Un ingeniero agrónomo estudia el efecto de cinco factores en el crecimiento de las plantas de albahaca. El ingeniero diseña un experimento de Taguchi de 2 niveles para determinar con cuál configuración de los factores aumenta la tasa de crecimiento de la planta sin que aumente la variabilidad en el crecimiento. El ingeniero también manipula dos factores de ruido para determinar con cuál configuración de los cinco factores aumenta el crecimiento de las plantas en todo el rango real de condiciones de temperatura y humedad.
El ingeniero crea un diseño dinámico con un factor de señal, Tiempo, que es la cantidad de tiempo de crecimiento en 4 niveles (3, 5, 7 y 9). El ingeniero recopila y registra los datos en cuatro columnas de la hoja de trabajo.
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diseño de Taguchi.
En Los datos de respuesta están en, ingrese T1H1, T1H2, T2H1 y T2H2.
Haga clic en Gráficas y luego, en Generar gráficas de efectos principales e interacciones en el modelo para, seleccione Desviaciones estándar. Haga clic en Aceptar.
Haga clic en Análisis.
En Mostrar tablas de respuesta para, marque todas las opciones. En Ajustar modelo lineal para, marque todas las opciones. Haga clic en Aceptar.
Haga clic en Términos.
Mueva los términos A: Variedad, B: Luz, C: Fertilizante, D: Agua, E: Rocío y AC de Términos disponibles a Términos seleccionados. Haga clic en Aceptar.
Haga clic en Opciones.
En Relación dinámica de señal a ruido, seleccione Ajustar todas las líneas mediante un punto de referencia fijo.
Haga clic en Aceptar en cada cuadro de diálogo.
Interpretar los resultados
Minitab provee una tabla de coeficientes de regresión estimados para cada característica de respuesta que usted seleccione. Utilice los valores p para determinar cuáles factores son estadísticamente significativos y use los coeficientes para determinar la importancia relativa de cada factor en el modelo.
En este ejemplo, para las relaciones S/N, Fertilizante tiene un valor p menor que 0,05 (p = 0,033) y es estadísticamente significativo en un nivel de significancia de 0,05. Variedad es estadísticamente significativa en un nivel de significancia de 0,10 (p = 0,064). En relación con las pendientes, ninguno de los factores es estadísticamente significativo en un nivel de significancia de 0,05 o 0,10. En relación con las desviaciones estándar, los valores p indican que Variedad (p = 0,050) es estadísticamente significativa en el nivel de significancia de 0,05. Fertilizante (p = 0,054), Agua (p = 0,057) y Luz (p = 0,070) son estadísticamente significativos en el nivel de significancia de 0,10. Rocío (p = 0,300) y la interacción Fertilizante*Variedad (p = 0,169) no son estadísticamente significativos.
El valor absoluto del coeficiente indica la fuerza relativa de cada factor. El factor con el coeficiente más grande tiene la mayor influencia en una característica de respuesta dada. En los diseños de Taguchi, la magnitud del coeficiente del factor normalmente refleja el rango del factor en las tablas de respuesta.
Las tablas de respuesta muestran el promedio de cada característica de respuesta para cada nivel de cada factor. Las tablas incluyen rangos basados en estadísticos Delta, los cuales comparan la magnitud relativa de los efectos. El estadístico Delta es el mayor menos el menor promedio para cada factor. Minitab asigna rangos basados en los valores de Delta; el rango 1 para el valor de Delta más alto, el rango 2 para el segundo más alto, y así sucesivamente. Utilice los promedios de nivel en las tablas de respuesta para determinar cuál nivel de cada factor provee el mejor resultado.
En los experimentos de Taguchi dinámicos, usted siempre desea maximizar la relación S/N. En este ejemplo, las clasificaciones indican que Fertilizador ejerce la mayor influencia tanto en la relación S/N como en la pendiente. Para la relación S/N, Variedad ejerce la siguiente influencia más grande, seguida por Agua. Luz y Rocío. Para las pendientes, Agua ejerce la siguiente influencia más grande, seguida por Luz, Variedad y Rocío. En cuanto a las desviaciones estándar, los rangos son Variedad, Fertilizante, Agua, Luz y Rocío.
En este ejemplo, el ingeniero desea los niveles de factores que minimizan la desviación estándar y maximizan la relación S/N y la pendiente. Los promedios de los niveles en las tablas de respuesta muestran que las relaciones S/N y las pendientes se maximizaron utilizando estos niveles:
Variedad, Nivel 2
Fertilizante, Nivel 2
Rocío, Nivel 2
No hay un consenso sobre los mejores niveles para Luz y Agua, porque S/N y las pendientes se maximizan en el nivel 2, pero las desviaciones estándar se minimizan en el nivel 1.
