İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Deney tasarımı›Plackett-Burman Tarama Tasarımı
Hypothesis test

Plackett-Burman Tarama Tasarımı

Plackett-Burman Screening Design · Ayrıca şöyle bilinir: PB design, PB screening, Plackett-Burman Tarama Deseni

Plackett-Burman tasarımı, R.L. Plackett ve J.P. Burman tarafından 1946'da tanıtılan, araştırmacıların en az sayıda deneysel deneme kullanarak her bir faktörün ana etkisini bağımsız olarak tahmin etmelerini sağlayan iki seviyeli ortogonal bir tarama tasarımıdır. Deneme sayıları her zaman dördün katlarıdır, bu da onu çok sayıda aday faktör içeren çalışmalar için olağanüstü derecede ekonomik hale getirir.

ScholarGate
  1. Hypothesis test
  2. v1
  3. 2 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Plackett-Burman Tarama Tasarımı
Merkezi Bileşik Tasarımı2^(k-p) Kesirli Faktöriy…Tek yönlü Varyans AnaliziYanıt Yüzey Metodolojisi…Optimal Deneysel Tasarım…

Ne zaman kullanılır

Çok sayıda faktörü - tipik olarak beşi veya daha fazlasını - taramanız gerektiğinde ve minimum sayıda deneysel deneme kullanarak gerçekten etkili olan az sayıda faktörü belirlemek istediğinizde bir Plackett-Burman tasarımı kullanın. Üç koşul geçerli olmalıdır: yanıt, belirli bir dizi koşul için yaklaşık olarak normal dağılımlıdır, iki faktörlü ve daha yüksek dereceli etkileşimler bu erken tarama aşamasında ana etkilere kıyasla ihmal edilebilir kabul edilebilir ve faktörlerin her biri güvenilir bir şekilde iki ayrı seviyede ayarlanabilir. Güçlü etkileşimlerden şüpheleniliyorsa, tam veya kesirli faktöriyel tasarım daha uygundur. Tarama sonrasında, önemli faktörler merkezi kompozit tasarım gibi bir yanıt yüzeyi metodolojisi ile daha fazla incelenmelidir.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Son derece ekonomik: N deneme, N-1 faktöre kadar tarama yapar, bu nedenle 12 denemelik bir tasarım 11 faktöre kadarını ele alır.
  • Tam ortogonal ana etki tahminleri, kolinearity olmaması ve etkilerin atfedilmesinde belirsizlik olmaması anlamına gelir.
  • Deneme sayıları dördün katları olarak ölçeklenir, bu da pratik deneysel kısıtlamalara uyum sağlamak için esneklik sağlar.
  • Orijinal 1946 tarihli makale ve ilaç, kimya ve üretim araştırmalarındaki onlarca yıllık uygulama ile desteklenir.
Sınırlılıklar
  • Ana etkiler, düzensiz Plackett-Burman tasarımlarında iki faktörlü etkileşimlerle kısmen örtülüdür, bu nedenle etkileşimler tahmin edilemez veya temiz bir şekilde ayrılamaz.
  • Tasarım yalnızca ana etki taramasını destekler; eğrilik ve etkileşim modellemesi takip eden bir tasarım gerektirir.
  • Çok az deneme ile, artık serbestlik dereceleri küçük olabilir, bu da mütevazı etkileri tespit etme gücünü azaltır.
  • Faktörler tam olarak iki seviyede kontrol edilebilir olmalıdır, bu da doğal olarak sürekli veya sıralı çok seviyeli faktörleri ayrıştırma olmadan dışlar.

SSS

12 denemelik bir Plackett-Burman tasarımı kaç faktörü tarayabilir?

12 denemelik bir Plackett-Burman tasarımı 11 faktöre kadar tarayabilir. Genel olarak, N denemeli bir tasarım, genel ortalama için bir serbestlik derecesi kullanıldığı için N-1 faktöre kadar tarama yapar. Yaygın boyutlar 8 deneme (7 faktör), 12 deneme (11 faktör), 16 deneme (15 faktör) ve 20 deneme (19 faktör) şeklindedir.

Neden iki faktörlü etkileşimler tahmin edilemez?

