Esto se debe a que los diseños de detección definitivos con cuatro factores o menos se crean basándose en el diseño de detección definitivo con cinco factores.
La creación de diseños a partir de matrices de conferencia de orden cuatro o menos puede generar propiedades de diseño indeseables, particularmente dificultad para distinguir entre efectos cuadráticos.
Estructura de diseño de cribado definitivo (todos los factores continuos)
Un diseño de selección definitivo (DSD) es un diseño experimental construido sobre una matriz de conferencia m × m de dimensión par.
En DSD, se crea un diseño agregando una matriz de plegado −C con el signo opuesto a las condiciones experimentales correspondientes a la matriz C, y luego agregando una fila para los puntos centrales.
El número mínimo de experimentos necesarios varía dependiendo de si el número de factores k es par o impar.
Cuando el número de factores k es par
Para crear un diseño de ejecución mínima, primero cree una matriz de conferencia k×k.
Si doblamos esta matriz (agregando la matriz negada −C) y agregamos una fila para el punto central, el número de experimentos se convierte en 2×k+1.
Cuando el número de factores k es impar
La matriz de conferencia debe tener dimensiones pares, por lo que si el número de factores k es impar, se utiliza una matriz de conferencia (k+1)×(k+1) para crear un DSD con el número mínimo de experimentos.
Si plegamos esta matriz y añadimos un punto central, el número de experimentos se convierte en 2×(k+1)+1=2×k+3.
*En este caso, elimine la última columna que ya no sea necesaria.
Utilizando este concepto, explicamos el número mínimo de experimentos para DSD con cuatro o menos factores cuando todos los factores son continuos.
*Para obtener detalles sobre la estructura de DSD, incluso cuándo están presentes factores categóricos de dos niveles, consulte la ayuda en línea aquí .
DSD con 4 o menos factores (todos factores de escala continuos)
Número de factores 4
Cuando k=4, de acuerdo con lo anterior "Cuando el número de factores k es par", el número mínimo de experimentos es 2×4+1 = 9.
Sin embargo, la matriz de conferencias utilizada en la práctica es una con cinco factores.
En este caso, k se reemplaza por 5, por lo que 2×5+3=13, por lo que el número mínimo de experimentos es 13 (se eliminan las columnas innecesarias en un diseño real).
* Número de experimentos adicionales: 0
Número de factores 3
Cuando k = 3, de acuerdo con lo anterior "Cuando el número de factores k es impar", el número mínimo de experimentos es 2×3+3 = 9.
Sin embargo, la matriz de conferencias utilizada en la práctica es una con cinco factores.
En este caso, k se reemplaza por 5, por lo que 2×5+3=13, por lo que el número mínimo de experimentos es 13 (se eliminan las columnas innecesarias en un diseño real).
* Número de experimentos adicionales: 0
