Philip J. Ramsey, PhD, propietario, North Haven Group, y profesor, Universidad de New Hampshire
Mia L. Stephens, JMP Embajadora Académica, SAS
Jones y Nachtscheim (2011) introdujeron un nuevo tipo de diseño experimental altamente eficiente llamado diseño de pantalla definitivo (DSD). Los diseños son únicos porque todos los factores en el experimento tienen tres niveles (lo que permite la estimación potencial de los efectos cuadráticos), los efectos principales son ortogonales y están libres de aliasing, y ninguna interacción de dos factores o efecto cuadrático se confunde completamente con otro efecto; todo esto en tan solo 2K + 1 ensayos para los factores K. Aunque los DSD están comenzando a ser adoptados en la industria, especialmente en biotecnología, presentan a los experimentadores oportunidades y desafíos únicos en términos de análisis. En esta charla, discutiremos varias estrategias de modelado para DSD que se pueden implementar fácilmente en JMP 11, y proporcionaremos varios ejemplos de experimentos de biotecnología. Los métodos analizados incluyen: promedios de predicción sobre un subconjunto de modelos seleccionados utilizando AICc y BIC; modelo de promedio para estimar un modelo cuadrático completo; una nueva técnica a la que nos referimos como modelado basado en Pareto; y el LASSO, una técnica de regresión penalizada en JMP Pro 11. Todos los métodos se compararán utilizando modelos basados en ejemplos reales, y se discutirán las recomendaciones sobre el uso de los diversos métodos.
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