Los diseños supersaturados (SSDs) se refieren a aquellos diseños en los que el tamaño de la corrida es mucho más pequeño que los efectos principales a ser estimados. Comúnmente se utilizan para identificar algunos factores activos críticos de un gran conjunto de potencialmente activos, manteniendo el costo lo más bajo posible. En este sentido, el desarrollo de nuevos métodos de construcción y análisis ha experimentado recientemente un rápido aumento. En este artículo, proporcionamos algunos métodos para construir SSDs óptimos de niveles equilibrados y mixtos con un gran número de factores inertes utilizando el método de sustitución. Los métodos propuestos son fáciles de implementar y muchos nuevos SSDs pueden ser construidos a partir de ellos. También estudiamos un método de selección de variables basado en el método de red de selección de pantalla (SSnet) para problemas de regresión. Se analiza un ejemplo real para ilustrar que es capaz de identificar efectivamente factores activos. Se utilizan ocho métodos de análisis diferentes para analizar los datos generados a partir de los diseños propuestos. Se diseñan tres escenarios con diferentes configuraciones de parámetros y el rendimiento de cada método se ilustra mediante extensos estudios de simulación. Entre todos estos métodos, SSnet produjo los resultados más satisfactorios según la potencia.