Планирование отсеивающих экспериментов вообще, и МСБ в частности, делается сверхнасыщенным, то есть число опытов может быть меньше числа исследуемых эффектов (входных параметров и их парных взаимодействий). Формально это означает, что число степеней свободы становится отрицательной величиной. При этом, разумеется, нельзя дать количественной оценки всем коэффициентам регрессии, но этого и не требуется при проведении отсеивающих экспериментов. На первом этапе достаточно произвести предварительное расщепление (сортировку) оценок коэффициентов математической модели, отнеся большую часть эффектов к шумовому полю. Тогда оставшиеся эффекты могут быть оценены количественно. При этом оценка оставшихся коэффициентов регрессии будет производиться, очевидно, с тем большей ошибкой, чем больше дисперсия шумового поля.

Из сказанного следует, что метод случайного баланса обладает меньшей чувствительностью, чем ПФЭ или ДФЭ (под чувствительностью метода понимается способность выделять коэффициенты регрессии, значимо отличающиеся от нуля). Зато МСБ обладает большей разрешающей способностью: в благоприятных условиях он позволяет выделить раздельно формирующие эффекты среди очень большого числа факторов, взятых под подозрение. МСБ заключается в том, что вместо дробных реплик, которые представляют собой систематические выборки из полного факторного эксперимента, предлагается брать случайные выборки. При этом совместные оценки оказываются смешанными некоторым случайным образом.

Построение матрицы планирования для проведения отсеивающих экспериментов выполняется следующим образом. Все факторы разбиваются на группы (обычно до 4-6 факторов в группе), и для каждой из них выбирается ПФЭ или ДФЭ возможно меньшего объема. Разбивку на группы иногда связывают с физикой исследуемого процесса (объекта), а иногда производят формально. В некоторых задачах имеется априорная информация (например, полученная путем опроса экспертов) о том, какие факторы являются доминирующими. Тогда целесообразно так составить план эксперимента, чтобы эти факторы вошли в одну группу. Полностью план проведения эксперимента методом случайного баланса образуется путем случайного смешивания строк соответствующих групповых планов.

Поясним это на примере. Пусть требуется исследовать 21 эффект (6 линейных эффектов и 15 парных взаимодействий) от 6 факторов и выделить наиболее существенные из них с помощью наибольшего числа N (например, всего 8) опытов.

Разобьем факторы на две группы: 1) x₁,x₂,x₃; 2) x₄,x₅,x₆ и используем планы ПФЭ типа 2³ (табл. 5.1). С помощью таблицы равномерно распределенных случайных чисел (табл. П.7) из табл. 5.1 для каждой группы факторов случайным образом выбираются строки, из которых и формируются строки матрицы случайного баланса. При этом, очевидно, возможно ситуация, когда некоторые строки матрицы ПФЭ будут встречаться в общей матрице несколько раз, в то время как другие – ни разу (табл. 5.7).

Таблица 5.7

Матрица плана и результаты эксперимента МСБ