Hola @Manisha !
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¿Cuál(es) es(son) su(s) objetivo(s) con este DoE: identificar efectos importantes, optimizar su sistema, probar su robustez frente a factores de ruido, etc.? ¿Cuáles son sus factores? ¿Por qué son solo categóricos con 3 niveles?
Hay muchas explicaciones posibles de por qué es posible que no encuentre ningún efecto estadísticamente significativo:
- Alto ruido/variabilidad experimental en la respuesta: ¿Tiene alguna ejecución replicada en su diseño que pueda ayudar a estimar la variabilidad experimental?
- Los rangos de factores son demasiado pequeños: en su caso, está utilizando solo factores categóricos, pero ¿los niveles estudiados son lo suficientemente diferentes como para ver alguna variación?
- Falta de otros factores importantes en el diseño
- Definición inadecuada de modelo y/o factores
- Tal vez estos factores sean de hecho estadísticamente no significativos y tengan impacto en la respuesta estudiada y en los niveles evaluados.
- ...
En cuanto a su diseño, supongo que ha realizado todas las combinaciones que involucran sus dos factores de tres niveles (3x3). Quizás podría agregar algunas ejecuciones para tener ejecuciones replicadas y estimar mejor la variabilidad experimental, o ajustar el umbral del valor p según el análisis de potencia: si se encuentra en una etapa muy temprana de su estudio y considerando el pequeño número de experimentos, dudo que un umbral de valor p "estándar" de 0,05 permita identificar un efecto estadísticamente significativo. Podría usar el análisis de potencia al diseñar su DoE con una estimación del ruido anticipado en su respuesta para ajustar el tamaño del DoE y/o el nivel alfa.
¿Cuáles son las estimaciones de los efectos? ¿Son importantes en la práctica? ¿Tienen una influencia significativa en la respuesta?
También puede leer este tema similar (y las respuestas) para obtener información: Uso del resultado del DOE como una predicción cuantitativa o cualitativa (basada en el resumen del efecto)
Con más información sobre tu contexto será más fácil ayudarte,