Estadísticas > Potencia y tamaño de la muestra > Diseño factorial de 2 niveles > Diseño
Número de bloques
Ingrese un entero no negativo correspondiente al número de bloques en el diseño. El número de bloques debe dividirse uniformemente entre el producto del número de puntos de vértice y el número de réplicas. Si usted especifica el número de réplicas, esta propiedad debe ser verdadera para todos los números de réplicas. Si deja el número de réplicas en blanco, entonces los resultados tienen esta propiedad. Para determinar el número máximo de bloques de una sola réplica de un diseño, vaya a Diseños factoriales de 2 niveles disponibles. Para casos complicados, puede determinar los números de bloques válidos creando el diseño en Minitab.
Número de términos omitidos en el modelo
Ingrese un entero no negativo. Los términos se omiten del modeloo más grande que se puede ajustar. En el modelo más grande, el número de términos y el número de puntos de vértice únicos son iguales. Si el diseño tiene 1 réplica y 0 puntos centrales, entonces usted debe omitir por lo menos 1 término del modelo. Si el diseño tiene 1 réplica, 1 punto central e incluye el término para puntos centrales, entonces debe omitir por lo menos 1 término del modelo. En otros casos, puede omitir términos para realizar cálculos para modelos reducidos. Los cálculos son más conservadores cuando se omite el menor número posible de términos. Para obtener más información, vaya a Cómo calcular el número de términos que se omitirán del modelo para los cálculos de potencia y tamaño de la muestra para un diseño factorial de 2 niveles.
Incluir el término para los puntos centrales en el modelo
Por lo general, usted incluye un término para puntos centrales cuando tiene puntos centrales en el diseño. El término de puntos centrales separa la variación causada por la curvatura de la variación que el modelo no explica. Esta separación produce una estimación más exacta de la variación que el modelo no explica cuando la variación explicada por la curvatura es diferente de cero. Usted podría excluir el término para puntos centrales si no tiene previsto utilizar los puntos centrales para modelar la variación causada por la curvatura. Por ejemplo, usted replica los puntos centrales para proporcionar una estimación del error puro cuando no puede replicar todos los puntos de vértice.
Incluir bloques en el modelo
Generalmente, usted incluye bloques en el modelo si planea recolectar datos en bloques. Puede excluir bloques del modelo para ignorar cualquier efecto de bloque. Por ejemplo, si ya analizó el diseño y el efecto de bloque no era estadísticamente significativo o si desea ver el efecto en los cálculos cuando ignore los bloques. Para obtener más información sobre qué es un bloque, vaya a ¿Qué es un bloque?
