Nivel: Intermedio
Heath Rushing, director de Adsurgo
Andrew Karl, consultor sénior de gestión, Adsurgo
Hace muchos años, un mentor nos convenció de abordar la enseñanza de DOE no como instructores, sino como una motivación para conseguir discípulos, estudiantes que usarían DOE con tanta eficacia y eficiencia que otros seguirían su ejemplo. Durante años, hemos utilizado este enfoque para difundir el uso de los diseños D-óptimos e I-óptimos en JMP. De camino a cenar, algo ocurrió: se introdujeron los diseños A-óptimos en JMP 14. Al desarrollar ejemplos de estos nuevos diseños (en JMP) para complementar nuestro material didáctico actual, descubrimos que los diseños A-óptimos eran el diseño personalizado más adaptable en JMP.
En esta charla, promoveremos el uso de diseños A-óptimos. Comenzaremos demostrando su flexibilidad: la capacidad de priorizar ciertos efectos (por ejemplo, los efectos principales) sobre otros (por ejemplo, las interacciones) en la selección del diseño. Utilizando múltiples métricas de diseño, compararemos un diseño A-óptimo no ponderado con otras opciones de diseño más populares (D-óptimos e I-óptimos) para demostrar que no solo son flexibles, sino que también pueden ofrecer un rendimiento significativamente superior. Complementar un diseño con un diseño A-óptimo puede generar un diseño híbrido superior. Finalmente, demostraremos el uso de diseños de relleno de espacio para comparar la utilidad de los esquemas de ponderación para diseños A-óptimos.
