Para asegurar que los resultados sean válidos, considere las siguientes pautas al recopilar datos, realizar el análisis e interpretar los resultados.
Un experimento diseñado de superficie de respuesta en Minitab debe tener por lo menos 2 factores continuos para un diseño compuesto central y por lo menos 3 factores continuos para un diseño de Box-Behnken.
Una respuesta binaria tiene dos resultados, como por ejemplo pasa o no pasa. Los datos de respuesta se deben organizar en dos columnas de la hoja de trabajo utilizando el formato evento/ensayo. Para obtener más información, consulte Ingresar los datos para la Analizar respuesta binaria para diseño de superficie de respuesta.
Si su respuesta es continua, entonces debe utilizar Analizar diseño de superficie de respuesta.
Si la variabilidad en el sistema de medición es demasiado grande, el experimento puede carecer de la potencia necesaria para encontrar efectos importantes.
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.
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.