超饱和设计的因子数超过了试验次数。它们在很大程度上依赖效应稀疏原则来执行分析,所以“拟合两水平筛选”平台非常适用于此类分析。其目的是要确定哪些效应是活跃的。
本例考虑的是包含 18 个因子而仅有 12 次试验的模拟设计。Y 通过以下公式生成:
其中,ε ~ N(0,1)。所以,Y 由三个活跃因子构建。
1. 选择帮助 > 样本数据库,然后打开 Supersaturated.jmp。
2. 选择实验设计 > 经典 > 两水平筛选 > 拟合两水平筛选。
3. 选择 Y 并点击 Y。
4. 从 X1 一直选择到 X18,然后点击 X。
5. 点击确定。
图 10.9 Supersaturated.jmp 的筛选报表
请注意,突出显示了四个因子。根据 0.05 临界值准则,因子 X10、X15 和 X7 是活跃的。在“半正态图”中,X18 接近蓝线,指示其接近 0.1 这个截止显著值。0.1 这个临界值在因子选择上很宽松,所以您不会错过可能活跃的因子。
X10、X15 和 X7 的对比估计值 5.1、–3 和 1.8 接近其模拟值(5、–3、2)。
p 值在统计上不完全有效,因为它基于的模拟假定设计正交,这不适用于超饱和设计的情况。不过,如图所示,p 值有助于标识效应以便于进一步调查。