Cuando se obtienen datos del experimento virtual, es posible analizar los datos de cada individuo. Sin embargo, normalmente el análisis se realiza utilizando valores promedio para cada estrato en función de los atributos de los encuestados. Si no hay diferencias importantes en los resultados del análisis estratificado, tratar todos los datos a la vez producirá resultados más precisos ya que hay más datos. Sin embargo, si existen diferencias claras en los resultados del análisis para cada estrato, no se puede realizar una consideración correcta sin estratificación y existe el riesgo de obtener información incorrecta.
En este estudio, analizamos el análisis estratificado de datos experimentales virtuales utilizando un diseño óptimo utilizando JMP. En el momento de la presentación, planeamos utilizar estudios de casos para demostrar cómo operar un diseño de experimento personalizado (DOE) utilizando JMP17.
