Exemplo de Analisar um experimento fatorial

Um engenheiro de materiais de um fabricante de produtos de construção está desenvolvendo um novo produto de isolamento. O engenheiro cria um experimento fatorial completo de 2 níveis para avaliar vários fatores que poderiam afetar a potência, a densidade e o valor isolante do isolamento.

O engenheiro analisa um experimento fatorial para determinar como o tipo de material, a pressão de injeção, a temperatura de injeção e a temperatura de arrefecimento afetam a resistência do isolamento.

  1. Abra os dados amostrais, PropriedadesDeIsolamento.MTW.
  2. Selecione Estat > DOE > Fatorial > Análise de Experimento Fatorial.
  3. Em Respostas, insira Resistência.
  4. Clique em Termos.
  5. Em Incluir termos no modelo por toda a ordem, escolha 2.
  6. Clique em OK e, em seguida, clique em Covariáveis.
  7. Em Covariáveis, insira MeasTemp.
  8. Clique em OK e, em seguida, clique em Gráficos.
  9. Em Gráficos de Resíduos, selecione Quatro em um.
  10. Clique em OK em cada caixa de diálogo.

Interpretar os resultados

Na tabela Análise de Variância, os valores-p para todos os termos lineares — Material, InjPress, InjTemp e CoolTemp — são significativos. Como os valores-p são inferiores ao nível de significância de 0,05, o engenheiro conclui que os efeitos são estatisticamente significativos. A covariável MeasTemp não é significativa (valor-p = 0,278). Nenhuma das interações bidirecionais é significativa. O engenheiro pode considerar a redução do modelo.

O valor de R2 mostra que o modelo explica 98,02% da variância em resistência, o que indica que o modelo ajusta os dados extremamente bem.

A maioria dos VIFs são baixos, indicando que os termos no modelo não estão correlacionados. O VIF para MeasTemp é 5,87, porém este termo não é significativo, e você não deve incluí-lo no modelo final.

O gráfico de Pareto dos efeitos possibilita a identificação visual dos efeitos importantes e compara a magnitude relativa dos vários efeitos. Além disso, é possível ver que o maior efeito é a pressão de injeção (B), porque ele se estende para mais além. O efeito da pressão de injeção pela interação da temperatura de arrefecimento (BD) é o menor porque é o que menos se estende.

Os gráficos de resíduos não indicam nenhum problema com o modelo.

* ERRO * O subcomando FATO está fora de sequência ou não é válido com este comando.

* Subcomandos restantes ignorados. * Impossível concluir o cálculo

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