Selecione os gráficos a serem exibidos para Análise de Variabilidade

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Gráficos de Efeitos

O Minitab fornece três gráficos que ajudam a identificar os termos que influenciam a resposta: um gráfico de Pareto, um gráfico normal e um gráfico half normal. Estes gráficos permitem a comparação da magnitude relativa dos efeitos e a avaliação da sua significância estatística.

O limite para a significância estatística depende do nível de significância (denotado por α ou alfa). A menos que você use um método de seleção stepwise, o nível de significância é 1 menos o nível de confiança para a análise. Para obter mais informações sobre como alterar o nível de confiança, acesse Especificar as opções para Análise de Variabilidade. Se você usar seleção retrospectiva ou seleção stepwise, o nível de significância é o aquele onde Minitab remove um termo do modelo, como conhecido como Alfa para remover. Se você usar a seleção adiantada, o nível de significância é o nível de significância, onde o Minitab adiciona um termo ao modelo, conhecido como Alfa para inserir. Para obter mais informações sobre as opções dos métodos stepwise, acesse Executar a regressão stepwise para Análise de Variabilidade.
Observação

Se o número de termos no modelo for igual ao número de ensaios, os efeitos padronizados não podem ser calculados. O Minitab mostra os efeitos não padronizados e utiliza o método de Lenth para traçar uma linha de referência para a significância estatística. Para obter mais informações sobre o método de Lenth, acesse Métodos e fórmulas para os gráficos de efeitos em Análise de variabilidade e clique em "Pseudo erro padrão (PSE) de Lenth".

Pareto
Selecione para determinar a magnitude e a importância de um efeito. O gráfico mostra o valor absoluto dos efeitos e desenha uma linha de referência no gráfico. Todos os efeitos que se estendem para além dessa linha de referência são estatisticamente significativos.
Normal
Selecione para comparar a magnitude e a significância estatística de efeitos principais e efeitos de interação de um experimento fatorial com 2 níveis. A linha ajustada indica onde seria esperado que os pontos caíssem caso os efeitos fossem zero. Os efeitos significativos têm um rótulo e caem para o lado esquerdo ou direito do gráfico.
O gráfico de probabilidade normal exibe efeitos negativos no lado esquerdo do gráfico e efeitos positivos no lado direito do gráfico.
Half Normal
Selecione para comparar a magnitude e a significância estatística de efeitos principais e efeitos de interação de um experimento fatorial com 2 níveis. A linha ajustada indica onde seria esperado que os pontos caíssem caso os efeitos fossem zero. Os efeitos significativos têm um rótulo e caem para o lado direito do gráfico.
O gráfico half normal exibe o valor absoluto de todos os efeitos, positivos e negativos. Em vez de colocar os efeitos negativos à esquerda e os efeitos positivos à direita, todos os efeitos significativos estão no lado direito, o que enfatiza suas magnitudes relativas.

Resíduos

Resíduos para gráficos
Especifique o tipo de resíduos nos gráficos residuais. Para obter mais informações, vá para Resíduos em análise de variabilidade.
  • Razão: represente graficamente a razão de resíduos.
  • Ln: represente graficamente o log dos resíduos.
  • Ln padronizado: represente graficamente o log dos resíduos padronizados.
Gráficos de resíduos
Use gráficos de resíduos para examinar se seu modelo atente às suposições da análise. Para obter mais informações, acesse Gráficos de resíduos no Minitab.
  • Gráficos de valores individuais: Selecione os gráficos de resíduos que deseja exibir.
    Histograma
    Exiba um histograma dos resíduos.
    Resíduos versus valores ajustados
    Exiba os resíduos em função dos valores ajustados.
    Resíduos versus ordem
    Exiba os resíduos em função da ordem dos dados. O número de observações para cada ponto de dados é mostrado no eixo x.
  • Três em um: Exiba todos os três gráficos residuais juntos em um gráfico.
Resíduos versus variáveis
Entre uma ou mais variáveis a serem representadas graficamente em função dos resíduos. Você pode representar graficamente os seguintes tipos de variáveis:
  • As variáveis que já estão no modelo atual, para procurar por curvatura nos resíduos.
  • Variáveis importantes que não estão no modelo atual, para determinar se elas estão relacionadas com a resposta.
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