Utilizando los valores de las dos variables de la función de potencia que usted ingresó, Minitab calcula el número de réplicas, el valor de la diferencia máxima entre las medias de los efectos principales o la potencia del diseño.
Diferencia máxima | Reps | Corridas totales | Potencia objetivo | Potencia real |
---|---|---|---|---|
2.0 | 3 | 108 | 0.8 | 0.932615 |
2.0 | 3 | 108 | 0.9 | 0.932615 |
1.8 | 3 | 108 | 0.8 | 0.867493 |
1.8 | 4 | 144 | 0.9 | 0.952918 |
En estos resultados, Minitab calcula el número de réplicas para alcanzar una potencia objetivo de 80% y una potencia objetivo de 90%. Para detectar una diferencia de 2.0, el diseño requiere 3 réplicas para lograr el objetivo de 80% o el objetivo de 90%. La potencia para el diseño con 2 réplicas es menor que la potencia objetivo de 80%. Para detectar la diferencia menor de 1.8, 3 réplicas proporcionan una potencia de más de 80%, pero no más de 90%. Para detectar la diferencia menor con una potencia de 90%, el experimento diseñado necesita 4 réplicas. Debido a que los números de réplicas son valores enteros, los valores reales de potencia son mayores que los valores objetivo de potencia.
Estos resultados también muestran que el factor con más niveles tiene 4 niveles. Estos resultados son exactos para el factor de 4 niveles. El número de réplicas podría ser diferente para los dos factores de 3 niveles, especialmente si la potencia real es mucho más grande que la potencia objetivo.
Utilice la curva de potencia para evaluar las propiedades adecuadas para el diseño.
La curva de potencia representa la relación entre la potencia y la diferencia máxima para cada número de réplicas. Cada símbolo de la curva de potencia representa un valor calculado con base en los valores que usted ingresa. Por ejemplo, si usted ingresa un número de réplicas y un valor de potencia, Minitab calcula la diferencia máxima correspondiente y muestra el valor calculado en la gráfica.
Examine los valores de la curva para determinar la diferencia entre las medias más grande y más pequeña para el factor con más niveles que el experimento detecta con cierto valor de potencia y número de réplicas. Por lo general, un valor de potencia de 0.9 se considera adecuado. Sin embargo, algunos profesionales consideran que un valor de potencia de 0.8 funciona adecuadamente. Si un diseño tiene poca potencia, usted pudiera no detectar una diferencia que sea significativa desde el punto de vista práctico. Al aumentar el número total de corridas experimentales, aumenta la potencia del diseño. Conviene incluir suficientes corridas experimentales en el diseño para lograr una potencia adecuada. Un diseño tiene más potencia para detectar una diferencia más grande que una diferencia más pequeña.