Düzensiz Plackett-Burman tasarımlarında, her ana etki her iki faktörlü etkileşimle kısmen örtülüdür - hiçbir sütun çifti, herhangi bir çapraz ürün sütunundan tamamen bağımsız değildir. Bu 'karmaşık örtülme', büyük bir etkileşim varsa, karşılık gelen ana etki için tahminin yanlı olacağı anlamına gelir. Bu nedenle, tasarım yalnızca etkileşimlerin tarama aşamasında küçük kabul edilebileceği durumlarda uygundur.

Önemli faktörleri belirledikten sonra ne yapmalıyım?

Plackett-Burman taraması açıkça iki aşamalı bir stratejinin ilk aşamasıdır. Aktif olan iki ila beş faktörü bildiğinizde, bu önemli faktörler arasındaki eğriliği ve etkileşimleri modellemek ve optimum çalışma koşullarını bulmak için merkezi kompozit tasarım veya Box-Behnken tasarımı gibi takip eden bir deney çalıştırın.

Plackett-Burman tasarımı kesirli faktöriyel ile aynı mı?

İlgilidirler ancak farklıdırlar. Kesirli faktöriyeller, tam 2^k faktöriyellerin alt kümeleridir ve açıkça tanımlanmış örtülme desenlerine sahip düzenli tasarımlar üretirler. Plackett-Burman tasarımları, örtülmenin daha karmaşık olduğu ve birçok terime yayıldığı düzensiz tasarımları (örneğin, 12 denemelik tasarım) içerir. N, 2'nin bir kuvveti olduğunda, Plackett-Burman tasarımı çözünürlük-III kesirli faktöriyel ile çakışır.

Kaynaklar

  1. Plackett, R.L. & Burman, J.P. (1946). The Design of Optimum Multifactorial Experiments. Biometrika, 33(4), 305–325. DOI: 10.1093/biomet/33.4.305 ↗
  2. Montgomery, D.C. (2017). Design and Analysis of Experiments (9th ed.). Wiley. ISBN: 978-1119492443

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 1). Plackett-Burman Screening Design. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/experimental-design/plackett-burman

İlişkili yöntemler

Merkezi Bileşik Tasarımı2^(k-p) Kesirli Faktöriyel TasarımıTek yönlü Varyans AnaliziYanıt Yüzey Metodolojisi (RSM)

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Merkezi Bileşik TasarımıDeney tasarımı↔ karşılaştır
  • 2^(k-p) Kesirli Faktöriyel TasarımıDeney tasarımı↔ karşılaştır
  • Tek yönlü Varyans Analiziİstatistik↔ karşılaştır
  • Yanıt Yüzey Metodolojisi (RSM)Deney tasarımı↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Optimal Deneysel Tasarım (D-Optimal, I-Optimal)

Benzer yöntemler

Kesirli Faktöriyel Deneyi2^(k-p) Kesirli Faktöriyel TasarımıDeneysel Tasarım - DTKesirli Faktöriyel Tasarımla Duyarlılık AnaliziTam Faktöriyel Pilot DeneyiTam Faktöriyel Deneysel TasarımTam Faktöriyel DeneyUyarlanabilir Kesirli Faktöriyel Deneyi

İlgili referans kavramlar

Kısmi En Küçük Kareler RegresyonuTasarım Yoluyla Kalite (QbD) ve Süreç AnlayışıÇok Değişkenli RegresyonFaktör AnaliziYüksek Verimli Tarama YöntemleriÖrneklem Büyüklüğü Hesaplaması

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Plackett-Burman Design (Plackett-Burman Screening Design). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/experimental-design/plackett-burman · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
R.L. Plackett & J.P. Burman
Year
1946
Family
Screening design
Type
Two-level orthogonal array
Levels
2
RunMultiple
multiples of 4
Parametric
Evet
Aliasing
main effects partially aliased with two-factor interactions
MinRuns
8
Purpose
factor screening
İlişkili yöntemler
Merkezi Bileşik Tasarımı2^(k-p) Kesirli Faktöriyel TasarımıTek yönlü Varyans AnaliziYanıt Yüzey Metodolojisi (RSM)
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil