Un ingeniero especializado en calidad que trabaja para un fabricante de productos de construcción está desarrollando un nuevo producto de aislamiento. El ingeniero diseña un experimento factorial completo de 2 niveles para estudiar los efectos de varios factores sobre la variabilidad en la resistencia del aislamiento. Mientras realiza el experimento de resistencia, el ingeniero decide recoger muestras adicionales para examinar los efectos de los factores sobre la variabilidad en la resistencia del aislamiento. El ingeniero recoge seis mediciones repetidas de la resistencia con cada combinación de valores de los factores y calcula la desviación estándar de las repeticiones.
El ingeniero analiza la variabilidad en un diseño factorial para determinar cómo tipo de material, presión de inyección, temperatura de inyección y temperatura de enfriamiento afectan la variabilidad en la resistencia del aislamiento.
- Abra los datos de muestra, ResistAislamiento.MTW.
- Realice Ejemplo de Respuestas antes del proceso para analizar variabilidad.
- Elija .
- En Respuesta (deviaciones estándar), ingrese Est.
- Haga clic en Términos.
- En Incluir términos en el modelo hasta el orden, elija 2 en la lista desplegable. Haga clic en Aceptar.
- Haga clic en Gráficas.
- En Gráficas de efectos, seleccione Pareto.
- En Gráficas de residuos, seleccione Tres en uno.
- Haga clic en Aceptar en cada cuadro de diálogo.
Interpretar los resultados
En la tabla Análisis de varianza, el valor p de los efectos principales de Material y la interacción Material*PresIny son significativos en el nivel α de 0,05. El ingeniero puede considerar reducir el modelo.
El valor R2 muestra que el modelo explica un 97,75% de la varianza en la resistencia, lo que indica que el modelo se ajusta extremadamente bien a los datos.
El diagrama de Pareto de los efectos permite identificar visualmente los efectos importantes y comparar la magnitud relativa de los diversos efectos. Además, usted puede observar que el efecto más grande es Material*PresIny (AB) porque es el que más se extiende. Material*TempEnfr (AD) es el más pequeño porque es el que menos se extiende.
Las gráficas de residuos no indican problemas con el modelo.
Análisis de variabilidad: Est vs. Material, PresIny, TempIny, TempEnfr
