Ejemplo de Analizar diseño de Taguchi (dinámico)

Un ingeniero agrónomo estudia el efecto de cinco factores en el crecimiento de las plantas de albahaca. El ingeniero diseña un experimento de Taguchi de 2 niveles para determinar con cuál configuración de los factores aumenta la tasa de crecimiento de la planta sin que aumente la variabilidad en el crecimiento. El ingeniero también manipula dos factores de ruido para determinar con cuál configuración de los cinco factores aumenta el crecimiento de las plantas en todo el rango real de condiciones de temperatura y humedad.

El ingeniero crea un diseño dinámico con un factor de señal, Tiempo, que es la cantidad de tiempo de crecimiento en 4 niveles (3, 5, 7 y 9). El ingeniero recopila y registra los datos en cuatro columnas de la hoja de trabajo.

  1. Abra los datos de muestra, CrecimientoAlbahaca.MTW.
  2. Elija Estadísticas > DOE > Taguchi > Analizar diseño de Taguchi.
  3. En Los datos de respuesta están en, ingrese T1H1, T1H2, T2H1 y T2H2.
  4. Haga clic en Gráficas y luego, en Generar gráficas de efectos principales e interacciones en el modelo para, seleccione Desviaciones estándar. Haga clic en Aceptar.
  5. Haga clic en Análisis.
  6. En Mostrar tablas de respuesta para, marque todas las opciones. En Ajustar modelo lineal para, marque todas las opciones. Haga clic en Aceptar.
  7. Haga clic en Términos.
  8. Mueva los términos A: Variedad, B: Luz, C: Fertilizante, D: Agua, E: Rocío y AC de Términos disponibles a Términos seleccionados. Haga clic en Aceptar.
  9. Haga clic en Opciones.
  10. En Relación dinámica de señal a ruido, seleccione Ajustar todas las líneas mediante un punto de referencia fijo.
  11. Haga clic en Aceptar en cada cuadro de diálogo.

Interpretar los resultados

Minitab provee una tabla de coeficientes de regresión estimados para cada característica de respuesta que usted seleccione. Utilice los valores p para determinar cuáles factores son estadísticamente significativos y use los coeficientes para determinar la importancia relativa de cada factor en el modelo.

En este ejemplo, para las relaciones S/N, Fertilizante tiene un valor p menor que 0.05 (p = 0.033) y es estadísticamente significativo en un nivel de significancia de 0.05. Variedad es estadísticamente significativa en un nivel de significancia de 0.10 (p = 0.064). En relación con las pendientes, ninguno de los factores es estadísticamente significativo en un nivel de significancia de 0.05 o 0.10. En relación con las desviaciones estándar, los valores p indican que Variedad (p = 0.050) es estadísticamente significativa en el nivel de significancia de 0.05. Fertilizante (p = 0.054), Agua (p = 0.057) y Luz (p = 0.070) son estadísticamente significativos en el nivel de significancia de 0.10. Rocío (p = 0.300) y la interacción Fertilizante*Variedad (p = 0.169) no son estadísticamente significativos.

El valor absoluto del coeficiente indica la fuerza relativa de cada factor. El factor con el coeficiente más grande tiene la mayor influencia en una característica de respuesta dada. En los diseños de Taguchi, la magnitud del coeficiente del factor normalmente refleja el rango del factor en las tablas de respuesta.

Las tablas de respuesta muestran el promedio de cada característica de respuesta para cada nivel de cada factor. Las tablas incluyen rangos basados en estadísticos Delta, los cuales comparan la magnitud relativa de los efectos. El estadístico Delta es el mayor menos el menor promedio para cada factor. Minitab asigna rangos basados en los valores de Delta; el rango 1 para el valor de Delta más alto, el rango 2 para el segundo más alto, y así sucesivamente. Utilice los promedios de nivel en las tablas de respuesta para determinar cuál nivel de cada factor provee el mejor resultado.

En los experimentos de Taguchi dinámicos, usted siempre desea maximizar la relación S/N. En este ejemplo, los rangos indican que Fertilizante ejerce la mayor influencia tanto en la relación S/N como en la pendiente. Para la relación S/N, Variedad ejerce la mayor influencia, seguido por Agua, Luz y Rocío. Para pendientes, Agua tiene la siguiente mayor influencia, seguida por Luz, Variedad y Rocío. En cuanto a las desviaciones estándar, los rangos son Variedad, Fertilizante, Luz y Rocío.

En este ejemplo, el ingeniero desea los niveles de factores que minimizan la desviación estándar y maximizan la relación S/N y la pendiente. Los promedios de los niveles en las tablas de respuesta muestran que las relaciones S/N y las pendientes se maximizaron utilizando estos niveles:
  • Variedad, Nivel 2
  • Fertilizante, Nivel 2
  • Rocío, Nivel 2
  • No hay un consenso sobre los mejores niveles para Luz y Agua, porque S/N y las pendientes se maximizan en el nivel 2, pero las desviaciones estándar se minimizan en el nivel 1.
    Nota

    Para obtener más información sobre cómo resolvió el ingeniero la configuración de Luz y Agua, vaya a Ejemplo de Predecir resultados de Taguchi

Las gráficas de efectos principales y las gráficas de interacción confirman estos resultados.

Análisis de modelo lineal: Relaciones S vs. Variedad, Luz, Fertilizante, ...

