-óptimo no ponderado con otras opciones de diseño más populares (D- e I-óptimo) para demostrar que no solo son flexibles, sino que también pueden funcionar mucho mejor. Aumentar un diseño con un diseño A-optimal puede producir un diseño híbrido superior. Por último, demostraremos el uso de diseños de relleno de espacio para comparar la utilidad de los esquemas de ponderación para diseños A-óptimos.
