확증적 선별 적합 플랫폼은 DSD의 특수 구조를 활용하는 방법론을 사용하여 DSD(확증적 선별 설계)를 분석합니다. 이 방법론을 DSD를 위한 유효 모형 선택이라고 합니다. JMP에서 설계를 생성하면 "확증적 선별 적합"이라는 스크립트가 설계 테이블에 포함됩니다. 이 스크립트는 DSD를 위한 유효 모형 선택 방법론을 사용하여 자동으로 분석을 실행합니다.
DSD는 단일 실험에서 주효과와 2차 효과(second-order effect)를 식별하는 데 유용한 3수준 설계입니다. 최소 런 크기 DSD는 활성 효과의 수가 런 수의 약 절반 미만인 경우와 효과 크기가 표준편차의 2배를 초과하는 경우에 높은 확률로 활성 항을 정확하게 식별할 수 있습니다.
그러나 4개 이상의 적절하게 선택된 런으로 최소 런 크기 DSD를 확대하면 높은 확률로 훨씬 더 많은 효과를 식별할 수 있습니다. 이러한 런은 추가 런이라고 하며 가짜 요인이라고 하는 가상의 비활성 요인에 해당합니다. 추가 런에 대한 자세한 내용은 확증적 선별 설계의 구조에서 확인하십시오.
추가 런은 설계의 2차 효과(second-order effect) 감지 능력을 크게 향상시킵니다. 이러한 이유로 Jones and Nachtsheim(2016)에서는 최소 4회의 추가 런을 포함할 것을 권장합니다.