Minitab presupone que no existen factores de texto y, por consiguiente, que no hay pseudo puntos centrales.
En primer lugar, Minitab calcula los grados de libertad para el error (v).
Término | Description |
---|---|
n | número de réplicas |
r | número de corridas en los puntos de vértice por cada réplica |
c | número de puntos centrales |
α | nivel de significancia |
v | grados de libertad para el error |
λ | parámetro de no centralidad |
fα | valor crítico (punto α superior de la distribución F con 1 y ν grados de libertad) |
F(fα ; 1, v, λ) | CDF de la distribución F con 1 grado de libertad para el numerador, v grados de libertad para el denominador y parámetro de no centralidad λ, evaluado en fα |
Si usted proporciona valores de potencia y otras dos propiedades, Minitab calcula la cuarta propiedad desconocida aplicando la ecuación de potencia de manera iterativa. En cada iteración, Minitab evalúa la potencia de los valores especificados de las propiedades y un valor de prueba del estadístico que usted no especificó. Minitab se detiene cuando el algoritmo alcanza el valor de potencia especificado.
Cuando usted proporciona un valor de potencia, Minitab pudiera determinar que ningún número entero de réplicas produce su potencia objetivo. En esos casos, Minitab muestra el valor de potencia objetivo junto con la potencia real que se puede obtener conforme a sus especificaciones. La potencia real es el valor más cercano a, pero mayor que, la potencia objetivo.
Término | Description |
---|---|
r | número de corridas en los puntos de vértice por cada réplica |
n | número de réplicas |
σ | desviación estándar estimada |
δ | efecto |
λ | parámetro de no centralidad |