Considerações de dados para Análise de resposta binária para experimentos de superfície de resposta

Para garantir que seus resultados sejam válidos, considere as seguintes diretrizes ao coletar dados, realizar a análise, e interpretar os resultados.

É necessário ter criado ou definido o experimento de superfície de resposta no Minitab

Um experimento de superfície de resposta planejado no Minitab deve ter pelo menos 2 fatores contínuos para um experimento central composto e pelo menos 3 fatores contínuos para um experimento Box-Behnken.

A variável resposta deve ser binária

A resposta binária tem dois resultados, como aprovação ou reprovação. Os dados de resposta devem estar organizados em duas colunas da worksheet, usando o formato evento/ensaio. Para obter mais informações, consulte Insira seus dados para Análise de resposta binária para experimentos de superfície de resposta.

Se sua resposta for contínua, deve-se usar então Análise de experimento de superfície de resposta.

Certifique-se de que o sistema de medição produz dados de resposta confiáveis

Se a variabilidade em seu sistema de medição for muito grande, seu experimento pode não ter poder de encontrar efeitos importantes.

Cada observação deve ser independente de todas as outras observações

Se suas observações individuais forem dependentes, seus resultados podem não ser válidos. Considere os seguintes pontos para determinar se suas observações são independentes:

• Se uma observação não fornece informações sobre o valor de outra observação, as observações são independentes.
• Se uma observação fornece informações sobre o valor de outra observação, as observações são dependentes.

Os ensaios experimentais devem ser aleatorizados

A aleatorização reduz a chance de que condições não controladas influenciem os resultados. A aleatorização também permite estimar a variação inerente a materiais e condições para possibilitar inferências estatísticas válidas com base nos dados do experimento.

Coleta de dados usando as práticas recomendadas

Para garantir que seus resultados sejam válidos, considere as seguintes diretrizes:

• Certifique-se de que os dados representem a população de interesse.
• Colete dados suficientes para proporcionar a precisão necessária.
• Registre os dados na ordem em que forem coletados.

O modelo deve fornecer um bom ajuste aos dados

Se o modelo não se ajustar aos dados, os resultados podem ser equivocados. Na saída, utilize os gráficos residuais, as estatísticas de diagnóstico para observações incomuns e as estatísticas de resumo modelo para determinar o quão bem o modelo se ajusta aos dados.