Métodos y fórmulas de la tabla ANOVA en Estudio R&R cruzado del sistema de medición.

Seleccione el método o la fórmula de su preferencia.

Suma de los cuadrados (SC)

La suma de los cuadrados (SC) es la suma de las distancias al cuadrado y representa una medida de la variabilidad que se debe a diferentes fuentes.

SCParte

TérminoDescription
bnúmero de operadores
nNúmero de réplicas
media para cada parte
media principal
SCOperador

TérminoDescription
anúmero de partes
nNúmero de réplicas
media para cada operador
media principal
SCParte*Operador

SCParte*Operador = SCTotal – (SCParte + SCOperador + SCRepetibilidad)

SCRepetibilidad
Cuando el término de interacción está en la tabla de ANOVA, utilice la siguiente fórmula para la suma de cuadrados para repetibilidad:

Cuando el término de interacción no está en la tabla de ANOVA, utilice la siguiente fórmula para la suma de cuadrados para repetibilidad:
TérminoDescription
cada observación
media de cada nivel del factor
SCTotal

TérminoDescription
cada observación
media principal

Grados de libertad (GL)

Los grados de libertad (GL) para cada SC (suma de los cuadrados). En general, GL mide qué tanta información está disponible para calcular cada SC.

GLParte

TérminoDescription
anúmero de partes
GLOperador

TérminoDescription
bnúmero de operadores
GLParte*Operador

TérminoDescription
anúmero de partes
bnúmero de operadores
GLRepetibilidad

TérminoDescription
anúmero de partes
bnúmero de operadores
nnúmero de réplicas
GLTotal

TérminoDescription
anúmero de partes
bnúmero de operadores
nnúmero de réplicas

Cuadrados medios (CM)

Los cuadrados medios (CM) son la variabilidad en los datos que se debe a diferentes fuentes. CM representa el hecho de que las diferentes fuentes tienen diferentes números de niveles o valores posibles.

CMParte

CMOperador

CMParte*Operador

CMRepetibilidad

F

El estadístico F se utiliza para determinar si los efectos de Operador, Parte u Operador*Parte son estadísticamente significativos.

FParte

FOperador

FParte*Operador

valor p

El valor p es la probabilidad de obtener un estadístico de prueba (como el estadístico F) que sea por lo menos tan extremo como el valor calculado a partir de la muestra, si la hipótesis nula es verdadera.