가끔은 실험의 횟수를 줄여준 대가가 너무 클 경우가 있다.
해상도 III 디자인의 경우가 그렇다.

파레토 차트에서 효과의 크기를 살펴보면, 유의차 경계선을 넘어서 있는 "A" 인자는 유의한 인자인 듯 싶다.
그러나 "A" 인자는 "CE"(예를 들면) 교호작용항과 교락되어 있다. 파레토 차트에는 단지 "A" 인자만
나타나 있지만 이렇게 긴 alias chain의 첫 번째 항목만 나타낸 것이다.

A + BD + CE + BEF + CDF + ABCF + ADEF + ABCDE

우리는 "A" 인자와 alias chain의 다른 요소의 효과를 따로 떼어 낼 수가 없기 때문에 파레토 차트로
진짜 유의차를 해석하기는 매우 어렵다.

가용한 부분배치 디자인 테이블에서 노란색으로 표시된 부분배치는 좀 덜 위험하다
이 디자인의 경우 2차 교호항은 또 다른 2차 교호항과 교락되어 있는데...
예를 들면 6 인자 2수준 부분배치 디자인 중에서 "AB"항은 "CE"항과 교락되어 있다.
이런 경우를 alias chain에서 AB=CE 같은 4 요소를 가지기 때문에 해상도 IV 디자인 이라고 하고,
우리는 "AB"와 "CE"의 효과는 서로 분리할 수 없다.
 

Alias Structure

I + ABCE + ADEF + BCDF
A + BCE + DEF + ABCDF
B + ACE + CDF + ABDEF
C + ABE + BDF + ACDEF
D + AEF + BCF + ABCDE
E + ABC + ADF + BCDEF
F + ADE + BCD + ABCEF
AB + CE + ACDF + BDEF
AC + BE + ABDF + CDEF
AD + EF + ABCF + BCDE
AE + BC + DF + ABCDEF
AF + DE + ABCD + BCEF
BD + CF + ABEF + ACDE
BF + CD + ABDE + ACEF
ABD + ACF + BEF + CDE
ABF + ACD + BDE + CEF

비록 빨간색 해상도 III인 부분배치 디자인 보다는 노란색 영역의 해상도 IV의 부분배치 디자인이
이미 명백하게 덜 위험하지만, 다음과 같은 두 가지 이유로 위험하지 않음을 알 수 있다.

■ 결핍 효과 : 보통은 검토중인 많은 인자 중에서 파레토 법칙에서 알 수 있듯이 단지 몇 인자만
   궁극적으로 중요한 인자로 나타난다.
■ 유전 법칙 : 두 인자의 교호항이 또 다른 인자와 교락되어 있을 때, 대부분 유의한 교호항은
   유의한 주효과 인자를 포함하고 있다.

이러한 이유로 인해 검토하고 있는 많은 인자들 가운데 우리는 단지 몇 개만 통계적으로 유의할 것
이라는 것을 기대하고 있으며 우리는 주효과 자신이 유의한 인자를 포함하고 있는 교호항에만
집중할 수 있다.

이런 관점에서 검토하고 있는 공정에 대해 물리적인 관점의 이해도 가능하게 될 것이다.
어떤 인자가 진짜 효과가 있는지 아는 것은 어떤 교호항이 좀더 유의한지 결정하는데 도움이 된다.

해상도 IV 디자인에서는 2인자 교호작용항은 어떤 주 효과와도 교락되지 않는다. 그렇기 때문에
이 디자인은 해산도 III 디자인 보다 많이 안전하고 인자가 8개인 경우에도 비용 측면에서 효과적인
방법인 16회의 실험으로 검토를 할 수 있도록 해준다.