Puntos centrales y diseños de tramadoHola miembros,
Estoy tratando de hacer un diseño de proyección de efectos principales personalizado usando JMP 16. Tengo cinco factores y uno de los factores es categórico con 4 niveles. El diseño personalizado genera un experimento de 16 ejecuciones y me preguntaba si es necesario agregar puntos centrales al estudio. Solo estoy interesado en determinar los factores que importan y cuál de las 4 variables categóricas debo usar para un diseño de RSM. Cualquier ayuda será apreciada.
GAMARe: Puntos centrales y diseños de tramado¿Necesario? Estrictamente hablando... no, si su objetivo principal es estimar los efectos principales influyentes y solo los efectos principales. Especialmente para un diseño de detección en el que espera y planea realizar un seguimiento de la experimentación basada en el modelo RSM.
La única razón por la que podría considerar agregar puntos centrales es que está buscando algún tipo de estimación interna del experimento independiente del error puro en el espacio experimental. Pero para mí, esto plantea otra pregunta... ya que, en última instancia, elegirá uno o más niveles del factor categórico... ¿no le gustaría estimar el error puro en CADA nivel para el factor categórico para ver si ese 'ruido' ' es constante en el factor categórico? Si la respuesta es 'sí'... entonces deberá replicar los puntos centrales en todos los niveles del factor categórico, lo que aumentará la cantidad de ejecuciones en su diseño con bastante rapidez... donde ahora hay una preponderancia de ejecuciones en busca del puro error y efectos principales no significativos. Es una larga manera de decir... dejaría los puntos centrales fuera...
¿Otros pueden sentir diferente?
Re: Puntos centrales y diseños de tramadoLos puntos centrales se refieren a factores continuos (o factores numéricos discretos). Dices que tienes 5 factores categóricos. Si interpreté su descripción correctamente, entonces solo debe preocuparse por los efectos principales y los efectos de interacción.
Re: Puntos centrales y diseños de tramadoTrabajar con 4 niveles de un factor categórico en un experimento de detección con solo 16 ejecuciones parece simplificar demasiado su sistema. Si existe alguna posibilidad de que exista una interacción entre el factor categórico y los factores continuos, podría ser una buena idea agregar el término de interacción a su modelo. Esto hace que su experimento de detección sea un poco más grande; sin embargo, algunas ejecuciones adicionales para cada nivel de la variable categórica aumentarían su capacidad para detectar diferencias entre ellos.
Como ejemplo, digamos que solo 3 de las variables continuas son importantes, y selecciona un nivel de la variable categórica, luego serían necesarias 8 ejecuciones adicionales para agregar las interacciones y los efectos cuadráticos para las 3 variables continuas restantes. (DOE>AUMENTO)
Si las unidades experimentales no son difíciles o costosas, de todos modos es mejor hacer más corridas.
Re: Puntos centrales y diseños de tramadoTengo un factor categórico con 4 niveles y otras 4 variables continuas en dos niveles cada una.
Re: Puntos centrales y diseños de tramadoMuchísimas gracias @markbailey
