Un gerente de marketing desea estudiar la influencia que tienen tres factores categóricos en la capacidad de los sujetos de una prueba para recordar un anuncio en línea. Debido a que el experimento incluye factores que tienen 3 niveles, el gerente utiliza un diseño factorial completo general.
La primera tabla provee un resumen del diseño: el número total de factores, corridas, bloques y réplicas.
La tabla de diseño muestra las condiciones experimentales o valores de configuración para cada uno de los factores de los puntos de diseño utilizando nombres y niveles de factores codificados. Por ejemplo, en la primera corrida del experimento, el Factor A está en el nivel 1. Los factors B y C están en el nivel 3. Con 3 factores que tienen cada uno 3 niveles, el diseño tiene 27 corridas. En la hoja de trabajo, Minitab muestra los nombres de los factores y los nombres de los niveles. Puesto que el gerente creó un diseño factorial completo, el gerente puede estimar todas las interacciones entre los factores.
Minitab aleatoriza el diseño por opción predeterminada, de modo que cuando crea este diseño, el orden de corrida no coincidirá con el orden en el ejemplo de salida.
Factores: | 3 | Réplicas: | 1 |
---|---|---|---|
Corridas base: | 27 | Total de corridas: | 27 |
Bloques base: | 1 | Total de bloques: | 1 |
Corrida | Blq | A | B | C |
---|---|---|---|---|
1 | 1 | 1 | 3 | 3 |
2 | 1 | 1 | 1 | 1 |
3 | 1 | 2 | 2 | 2 |
4 | 1 | 1 | 2 | 3 |
5 | 1 | 2 | 3 | 3 |
6 | 1 | 3 | 3 | 2 |
7 | 1 | 3 | 1 | 3 |
8 | 1 | 3 | 3 | 3 |
9 | 1 | 3 | 1 | 2 |
10 | 1 | 2 | 2 | 3 |
11 | 1 | 2 | 1 | 3 |
12 | 1 | 1 | 3 | 1 |
13 | 1 | 1 | 2 | 2 |
14 | 1 | 2 | 3 | 1 |
15 | 1 | 1 | 1 | 2 |
16 | 1 | 3 | 3 | 1 |
17 | 1 | 3 | 2 | 1 |
18 | 1 | 1 | 1 | 3 |
19 | 1 | 1 | 3 | 2 |
20 | 1 | 2 | 1 | 2 |
21 | 1 | 3 | 2 | 3 |
22 | 1 | 2 | 1 | 1 |
23 | 1 | 2 | 3 | 2 |
24 | 1 | 2 | 2 | 1 |
25 | 1 | 3 | 2 | 2 |
26 | 1 | 1 | 2 | 1 |
27 | 1 | 3 | 1 | 1 |