Чтобы систематически изменять экспериментальные факторы, назначьте каждому фактору дискретный набор уровней. Полные факторные схемы измеряют переменные ответа с использованием каждого лечения (комбинация уровней факторов). Полная факториальная конструкция для n факторов с N1,..., Nn уровнями требует N1 ×... × Nn экспериментальных прогонов - по одному на каждое лечение. Несмотря на преимущества разделения отдельных эффектов, полнофакторные конструкции могут предъявлять большие требования к сбору данных.
В качестве примера предположим, что в машинном цехе есть три машины и четыре оператора. Если один и тот же оператор всегда использует одну и ту же машину, невозможно определить, является ли машина или оператор причиной изменения в производстве. Разрешая каждому оператору использовать каждую машину, эффекты разделяются. Функция создает полный факториальный список обработок. fullfact:
dFF = fullfact([3,4])
dFF =
1 1
2 1
3 1
1 2
2 2
3 2
1 3
2 3
3 3
1 4
2 4
3 4Каждый из 3 × 4 = 12 строк dFF представляют собой одну комбинацию машина/оператор.
Многие эксперименты можно проводить с двухуровневыми факторами, используя двухуровневые конструкции. Например, предположим, что машинный цех в предыдущем примере всегда держит одного и того же оператора на одном и том же станке, но хочет измерить производственные эффекты, которые зависят от состава дневной и ночной смен. Функция ff2n генерирует полный факториальный список обработок:
dFF2 = ff2n(4)
dFF2 =
0 0 0 0
0 0 0 1
0 0 1 0
0 0 1 1
0 1 0 0
0 1 0 1
0 1 1 0
0 1 1 1
1 0 0 0
1 0 0 1
1 0 1 0
1 0 1 1
1 1 0 0
1 1 0 1
1 1 1 0
1 1 1 1Каждая из 24 = 16 строк dFF2 представляют один график операторов на день (0) и ночь (1) смены.