Coeficientes de modelos estimados para Relaciones SN EE del Término Coef coef. T P Constante 0.4401 0.2384 1.846 0.316 Variedad 1 -2.3667 0.2384 -9.926 0.064 Luz 1 -1.1312 0.2384 -4.744 0.132 Fertiliz 1 -4.5800 0.2384 -19.209 0.033 Agua 1 -1.4271 0.2384 -5.985 0.105 Riego 1 -0.2127 0.2384 -0.892 0.536 Variedad*Fertiliz 1 1 -0.6041 0.2384 -2.534 0.239
Resumen del modelo R-cuad. S R-cuad. (ajustado) 0.6744 99.81% 98.69%
Análisis de Varianza de Relaciones SN Fuente GL SC Sec. SC Ajust. MC Ajust. F P Variedad 1 44.809 44.809 44.809 98.52 0.064 Luz 1 10.236 10.236 10.236 22.51 0.132 Fertilizante 1 167.811 167.811 167.811 368.97 0.033 Agua 1 16.293 16.293 16.293 35.82 0.105 Riego 1 0.362 0.362 0.362 0.80 0.536 Variedad*Fertilizante 1 2.920 2.920 2.920 6.42 0.239 Error residual 1 0.455 0.455 0.455 Total 7 242.886

Análisis de modelo lineal: Pendientes vs. Variedad, Luz, Fertilizante, ...

Coeficientes de modelos estimados para Pendientes EE del Término Coef coef. T P Constante 0.715353 0.03796 18.846 0.034 Variedad 1 -0.028617 0.03796 -0.754 0.589 Luz 1 -0.111020 0.03796 -2.925 0.210 Fertiliz 1 -0.188904 0.03796 -4.977 0.126 Agua 1 -0.171643 0.03796 -4.522 0.139 Riego 1 -0.008684 0.03796 -0.229 0.857 Variedad*Fertiliz 1 1 -0.020446 0.03796 -0.539 0.685
Resumen del modelo R-cuad. S R-cuad. (ajustado) 0.1074 98.20% 87.43%
Análisis de Varianza de Pendientes Fuente GL SC Sec. SC Ajust. MC Ajust. F P Variedad 1 0.006551 0.006551 0.006551 0.57 0.589 Luz 1 0.098603 0.098603 0.098603 8.55 0.210 Fertilizante 1 0.285477 0.285477 0.285477 24.77 0.126 Agua 1 0.235690 0.235690 0.235690 20.45 0.139 Riego 1 0.000603 0.000603 0.000603 0.05 0.857 Variedad*Fertilizante 1 0.003344 0.003344 0.003344 0.29 0.685 Error residual 1 0.011527 0.011527 0.011527 Total 7 0.641795

Análisis de modelo lineal: Desvs.Est. vs. Variedad, Luz, Fertilizante, ...

Coeficientes de modelos estimados para Desvs.Est. EE del Término Coef coef. T P Constante 0.64182 0.01075 59.697 0.011 Variedad 1 0.13761 0.01075 12.799 0.050 Luz 1 -0.09685 0.01075 -9.008 0.070 Fertiliz 1 0.12592 0.01075 11.712 0.054 Agua 1 -0.11961 0.01075 -11.125 0.057 Riego 1 -0.02108 0.01075 -1.961 0.300 Variedad*Fertiliz 1 1 0.03966 0.01075 3.689 0.169
Resumen del modelo R-cuad. S R-cuad. (ajustado) 0.0304 99.81% 98.67%
Análisis de Varianza de Desvs.Est. Fuente GL SC Sec. SC Ajust. MC Ajust. F P Variedad 1 0.151490 0.151490 0.151490 163.82 0.050 Luz 1 0.075040 0.075040 0.075040 81.15 0.070 Fertilizante 1 0.126845 0.126845 0.126845 137.17 0.054 Agua 1 0.114456 0.114456 0.114456 123.77 0.057 Riego 1 0.003556 0.003556 0.003556 3.85 0.300 Variedad*Fertilizante 1 0.012581 0.012581 0.012581 13.61 0.169 Error residual 1 0.000925 0.000925 0.000925 Total 7 0.484893
Tabla de respuesta para relaciones de señal a ruido Respuesta dinámica Nivel Variedad Luz Fertilizante Agua Riego 1 -1.9266 -0.6911 -4.1399 -0.9870 0.2274 2 2.8068 1.5712 5.0201 1.8672 0.6527 Delta 4.7333 2.2623 9.1600 2.8542 0.4253 Clasificar 2 4 1 3 5
Tabla de respuesta para pendientes Nivel Variedad Luz Fertilizante Agua Riego 1 0.6867 0.6043 0.5264 0.5437 0.7067 2 0.7440 0.8264 0.9043 0.8870 0.7240 Delta 0.0572 0.2220 0.3778 0.3433 0.0174 Clasificar 4 3 1 2 5
Tabla de respuesta para desviaciones estándar Nivel Variedad Luz Fertilizante Agua Riego 1 0.7794 0.5450 0.7677 0.5222 0.6207 2 0.5042 0.7387 0.5159 0.7614 0.6629 Delta 0.2752 0.1937 0.2518 0.2392 0.0422 Clasificar 1 4 2 3 5
Al utilizar este sitio, usted acepta el uso de cookies para efectos de análisis y contenido personalizado.  Leer nuestra política