Criar um experimento com 2 ou mais fatores contínuos

Para criar um experimento com 2 ou mais fatores contínuos, experimentos fatoriais de 2 níveis são comuns. Para criar um experimento fatorial de 2 níveis, selecione Estimar os efeitos principais e de interação quando todos os fatores têm dois níveis.

Considere se você precisa de 1 ou 2 tipos de designs para casos mais específicos. Um caso é um fator difícil de mudar. Se você tiver um fator difícil de alterar, selecione Estimar os efeitos principais e de interação quando todos os fatores têm dois níveis, e um é difícil de alterar ou Estimar efeitos principais e de interação quando alguns fatores são difíceis de mudar. A opção visível depende do número de fatores a serem estudados.

O outro caso é um experimento que estima efeitos quadráticos. Muitas vezes, um experimento de 2 níveis precede um experimento para estimar efeitos quadráticos porque a estimativa de efeitos quadráticos requer mais dados. Para estimar efeitos quadráticos, selecione Estimar efeitos principais, de interação e quadráticos.

Detalhes da decisão

As informações a seguir definem: efeitos principais, efeitos de interação, um fator difícil de alterar e efeitos quadráticos.

O que é um efeito principal?
Um efeito principal é uma estimativa do efeito de um único fator. Por exemplo, a empresa B fertilizante está comparando a taxa de crescimento da planta medida em plantas tratadas com seu produto em comparação com plantas tratadas pelo fertilizante da empresaA. No experimento, o fertilizante B tem uma média de taxa de crescimento de plantas mais alta do que o fertilizante A. A diferença nas médias é o principal efeito do fator fertilizante.
O que é um efeito de interação?
Um efeito de interação é uma estimativa da maneira como o efeito de um fator depende do valor de um ou mais outros fatores. Por exemplo, se os níveis forem amplos o suficiente, o efeito do tempo na qualidade de um produto assado depende da temperatura. Quando a temperatura é tão baixa que o produto está mal cozido, um aumento no tempo aumenta a qualidade. Quando a temperatura está em uma faixa aceitável, um aumento no tempo diminui a qualidade porque o produto queima. O efeito do tempo depende do valor da temperatura.
O que um fator difícil de modificar?
Um fator de difícil alteração é um fator difícil de ser completamente aleatorizado devido a restrições de tempo ou custo. Por exemplo, a temperatura é um fator de difícil alteração comum porque, normalmente, o ajuste da temperatura demanda um longo tempo de estabilização. Um experimento de parcelas subdivididas é um experimento planejado que inclui pelo menos um fator difícil de alterar. Em um experimento de parcelas subdivididas, os níveis do fator de difícil mudança são mantidos constantes por vários ensaios experimentais.
O que são efeitos quadráticos?
Um efeito quadrático é um termo que permite que o efeito de um fator contínuo na resposta mude dependendo do nível do fator. Por exemplo, se os níveis forem amplos o suficiente, o efeito da temperatura na qualidade de um produto assado é quadrático. Quando a temperatura é tão baixa que o produto está mal cozido, um aumento na temperatura aumenta a qualidade. Quando a temperatura está em uma faixa aceitável, um aumento na temperatura diminui a qualidade porque o produto queima. O efeito da temperatura depende do valor da temperatura.

Superfície de resposta sem efeitos quadráticos

Superfície de resposta com efeitos quadráticos

Para coletar dados da maneira mais eficiente possível, muitos experimentos incluem apenas 2 níveis de fatores contínuos, embora muitos outros valores sejam possíveis. Com apenas 2 níveis, os efeitos quadráticos são impossíveis de estimar. Normalmente, você estima efeitos quadráticos em um experimento porque tem conhecimento do processo de que o efeito existe ou porque execuções experimentais anteriores mostram que o efeito existe. Em experimentos planejados, você geralmente seleciona os fatores importantes e usa um pequeno número de pontos centrais para verificar a curvatura antes de fazer um experimento que estima efeitos quadráticos. A coleta de dados para estimar efeitos quadráticos quando não há efeitos quadráticos aumenta o custo do experimento sem fornecer mais informações.