Respecto a los diseños factoriales fraccionarios 2k-p (n= 4, 8, 16, 32, etc) y diseños de Plackett-Burman que no son una potencia de 2 (p. ej., n= 12, 20, 24, etc).
a. ¿Qué tienen de similar estos dos tipos de diseños, especialmente en cuanto a sus propiedades de equilibrio y ortogonalidad?
b. ¿Cuál es la principal diferencia entre estos dos tipos de diseños, especialmente con respecto a las interacciones de 2 factores?
Sé lo siguiente:
El diseño factorial fraccional 2k-p sólo es útil si podemos estar seguros de que las interacciones bidireccionales no son importantes. Si este es el caso, entonces encontraremos que los diseños de Resolución III son muy útiles y eficientes.
Existen diseños de Plackett-Burman para N = 12, 20, 24, 28, 36, 40, 44, 48, ...... cualquier número que sea divisible por cuatro. Estos diseños son similares a los diseños de Resolución III, lo que significa que podemos estimar los efectos principales sin tener en cuenta otros efectos principales. Los efectos principales son claros entre sí pero se confunden con otras interacciones superiores.
Cuando tenemos un diseño 2k-p, tenemos una estructura de alias que confunde algunos factores con otros factores.
Los diseños de Plackett-Burman tienen confusión parcial, no completa, con interacciones de 2 y 3 vías y superiores. Aunque tienen la propiedad de que algunos efectos son ortogonales, no tienen la misma estructura que permite una correlación completa u ortogonal con las otras interacciones de dos vías y de orden superior.
cualquier consejo será apreciado enormemente.
Definitivamente recomendaría usar la herramienta Customer DOE en JMP y crear un DOE óptimo frente a un factorial fraccional o un Plackett-Burman.Hay muchas ventajas, incluida la reducción de los factores de confusión y la flexibilidad del diseño del DOE.Puede diseñar el experimento que necesita en lugar de limitarse a un diseño "clásico".
JMP admite estos métodos de diseño más antiguos pero no los promueve. El diseños factoriales fraccionarios regulares fueron desarrollados en los años 1930 y diseños factoriales fraccionarios irregulares por el método Plackett-Burman se publicó en 1946. El propósito de esos diseños era apoyar el análisis de experimentos económicos cuando se cumplen los principios de detección. Estos diseños no admiten una clase más amplia de experimentos. Estos métodos más antiguos también se basaban en la mejor tecnología de la época para cálculo manual del diseño y las estimaciones del modelo. Hoy utilizamos la mejor tecnología disponible: algoritmos informáticos para soluciones óptimas.
Mi consejo es aprender a utilizar diseños personalizados en JMP, en general para una amplia clase de experimentos, y aprender a utilizar diseños de detección definitivos, en particular, para experimentos de detección.
Sus preguntas sobre los métodos de diseño más antiguos son buenas. Sin embargo, haría falta una respuesta muy larga para responder a todas sus preguntas y, sin duda, esa respuesta plantearía muchas más preguntas. Le sugiero que, en lugar de tal discusión, lea uno de estos libros:
- Peter Goos y Bradley Jones (2011) " Diseño óptimo de experimentos: un enfoque de estudio de caso ," John Wiley & Sons (por un enfoque moderno del diseño)
- Douglas Montgomery (2019)" Diseño y Análisis de Experimentos, 9ª edición. ," John Wiley & Sons (para una cobertura completa de los métodos de diseño clásicos)
- Heath Rushing, Andrew Karl y James Wisnowski (2013) " Diseño y análisis de experimentos de Douglas Montgomery: un complemento para el uso de JMP ,", SAS Press (NOTA: necesita el libro de Montgomery (arriba) ya que es solo un complemento, pero es muy útil)
- Robert Mee (2009) " Una guía completa para la experimentación factorial de dos niveles ," Springer (por su excelente cobertura de los diseños factoriales fraccionarios regulares e irregulares)
Hay muchos buenos libros de texto sobre el diseño estadístico de experimentos que cubren estos temas. Estas sugerencias son sólo algunas de ellas.
