Hola,
Tengo una pregunta sobre los puntos centrales de un diseño factorial completo de 2 niveles con 3 factores continuos. Como tenemos bastantes recursos limitados, incluiríamos 8 ejecuciones sin repeticiones y luego agregaríamos un punto central (duplicado) para probar la curvatura y estimar la variabilidad asociada con nuestro experimento.
El objetivo de nuestro experimento es evaluar la solidez de nuestro proceso y nos gustaría utilizar nuestro punto de ajuste de proceso estándar como punto central. Sin embargo, por un lado, nuestra condición de punto de ajuste no está a medio camino entre los niveles bajo y alto para este factor en particular. Según tengo entendido, los puntos centrales generalmente se establecen en el centro matemático de cada factor para maximizar la probabilidad de detectar curvatura. ¿Habría otras preocupaciones/impactos al tener una condición de punto central ligeramente desplazada en este diseño dentro de JMP?
Gracias de antemano,
Algunas aclaraciones y preguntas:
1. ¿Quieres decir que no replicarás el experimento?Esto es diferente a las repeticiones.
2. ¿Replicarás el punto central?¿Cuántas réplicas?
3. Los puntos centrales están destinados principalmente a evaluar la curvatura dentro del espacio de diseño.Hay otras posibles razones para los puntos centrales.Si los ejecuta aleatoriamente durante el transcurso del experimento y ejecuta una cantidad suficiente, podría tener una idea de la estabilidad en el espacio de diseño.Además, obtendrá una estimación del error cuadrático medio dentro del espacio de diseño.Teóricamente, esta estimación está menos sesgada por los efectos de los factores, por lo que puede ser una estimación razonablemente buena de la varianza del proceso.
4. Evaluar la "robustez de su proceso tiene poco que ver con la ejecución de puntos centrales".¿Supongo que te refieres a resistente al ruido?Para evaluar la solidez de su proceso, debe manipular el ruido durante el experimento (p. ej., bloques o parcelas divididas) o asegurarse de que el ruido varíe de manera aleatoria y suficiente (representativa) en el espacio de diseño (p. ej., réplicas aleatorias).
5. En ausencia de recursos para realizar cualquier tipo de replicación, podría considerar realizar un muestreo posterior a la experimentación para evaluar la solidez.
6. Respecto al punto central que no está en el centro.Esto introduce un sesgo en su experimento.Que este sesgo tenga mucho impacto depende de la situación (por ejemplo, una ligera compensación probablemente no tendrá mucho efecto).¿A qué distancia del centro está (geométricamente)?¿Qué tan audaces son tus niveles de factor? ¿Por qué no puedes ponerlo en el centro? El propósito de poner los puntos en el centro es simplificar el análisis y al mismo tiempo detectar la curvatura.En teoría, las superficies pueden ser bastante complejas.No sabemos a priori cuál es la superficie, por lo que elegimos puntos que estén equilibrados en todo el espacio de diseño.Con suerte, esto proporcionará una estimación razonable de cuál es la superficie.
