分析超饱和设计

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。

需要更多信息？有问题？从 JMP 用户社区得到解答 (community.jmp.com).