주효과 선별 설계는 카이제곱 기준에 설명된 대로 균형 특성이 좋은 설계입니다. 자세한 내용은 카이제곱 효율도에서 확인하십시오. 이러한 설계에는 주효과 모형에 대해 적합한 통계 특성이 있습니다.
실험에 범주형 또는 이산 수치형 요인이 포함되거나 런 수가 제한되는 경우 주효과 선별을 위한 직교 설계를 구성하지 못할 수 있습니다. 그러나 주효과 선별 설계를 구성할 수 있습니다. 자세한 내용은 Lekivetz et al. (2015)에서 확인하십시오.
설계를 생성하는 데 사용되는 알고리즘은 강도 2의 직교 배열을 구성하려고 합니다. 강도 2 직교 배열은 교호작용을 무시할 수 있을 때 주효과의 직교 추정을 허용합니다. 이러한 배열은 선별 설계에 이상적입니다. 해상도 3의 정칙 부분 요인 설계와 Plackett-Burman 설계는 강도 2 직교 배열의 예입니다.
설계에서 요인 수준에 대해 가능한 모든 쌍을 고려하십시오. 알고리즘은 수준 쌍 수의 균형을 가능한 한 맞추려고 합니다. 고정된 수의 열이 생성되었다고 가정하면 균형된 새 열이 무작위로 구성됩니다. 새 열을 포함하는 쌍에 대해 달성한 균형 정도를 반영하는 측도가 정의됩니다. 알고리즘은 새 열 내에서 수준을 교환하여 이 측도를 최소화하려고 합니다.