Um engenheiro de fabricação quer entender as origens da variabilidade na fabricação de jarros de vidro. A empresa do engenheiro fabrica as jarras de vidro em quatro locais. Quatro operadores medem as temperaturas do forno em três lotes durante quatro turnos dos quatro locais.
Os operadores em cada fábrica são diferentes, então o fator operador está aninhado no fator de fábrica. Enquanto cada número de turno representa a mesma parte do dia útil, os turnos que cada operador na mesma fábrica são diferentes. Assim, os turnos estão aninhados em operador. Além disso, o lote de material de que os operadores usam muda a cada turno. Assim, lote está aninhado em turno. Devido ao padrão de nidificação, o engenheiro usa totalmente o ANOVA aninhado para que a especificação do modelo no Minitab seja mais fácil.
A tabela ANOVA indica que os efeitos principais para a planta e turno são estatisticamente significativos ao nível de significância de 0,05. O efeito do operador não é estatisticamente significativo ao nível de 0,05. As estimativas dos componentes de variância indicam que a variabilidade que pode ser atribuída aos lotes, turnos e plantas foi de 52%, 27% e 18%, respectivamente, da variabilidade total.
Fonte | GL | SQ | QM | F | P |
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Fábrica | 3 | 731,5156 | 243,8385 | 5,854 | 0,011 |
Operador | 12 | 499,8125 | 41,6510 | 1,303 | 0,248 |
Turno | 48 | 1534,9167 | 31,9774 | 2,578 | 0,000 |
Lote | 128 | 1588,0000 | 12,4062 | ||
Total | 191 | 4354,2448 |
Fonte | Comp. Var. | % do Total | DesvPad |
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Fábrica | 4,212 | 17,59 | 2,052 |
Operador | 0,806 | 3,37 | 0,898 |
Turno | 6,524 | 27,24 | 2,554 |
Lote | 12,406 | 51,80 | 3,522 |
Total | 23,948 | 4,894 |
1 | Fábrica | 1,00 (4) + 3,00 (3) + 12,00 (2) + 48,00 (1) |
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2 | Operador | 1,00 (4) + 3,00 (3) + 12,00 (2) |
3 | Turno | 1,00 (4) + 3,00 (3) |
4 | Lote | 1,00 (4) |