Livello: Intermedio
Carly Metcalfe, assistente di ricerca, Arizona State University
Bradley Jones, ricercatore distinto JMP, SAS
Douglas Montgomery, professore ordinario presso l'Arizona State University
I design non regolari sono un'alternativa preferibile ai design IV di risoluzione regolare perché evitano interazioni bifattoriali confondenti. Di conseguenza, i design non regolari possono stimare e identificare alcune interazioni bifattoriali attive. Tuttavia, a causa della struttura alias a volte complessa dei design non regolari, alcune strategie di screening classiche non riescono a identificare tutti gli effetti attivi. In questo poster evidenziamo diversi design non regolari senza confondimento, a sei fattori, a 16 run con effetti principali ortogonali. Proponiamo un approccio di selezione di tutti i modelli possibili che seleziona il modello di errore quadratico medio minimo da tutti i quindici modelli di secondo ordine a quattro fattori. Dimostriamo che utilizzando il nostro metodo proposto la probabilità di perdere effetti attivi è minima per un'ampia varietà di modelli ipotetici. Viene eseguita una simulazione utilizzando JSL per confrontare questo metodo con un approccio graduale di selezione in avanti.
