Tabela Médias para Analisar um experimento fatorial

Encontre definições e orientações para a interpretação para cada estatística na tabela Médias.

Média Ajustada (fatores)

As médias ajustadas usam os mínimos quadrados para predizer os valores médios de resposta de um experimento fatorial. As médias para os dados usam as médias de variável de resposta brutas para cada combinação de nível de fator.

Interpretação

As médias ajustadas são úteis porque as médias dos dados podem não ser bons indicadores de efeitos principais e efeitos de interação. As diferenças entre as médias de dados podem representar condições experimentais não balanceadas em vez de diferenças devido a mudanças nos níveis de fator. As médias ajustadas resolvem este problema por meio da estimativa dos resultados de um experimento balanceado.

Use a tabela Médias para entender as diferenças estatisticamente significativas entre os níveis de fatoriais. A média de cada grupo fornece uma estimativa de cada média da população. Procure por diferenças entre médias de grupo para termos que são estatisticamente significativos.

Para efeitos principais, a tabela apresenta os grupos dentro de cada fator e suas médias. Para efeitos de interação, a tabela apresenta todas as combinações possíveis dos grupos. Se um termo de interação for estatisticamente significativo, não interprete os efeitos principais sem considerar os efeitos da interação.

Nestes resultados, a tabela Médias mostra como a resistência do isolamento varia de acordo com o material, a pressão de injeção, a temperatura de injeção e a temperatura de arrefecimento. Todos os fatores são estatisticamente significativos ao nível 0,05. No entanto, como a interação entre a temperatura de arrefecimento e a temperatura de injeção também é estatisticamente significativa ao nível de 0,05, não interprete os efeitos principais sem considerar os efeitos de interação.

Por exemplo, a tabela para o termo de interação mostra que com uma temperatura de injeção de 85, uma alteração na temperatura de arrefecimento de 25 para 45 está associada a um decréscimo significativo na resistência do isolamento de aproximadamente 6 unidades. No entanto, com uma temperatura de injeção de 100, uma diminuição da temperatura de arrefecimento de 25 para 45 está associada a uma alteração média da resistência do isolamento de apenas aproximadamente 2 unidades.

Regressão Fatorial: Resistência versus Material; PressInj; TempInj; TempFria

Médias Média Termo Ajustada EP Média Material Fórmula 1 26,269 0,480 Fórmula 2 32,998 0,480 PressInj 75 26,980 0,480 150 32,287 0,480 TempInj 85 27,487 0,480 100 31,780 0,480 TempFria 25 31,593 0,480 45 27,674 0,480 TempInj*TempFria 85 25 30,351 0,679 100 25 32,834 0,679 85 45 24,623 0,679 100 45 30,726 0,679

EP Média

O erro padrão da média (SE Média) estima a variabilidade entre as médias ajustadas que você obteria se você tivesse extraído repetidas amostras da mesma população por repetidas vezes.

Por exemplo, você tem um tempo médio de entrega de 3,80 dias, com um desvio padrão de 1,43 dias, a partir de uma amostra aleatória de 312 tempos de entrega. Estes números produzem um erro padrão da média de 0,08 dias (1,43 dividido pela raiz quadrada de 312). Se você extraiu várias amostras aleatórias do mesmo tamanho e da mesma população, o desvio padrão dessas diferentes médias de amostra seria de cerca de 0,08 dias.

Interpretação

Use o erro padrão da média para determinar o quão precisamente a média ajustada estima a média da população.

Um valor menor do erro padrão da média indica uma estimativa mais precisa da média da população. Normalmente, um desvio padrão maior resulta em um erro padrão maior da média e em uma estimativa menos precisa da média da população. Um tamanho amostral maior resulta em um erro padrão menor da média e uma estimativa mais precisa da média da população.

Média dos Dados (covariável)

A média da covariável é a média dos valores covariáveis, que é a soma de todas as observações divididas pelo número de observações. A média sumariza os valores das amostras com um único valor que representa o centro dos valores covariáveis.

Interpretação

Este valor é a média da covariável. O Minitab mantém a covariável no valor médio ao calcular as médias ajustadas para os fatores.

Desvio padrão (StDev)

O desvio padrão é a medida mais comum de dispersão, ou quão dispersos os valores covariáveis individuais estão em torno da média.

Interpretação

Use o desvio padrão para determinar o quanto a covariável varia em torno da média. O Minitab mantém a covariável no valor médio ao calcular as médias ajustadas para os fatores.

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