Чтобы систематически варьировать экспериментальные факторы, присвойте каждому фактору дискретный набор levels. Полные факториальные проекты измеряют переменные отклика с помощью каждого treatment (комбинация уровней фактора). Полный проект факториала для n факторов с <reservedrangesplaceholder5> 1..., уровни <reservedrangesplaceholder4> <reservedrangesplaceholder3> требуют <reservedrangesplaceholder2> 1 ×... × <reservedrangesplaceholder1> <reservedrangesplaceholder0> экспериментальные запуски - один для каждого лечения. Несмотря на преимущества для разделения отдельных эффектов, полные факториальные проекты могут предъявлять большие требования к набору 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 производства. Позволяя каждому оператору использовать каждую машину, эффекты разделяются. Полный факториальный список обработок генерируется функцией 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 одну комбинацию машина/оператор.
Многие эксперименты можно проводить с двухуровневыми факторами, используя two-level designs. Например, предположим, что машинный цех в предыдущем примере всегда поддерживает одного и того же оператора на той же машине, но хочет измерить производственные эффекты, которые зависят от состава дневных и ночных сдвигов. 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 1Каждый из 24 = 16 строк dFF2 представление одного графика работы операторов на день (0) и ночной (1) сдвиги.