Um analista de segurança compara a capacidade do motorista em três tipos de estradas: pavimentada, de brita e de terra. Para medir o desempenho de direção, o analista registra o tempo em segundos que cada motorista demora para fazer correções no volante, em cada tipo de estrada.
O analista executa uma análise de meios para determinar se os meios para a experiência de nível e tipo de estrada são diferentes da média geral.
- Abra os dados das amostras, CondiçõesEstrada.MTW.
- Selecione .
- Em Resposta, insira 'Tempo de Correção'.
- Em Distribuição de Dados, selecione Normal.
- Em Fator 1, insira Experiência.
- Em Fator 2, insira TipoEstrada.
- Clique em OK.
Interpretar os resultados
O Minitab exibe três gráficos com um experimento de análise médias com dois fatores (ANOM) para mostrar os efeitos de interação, efeitos principais para o primeiro fator e efeitos principais para o segundo fator. Os gráficos de análise de médias têm uma linha central e limites de decisão. Se um ponto cair fora dos limites de decisão, existe evidência significativa de que a média representada por esse ponto é diferente da média geral da amostra. Com uma análise com dois fatores das médias, avalie os efeitos da interação primeiro. Se os efeitos da interação forem estatisticamente significativos, não é possível interpretar os efeitos principais sem considerar os efeitos da interação.
Neste gráfico, os efeitos de interação são bem dentro dos limites de decisão, o que indica que os efeitos de interação não são estatisticamente significativos. Em seguida, avalie os efeitos principais. Os dois gráficos inferiores mostram as médias para os níveis dos dois fatores. O efeito principal é a diferença entre a média e a linha central.
No gráfico de efeitos principais para a experiência, os pontos que representam as médias de nível de fator tanto para a experiência de motoristas avançados como de principiantes estão fora dos limites de decisão. Esta condição indica que a diferença entre cada uma destas médias e a média global é estatisticamente significativa. É possível concluir que os motoristas avançados têm um tempo de correção médio significativamente menor e que os motoristas principiantes têm um tempo de correção médio significativamente maior.
Da mesma forma, no gráfico de efeitos principais para o tipo de estrada, os efeitos principais para as estradas sujas e pavimentadas estão fora dos limites de decisão, o que indica que esses efeitos principais são estatisticamente significativos. No entanto, o efeito principal para estradas de terra não é estatisticamente significativo.
