Para asegurar que los resultados sean válidos, considere las siguientes pautas al recopilar datos, realizar el análisis e interpretar los resultados.
- Usted debe haber creado o definido un diseño de cribado en Minitab
- Un experimento diseñado en Minitab debe tener por lo menos 2 factores que sean continuos o categóricos.
- La variable de respuesta debe ser continua
- Si la variable de respuesta es categórica, es menos probable que el modelo cumpla con los supuestos del análisis, que describa con exactitud los datos o que haga predicciones útiles.
- Asegurar que el sistema de medición produzca datos de respuesta fiables
- Si la variabilidad en el sistema de medición es demasiado grande, el experimento puede carecer de la potencia necesaria para encontrar efectos importantes.
- Cada observación debe ser independiente de todas las demás observaciones
- Si las observaciones individuales son dependientes, los resultados podrían no ser válidos. Considere los siguientes puntos para determinar si las observaciones son independientes:
- Si una observación no proporciona información sobre el valor de otra observación, las observaciones son independientes.
- Si una observación proporciona información sobre el valor de otra observación, las observaciones son dependientes.
- Las corridas experimentales deben ser aleatorizadas
- La aleatorización reduce la probabilidad de que condiciones no controladas creen sesgo en los resultados. La aleatorización también permite estimar la variación inherente de los materiales y las condiciones de manera que se puedan hacer inferencias estadísticas válidas con base en los datos del experimento.
- En algunas condiciones, la aleatorización puede conducir a un orden indeseable de las corridas. Por ejemplo, los cambios en los niveles de los factores pueden ser difíciles, costosos o tomar mucho tiempo para producir un proceso estable. En tales condiciones, se recomienda aleatorizar con un diseño de parcelas divididas para minimizar los cambios de nivel.
- Recolectar datos utilizando las mejores prácticas
- Para asegurar que los resultados sean válidos, considere las siguientes pautas:
- Asegúrese de que los datos representen a la población de interés.
- Recolecte suficiente datos para proporcionar la precisión necesaria.
- Registre los datos en el orden de recolección.
- El modelo debe proveer un ajuste adecuado a los datos
- Si el modelo no se ajusta a los datos, los resultados pueden ser engañosos. En la salida, utilice las gráficas de residuos, los estadísticos de diagnóstico para observaciones poco comunes y los estadísticos de resumen del modelo para determinar qué tan bien se ajusta el modelo a los datos.