Tabela Médias para Analisar experimento de caracterização do processo definitivo

Média Ajustada (fatores)

As médias ajustadas usam os coeficientes do modelo ajustado para calcular a resposta média para cada combinação de níveis de um fator ou interação. As médias para os dados usam as médias de variável de resposta brutas para cada combinação de nível de fator. Os dois tipos de médias são idênticos para experimentos balanceados, mas podem ser diferentes para experimentos não balanceados.

Interpretação

As médias ajustadas estimam a resposta média em diferentes níveis de um fator, enquanto a calcula a média sobre os níveis dos outros fatores.

Use a tabela Médias para entender as diferenças estatisticamente significativas entre os níveis de fatores em seus dados. 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 espessura média varia de acordo com o tempo, configuração da máquina e cada combinação de tempo e configuração de máquina. A configuração é estatisticamente significativa e as médias diferem entre as configurações de máquina. No entanto, como o termo de interação Tempo*Configuração é estatisticamente significativo, não interprete os efeitos principais sem considerar os efeitos da interação. Por exemplo, a tabela para o termo de interação mostra que com uma configuração de 44, o tempo 2 está associado a um revestimento mais espesso. No entanto, com uma configuração de 52, o tempo 1 está associado a um revestimento mais espesso.

一般线性模型: 厚度 与 时间, 操作员, 设置

均值 项 拟合均值 时间 1 67.7222 2 68.7222 设置 35 40.5833 44 73.0833 52 91.0000 时间*设置 1 35 40.6667 1 44 70.1667 1 52 92.3333 2 35 40.5000 2 44 76.0000 2 52 89.6667

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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