Interpretar os principais resultados para Gráficos fatoriais.

Conclua as etapas a seguir para interpretar Gráficos fatoriais. Os principais resultados incluem o gráfico e interação e o gráfico de efeitos principais.

Etapa 1: Examinar os efeitos de interação

Examine os efeitos de interação bidirecional no gráfico de interação. Este gráfico mostra a forma como a relação entre a variável de resposta e um preditor depende do valor de um segundo preditor.

Avalie as linhas para compreender como as interações afetam a relação entre os preditores e a resposta.
Linhas paralelas
Não ocorre nenhuma interação.
Linhas não paralelas
Ocorre uma interação. Quanto menos paralelas forem as linhas, maior será a força da interação.

Embora você possa usar esse gráfico para exibir os efeitos, não se esqueça de avaliar a significância estatística dos efeitos na análise que ajustam o modelo. Se os efeitos da interação forem estatisticamente significativos na análise, não é possível interpretar os efeitos principais sem considerar os efeitos da interação.

O tipo de valores de resposta ajustados que o Minitab exibe depende do tipo de variável de resposta em seu modelo. O Minitab exibe os seguintes tipos de valores ajustados:
  • Médias para variáveis de resposta que contêm medições contínuas, como comprimento ou peso.
  • Médias para variáveis de resposta que contêm contagens que seguem a distribuição de Poisson, como o número de defeitos por amostra.
  • Probabilidades para variáveis de resposta que contêm apenas dois resultados possíveis, como aprovação/reprovação.
  • Os desvios padrão para modelos que estão sendo ajustados usando Análise de variabilidade.
O gráfico de interação exibe as médias de resposta ajustada para valores do preditor no eixo x. Os valores do segundo preditor são apresentadas como a seguir:
  • Se o segundo preditor for categórico, o gráfico mostra uma linha separada para cada nível desse preditor.
  • Se o segundo preditor for contínuo, o gráfico mostra uma linha para o menor e o maior valor desse preditor em seus dados de amostra.
Observação

Para experimentos de mistura, os gráficos de interação exibem apenas as médias de dados. Para obter mais informações sobre os tipos de médias, acesse Dados e médias ajustadas.

Para modelos de efeitos mistos, os gráficos de interação apresentam as médias condicionais para termos aleatórios. Para obter mais informações sobre médias condicionais, acesse Tabela de médias condicionais.

Resultado principal: Gráfico de interação

Neste gráfico de interação, as linhas não são paralelas. Este efeito de interação indica que a relação entre o tipo de metal e a resistência depende do valor do tempo de sinterização. Por exemplo, se você usa MetalType 2, o SinterTime 150 é associado à resistência média mais alta. No entanto, se você utilizar MetalType 1, o SinterTime 100 é associado à resistência média mais alta.

Os resultados de Ajustar modelo linear generalizado indicam que a interação entre SinterTime e MetalType é significativa.

Etapa 2: Examinar os principais efeitos

Examine o gráfico de efeitos principais para avaliar a relação entre a resposta e os preditores.

Avalie as linhas para determinar se há um efeito principal presente, como a seguir:
  • Quando a linha é horizontal (paralela ao eixo x), não há nenhum efeito principal. O valor de resposta não varia pelo valor do preditor.
  • Quando a linha não é horizontal, existe um efeito principal. O valor de resposta não é o mesmo para todos os valores do preditor. Quanto maior a inclinação da linha, maior é a magnitude do efeito principal.

Embora você possa usar esse gráfico para exibir os efeitos, não se esqueça de avaliar a significância estatística dos efeitos na análise que ajustam o modelo. Se os efeitos da interação forem estatisticamente significativos na análise, não é possível interpretar os efeitos principais sem considerar os efeitos da interação.

O tipo de valores de resposta ajustados que o Minitab exibe depende do tipo de variável de resposta em seu modelo. O Minitab exibe os seguintes tipos de valores ajustados:
  • Médias para variáveis de resposta que contêm medições contínuas, como comprimento ou peso.
  • Médias para variáveis de resposta que contêm contagens que seguem a distribuição de Poisson, como o número de defeitos por amostra.
  • Probabilidades para variáveis de resposta que contêm apenas dois resultados possíveis, como aprovação/reprovação.
  • Os desvios padrão para modelos que estão sendo ajustados usando Análise de variabilidade.
O gráfico de efeitos principais mostra as médias ajustadas para os valores do preditor no eixo X, da seguinte maneira:
  • Se o preditor for categórico, o gráfico mostra um ponto para o valor de resposta para cada nível desse preditor. Uma linha liga os pontos para cada variável. O Minitab também traça uma linha de referência na média geral para variáveis de resposta contínua e de Poisson.
  • Se o preditor for contínuo, o gráfico mostra uma linha que representa a relação contínua entre a resposta e o preditor.
Observação

Para experimentos de mistura, esses gráficos de efeitos principais exibem apenas as médias de dados. Para obter mais informações sobre os tipos de médias, acesse Dados e médias ajustadas.

Para modelos de efeitos mistos, os gráficos de efeitos principais apresentam as médias condicionais para termos aleatórios. Para obter mais informações sobre médias condicionais, acesse Tabela de médias condicionais.

Principais resultados: Gráfico de Efeitos Principais

Neste gráfico de efeitos principais, SinterTime 150 parece estar relacionado com a maior força média. No entanto, os resultados de Ajustar modelo linear generalizado indicam que este efeito principal não é estatisticamente significativo. A diferença entre os níveis de fator pode ser causada por acaso.

MetalType 2 está associada à maior média de resistência e aos resultados de Ajustar modelo linear generalizado indicam que este efeito principal é estatisticamente significativo.

Os resultados de Ajustar modelo linear generalizado indicam que a interação entre SinterTime e MetalType é estatisticamente significativa. Consequentemente, o engenheiro não consegue interpretar os efeitos principais sem considerar os efeitos de interação.

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