Estrutura de aliases para Análise da resposta binária para experimentos fatoriais

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.

Em experimento fatorial fracionado, alguns termos para fatores não podem ser calculada separadamente um do outro. Use a estrutura de aliases para examinar os termos com confundimento.

Interpretação

Por exemplo, um estudo para avaliar o tempo de internação hospitalar para os pacientes após a substituição total de joelho tem 3 fatores:

• Cirurgião: Se o cirurgião atende ao paciente durante toda a internação.
• VAS: Se o pessoal do hospital usa uma escala visual analógica para avaliar o nível de dor do paciente.
• Ibuprofeno: Se o ibuprofeno é usado para tratar da dor.

O gráfico de Pareto dos efeitos indica que todos os fatores são estatisticamente significativos ao nível de 0,05, mas a estrutura de aliases mostra que os efeitos principais são confundidos com interações com 2 fatores.

Estrutura de Aliases

Fator	Nome
A	Cirurgião
B	VAS
C	Ibuprofeno

Aliases
I + ABC
A + BC
B + AC
C + AB

Nestes dados, o efeito rotulado como A no gráfico de Pareto pode referir-se ao efeito principal do Cirurgião, ao efeito de interação Ibuprofeno*VAS ou a uma combinação de ambos. Devido ao confundimento, o Minitab não irá incluir ambos o Fator A e a interação entre B e C no mesmo modelo. Para distinguir estes efeitos, os pesquisadores podem adicionar mais ensaios para o experimento, dobrando o projeto. Para obter mais informações sobre duplicação, acesseO que é duplicação?.

Quando um experimento tem mais blocos do que replicações, alguns termos são alias com termos para blocos.

O confundimento ocorre quando o experimento não inclui todas as combinações de níveis de fator. Na estrutura de aliases, os termos totalmente confundidos têm coeficientes iguais a 1. Por exemplo, se o fator A está confundido com a interação de 3 fatores BCD, o efeito estimado para A é a soma do efeito de A e do efeito de BCD . Não é possível determinar se um efeito significativo acontece em razão de A, em razão de BCD, ou devido à combinação de ambos. Se você tentar incluir termos totalmente confundidos no mesmo modelo, o Minitab removerá os termos totalmente confundidos que forem inseridos posteriormente na lista de termos.

O confundimento parcial ocorre em experimentos fatoriais com covariáveis, experimentos fatoriais com respostas binárias e experimentos Plackett-Burman. Com o confundimento parcial, os termos na estrutura do alias têm coeficientes diferentes de 1. Seja cauteloso ao interpretar termos com confundimento parcial. O coeficiente na tabela de aliases mostra o quanto esse termo distorce a estimativa do termo que está no modelo.