en DOE es posible construir un diseño que tiene múltiples réplicas y cada réplica confunde un efecto diferente, de esta manera se puede evaluar el efecto confundido por las réplicas no confundidas con este efecto, pero no sé cómo construir dicho diseño y cómo analizarlo por jmp.
Un diseño como este:
Hola @ZHANDOUJI ,
Es difícil saber cómo reproducir el diseño sin mostrar la tabla de datos resultante.
Sin embargo, con base en la información proporcionada, parece que el diseño de 24 corridas para 3 factores parece estar compuesto por tres diseños factoriales clásicos de 8 corridas con diferentes reglas de generación (debido a las diferencias en los patrones de confusión) y 2 bloques para cada uno.
A continuación se explica cómo crear el primer diseño de 8 ejecuciones:
- Utilice la plataforma Diseños de cribado , especifique tres factores continuos A, B y C, y utilice la opción "Elegir de una lista de diseños factoriales fraccionados" para elegir el diseño factorial de 8 corridas con 2 bloques (4 corridas por bloque):
Luego, en las reglas de generación, asegúrese de que el bloque se confunda con A, B y C (se verifican todos los casos):
Puedes verificar que la interacción A*B*C está confundida con el bloque haciendo clic en el triángulo rojo del panel "Aliasing de efectos" y mostrando el patrón de aliasing hasta el tercer orden:
Luego puede hacer clic en "Crear tabla" para generar la primera parte del diseño de 3 partes.
- Para la segunda parte del diseño de 8 ejecuciones, el proceso es el mismo, pero las reglas de generación son diferentes para permitir la confusión entre el bloque y la interacción A*B:
- Para la tercera parte, el mismo proceso, pero nuevamente tendrás que cambiar las reglas de generación y verificar solo los casos B y C para que el efecto de bloqueo pueda confundirse con la interacción B*C.
Al final, concatene todos los diseños en una tabla y agregue una columna que indique el número de réplica (I, II y III para las tres partes del diseño):
Para construir el modelo con el mismo grado de libertades que ha mostrado en su captura, debe agregar todos los efectos principales, las interacciones de 2 factores y la interacción de 3 factores, el efecto Replicar y el efecto Bloquear anidado en el efecto Replicar:
Al utilizar este modelo en una respuesta (utilicé una fórmula normal aleatoria solo a modo de ilustración), puede ver en los paneles " Pruebas de efecto " y " Análisis de varianza " que tiene los mismos grados de libertad para estimar los términos necesarios que en su captura:
Adjunto la tabla de datos final con las tres partes del diseño concatenadas con un script para lanzar el modelo específico con los términos adecuados.
Espero que esta respuesta te ayude.
Gracias por tu clara interpretación, Victor_G. y ahora sé cómo construir y analizar un diseño de confusión parcial en JMP.
¡gracias de nuevo!
