Use o resumo do experimento para examinar as propriedades fundamentais do experimento. A maioria das propriedades do experimento vão coincidir com as seleções feitas para o experimento básico.
No entanto, se o experimento incluir duplicações ou blocos, a resolução do experimento final pode diferir da resolução do experimento básico. As duplicações podem aumentar a resolução do experimento. Os blocos podem diminuir a resolução do experimento.
A estrutura de confundimento descreve o padrão de confundimento que ocorre em um experimento. Diz-se também que os termos que são confundidos são aliases.
O confundimento ocorre em experimentos fatoriais fracionados porque o experimento não inclui todas as combinações de níveis de fator. Por exemplo, se o fator A for confundido com a interação de 3 fatores BCD, o efeito estimado para A será a soma do efeito de A e do efeito de BCD. Não é possível determinar se um efeito significativo é devido a um A ou a um BCD, ou a uma combinação de ambos. Ao analisar o experimento no Minitab, é possível incluir termos confundidos no modelo. O Minitab remove os termos que são listados posteriormente na lista de termos. No entanto, certos termos são sempre ajustados primeiro. Por exemplo, se você incluir blocos no modelo, o Minitab mantém os termos do bloco e remove todos os termos que são confundidos com blocos.
Para ver como determinar a estrutura de aliases, acesseTodas as estatísticas para Criar um experimento fatorial de 2 níveis (especificar geradores) e clique em "Relação definidora".
Um engenheiro de qualidade planeja realizar um experimento de 9 fatores. O engenheiro utiliza a 1/16a fração do experimento devido a limitações de recursos. O engenheiro precisa que todas as interações de 2 fatores que envolvem os fatores A e B estejam livres de confundimento com outras interações de 2 fatores. No entanto, os geradores de padrão no Minitab confundem as interações com dois fatores que envolvem fatores de A ou B com outras interações de 2 fatores. Portanto, o engenheiro especifica geradores diferentes ao com a criação de um experimento de 5 fatores e a especificação de geradores para adicionar mais 4 fatores.
Quando você cria seu experimento, o Minitab armazena as informações de experimento na worksheet. O Minitab inclui colunas para a ordem padrão (OrdemPad), ordem dos ensaios (OrdemEns), pontos centrais (PtCentral), blocos (Blocos) e uma coluna para cada fator. Para obter mais informações, vá para Como o Minitab armazena informações de experimentos na worksheet.
Você pode usar a worksheet para orientar seu experimento porque ela relaciona as definições de fatores para cada ensaio experimental e, se você aleatorizou o experimento, a ordem na qual você deve realizar os ensaios. Se você não aleatorizaou o experimento, pode fazer isso com Modificar experimento. Antes de realizar o experimento, você deve nomear uma ou mais colunas na worksheet para os dados de resposta. Depois de inserir os dados de resposta, você pode usar Análise de experimento fatorial para analisar o experimento.
Por exemplo, esta worksheet mostra um experimento com 2 fatores, Temperatura e Tempo. A primeira linha na worksheet contém o primeiro ensaio experimental, onde a temperatura é definida como 100 e o tempo é definido como 5. Depois que este ensaio é realizado, é possível inserir a medição de força na worksheet.
C1 | C2 | C3 | C4 | C5 | C6 | C7 |
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OrdemPad | OrdemEns | PtCentral | Blocos | Temperatura | Tempo | Resistência |
6 | 1 | 1 | 1 | 100 | 5 | |
2 | 2 | 1 | 1 | 200 | 10 | |
9 | 3 | 0 | 1 | 150 | 7,5 | |
5 | 4 | 1 | 1 | 200 | 10 | |
1 | 5 | 1 | 1 | 200 | 5 |
Para obter mais informações, vá para Lista de verificação de atividades pré-experimentais.