Diseño de Cribado Definitivo: Definición Simple, Cuándo Usar

Actualizado por ultima vez el 24 de febrero de 2022, por Luis Benites.

¿Qué es un Diseño de Cribado Definitivo?

Un diseño de cribado definitivo (DSD) le permite estudiar los efectos de una gran cantidad de factores* en un experimento relativamente pequeño. En términos simples, los DSD son una mejora en los diseños de detección estándar (como Plackett-Burman ) que evitan la confusión de factores y también pueden detectar respuestas no lineales.

* Los factores son conjuntos de variables observadas con patrones de respuesta similares; Están asociados con una variable de confusión que no se mide directamente.

Diseño de cribado definitivo frente a diseño de cribado estándar

Una de las principales diferencias (SAS, 2015) es que un diseño de cribado definitivo puede estimar efectos cuadráticos ( curvilíneos ) cuando el modelo contiene solo efectos principales y efectos cuadráticos; un diseño de detección estándar solo puede detectar efectos lineales en la respuesta.

Otra diferencia significativa entre los dos diseños es cómo manejan la confusión. En los diseños de cribado definitivos, nunca hay una confusión completa con ningún conjunto de interacciones de dos factores. Para los diseños de cribado estándar, el problema de la confusión solo se aborda con diseños factoriales fraccionados de Resolución IV o superior. La resolución le dice cuánta confusión hay en su modelo; Los diseños de resolución IV tienen, como máximo, factores de confusión que involucran interacciones de tres factores. La confusión en los diseños de resolución III (que probablemente sean los más utilizados) no se aborda en absoluto con un diseño de detección estándar.

Usos apropiados para DSD

Los factores ( niveles de variables independientes ) idealmente deberían tener las siguientes características para un DSD exitoso:

  • Los factores continuos son ideales.
  • No se prefieren fuertemente los factores categóricos . Un pequeño porcentaje de factores categóricos está bien, pero demasiados y el resultado es lo que Jones y Nachtsheim (2013) llaman “…una elección indeseable”.
  • Comience con al menos seis factores . Para 4 o 5 factores, cree un DSD para 6 factores, luego elimine las dos últimas columnas.
  • Cada factor individual debería poder combinarse con cualquier otro factor . Si alguna combinación no es posible, esto reduce la potencia del diseño .
  • Los factores deben ser independientes entre sí. Por ejemplo, si uno sube, no debería causar que otro factor baje.

Consejos generales:

Referencias

Jones, B. y Nachtsheim, C. (2013). Diseños de cribado definitivos con factores categóricos de dos niveles añadidos. Revista
Revista de Tecnología de la Calidad. Volumen 45, número 2. Consultado el 10 de diciembre de 2017 en: https://www.jmp.com/content/dam/jmp/documents/en/white-papers/dsd-with-added-two-level-categorical-factors. pdfJones
, B. (2016). Uso adecuado e inadecuado de los Diseños de Cribado Definitivo (DSDs). Recuperado el 10 de diciembre de 2017 de: https://community.jmp.com/t5/JMP-Blog/Proper-and-improper-use-of-Definitive-Screening-Designs-DSDs/ba-p/30703
SAS (2015). JMP 12 Guía de Diseño de Experimentos . Instituto SAS.

.

Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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