8.9 小结

本章介绍了 $2^{k-p}$ 分式因子设计。我们强调了在筛选试验中使用这些设计来快速、高效地识别活跃因子子集，并提供关于交互作用的某些信息。这些设计的投影性质使得在许多情况下可以更详细地考察活跃因子。通过折叠把这些设计序贯地组合起来，是就初始试验可能识别出的重要交互作用获取更多信息的一种非常有效的方式。

实践中，$N=4$、8、16 和 32 次试验的 $2^{k-p}$ 分式因子设计非常有用。表 8.30 汇总了这些设计，说明了每种设计可以用多少个因子来获得不同类型的筛选试验。^[1] 例如，16 次试验的设计对 4 个因子是全因子设计，对 5 个因子是一半分式，对 6 到 8 个因子是分辨度 IV 分式，对 9 到 15 个因子是分辨度 III 分式。所有这些设计都可以用本章讨论的方法构造，它们的许多别名结构见附录表 VIII。