¿Qué diseño experimental es más apropiado cuando uno de los factores es difícil de cambiar?Hola a todos,
Soy relativamente nuevo en DoE. Actualmente, planeo ejecutar un diseño de cribado para ocho factores continuos, uno de los cuales es difícil de modificar debido a limitaciones técnicas.
Inicialmente, consideré usar un Diseño de Cribado Definitivo (DSD) con un orden de ejecución ordenado. Sin embargo, me di cuenta de que este enfoque podría no ser adecuado cuando se requiere una estructura de parcela dividida.
Dada esta limitación, me preguntaba si los diseños óptimos (personalizados) serían más adecuados y si se adaptan a estructuras de parcelas divididas. ¿Recomendarías otros tipos de diseño en este contexto?
¡Gracias de antemano por tus comentarios!
Diseño de experimentosRe: ¿Qué diseño experimental es más apropiado cuando uno de los factores es difícil de cambiar?Un diseño personalizado es lo más adecuado en su caso. Puede cambiar el criterio de optimalidad a alias óptimo mediante el menú del triángulo rojo de la plataforma para abordar mejor esta situación de cribado.
Re: ¿Qué diseño experimental es más apropiado cuando uno de los factores es difícil de cambiar?Su situación es, sin duda, una situación de parcela dividida (restricciones a la aleatorización). Perderá precisión al detectar los efectos del factor de parcela completa (el factor difícil de modificar), pero aumentará la precisión para los factores restantes. Normalmente se sugiere replicar para comparar el efecto del factor de parcela completa con el de la parcela completa por réplica para determinar la significancia estadística. Irónicamente, la replicación requiere modificar el factor de parcela completa más de una vez, lo cual representa un desafío. A menudo, graficar el efecto del factor de parcela completa puede proporcionar información sobre su importancia práctica.
