Consideraciones acerca de los datos para Gráfica superpuesta de contornos

Para asegurar que los resultados sean válidos, considere las siguientes pautas al realizar el análisis e interpretar los resultados.

En primer lugar, realice un análisis que ajuste y almacene un modelo

Las gráficas superpuestas de contornos utilizan el modelo almacenado más reciente que usted haya ajustado para una respuesta.Si no realiza un análisis que almacene el modelo automáticamente, no tendrá un modelo que usar. Para obtener más información, vaya a Revisión general del modelo almacenado.

El modelo debe contener por lo menos dos variables continuas

Si el modelo almacenado no contiene por lo menos dos variables continuas, entonces esta gráfica no estará disponible. Si ajusta el modelo utilizando Ajustar modelo lineal general, entonces solo podrá incluir covariables en esta gráfica. Sin embargo, si ajusta el modelo utilizando Analizar diseño factorial o Analizar variabilidad, entonces podrá graficar los factores continuos, pero no las covariables.

Nota

Un diseño de mezcla debe tener por lo menos tres variables de componente o por lo menos dos variables de proceso numéricas para crear una gráfica.

Verifique que los modelos cumplan con los supuestos del análisis

Si los modelos almacenados no cumplen con los supuestos del análisis original, la gráfica superpuesta de contornos puede ser inexacta. Para obtener más información, haga clic en el análisis original a continuación y luego vaya al tema "Consideraciones acerca de los datos" y al tema "Resultados clave".

• Analizar diseño factorial
• Analizar respuesta binaria para diseño factorial
• Analizar diseño de cribado definitivo
• Analizar respuesta binaria para diseño de cribado definitivo
• Analizar variabilidad
• Analizar diseño de superficie de respuesta
• Analizar respuesta binaria para diseño de superficie de respuesta
• Ajustar modelo lineal general
• Ajustar modelo de regresión
• Ajustar modelo logístico binario
• Ajustar modelo de Poisson
• Analizar diseño de mezcla

La configuración de las variables debe ser similar a los datos que usted utilizó para ajustar el modelo

Si utiliza una configuración de variables que no esté dentro del rango de los datos que usó para ajustar el modelo, los valores ajustados pueden ser engañosos. Además, debe usar combinaciones de valores de configuración de las variables que sean similares a las combinaciones que utilizó para ajustar el modelo. Si identifica puntos de interés, puede utilizar Predecir para determinar si estos puntos son poco comunes en comparación con los datos que usó para ajustar el modelo. Predecir también incluye intervalos de predicción en la salida, los cuales se pueden usar para determinar la precisión de las predicciones.

Nota

Para generar predicciones para un diseño de mezcla, elija Estadísticas > DOE > Mezcla > Analizar diseño de mezcla > Predicción.