Para asegurar que los resultados sean válidos, considere las siguientes pautas al recopilar datos, realizar el análisis e interpretar los resultados.
- Los puntos candidatos deben corresponder a un diseño factorial completo general, de superficie de respuesta o de mezcla
- Las columnas del diseño en la hoja de trabajo comprenden el conjunto candidato de corridas experimentales.
- El criiterio de selección es D-optimalidad
- La D-optimalidad provee las estimaciones de los efectos más precisas. Muchas otras consideraciones pueden influir en la elección final de las corridas experimentales, entre ellas recursos disponibles, la meta del experimento, otras medidas de optimalidad y los términos que usted espera ajustar.
- El tamaño del diseño óptimo debe ser adecuado
- El tamaño de la muestra y la potencia deben ser deseables para un tamaño de efecto importante desde el punto de vista práctico. Un uso acostumbrado de los diseños óptimos es disminuir el número de corridas experimentales, pero tamaños de muestra más pequeños pudieran no proveer un diseño que pueda detectar efectos pequeños con suficiente potencia.
- El diseño es óptimo solo para los términos que usted especifique durante la selección del modelo
- Un diseño que es D-óptimo para un conjunto de términos no es necesariamente D-óptimo para un conjunto de términos diferente.
- El orden de las corridas deberá ser aleatorizado para la recolección de datos
- Después de la selección del diseño óptimo, el diseño no está en el orden de las corridas. Para mostrar el diseño en el orden de las corridas, utilice . Si la columna del orden de las corridas coincide con la columna del orden estándar, utilice para aleatorizar el diseño.
