Los investigadores utilizan diseños de detección cuando quieren identificar los factores que tienen los efectos más sustanciales 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 detección estándar se centran en estimar los efectos principales.
Los diseños de detección definitivos pueden evitar la ambigüedad del modelo, lo que le permite identificar factores importantes de forma 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 descartar el factor.
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Los diseños de detección definitivos evitan la confusión de los efectos y pueden identificar factores que tienen un efecto no lineal en la respuesta.
Veamos la detección definitiva en JMP.
Suponga 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 desde el triángulo rojo de la plataforma DOE.
En la tabla de datos del factor de extracción > seleccione DOE > Detección definitiva > Diseño de detección definitiva.
Haga doble clic en Y en Nombre de respuesta y escriba Rendimiento.
En el menú del triángulo rojo, seleccione Factores de carga.
Los nombres y rangos de los factores se agregan al esquema de Factores junto con las Interacciones del modelo predeterminadas.
Haga clic en Continuar.
Se abre el esquema de 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 puedes optar por agregar ejecuciones adicionales, que mejoran enormemente tu capacidad para detectar efectos de segundo orden. Se recomienda encarecidamente un mínimo de cuatro ejecuciones adicionales; sin embargo, para esta demostración lo dejaré en 0.
Un Diseño de Detección Definitivo agregará una Ejecución para cada factor y 1 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 puedas reproducir estos resultados.
Luego, seleccione Crear diseño.
La ventana Diseño de cribado definitivo se actualiza para mostrar un esquema de diseño y un esquema de evaluación de diseño.
Abra Evaluación de diseño > Mapa de colores en el esquema de Correlaciones
El mapa de colores sobre correlaciones asigna una escala de intensidad de color a los valores absolutos de las 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 colores de correlaciones
El área sólida de color azul intenso muestra que no existe correlación entre los efectos principales o entre los efectos principales y las interacciones de dos factores.
Las áreas azul y gris 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 ellos aparecen en diagonal, reflejando la correlación esperada de un efecto consigo mismo.
Deje o establezca el orden de ejecución en Aleatorio.
Seleccione Crear tabla de datos
Aquí es donde llevaríamos a cabo nuestras ejecuciones experimentales y recopilaríamos datos. Y ahora abriré los datos de extracción vinculados y ejecutaré el script de modelo de ajuste de detección definitiva seleccionando su flecha verde en el panel de tablas.
Seleccione Ejecutar.
Y podemos revisar el Informe de análisis y explorar los factores que se examinaron comenzando desde arriba 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.
Entendí esto. Gracias por hacerlo tan fácil.
¡Muy útil, vídeo!Me encanta compartir este con mis clientes.¡Gracias!
