Gráficos de efeitos para Análise de resposta binária para experimentos de superfície de resposta

A gráfico de Pareto mostra os valores absolutos dos efeitos padronizados desde o maior efeito até o menor efeito. A linha de referência para significância estatística no gráfico de Pareto é traçada em Z, onde Z é o quantil (1 – α / 2) da distribuição normal padronizada

O nível de significância é denotado por α ou alfa. A menos que você use um método de seleção stepwise que defina um valor alfa, o nível de significância é 1 menos o nível de confiança para a análise. Para mudar o intervalo de confiança, vá para a subcaixa de diálogo Opções. Se você usar seleção retrospectiva ou seleção stepwise, o nível de significância é o aquele onde Minitab remove um termo do modelo, como conhecido como Alfa para remover. Se você usa a seleção avançada, o nível de significância é aquele em que o Minitab adiciona um termo ao modelo, conhecido como Alfa-para-inserir.

Interpretação

Use o gráfico de Pareto para determinar a magnitude e a importância dos efeitos. No gráfico de Pareto, as barras que se cruzam a linha de referência são estatisticamente significativas. Por exemplo, neste gráfico de Pareto, as barras que representam os fatores A, C e B cruzam a linha de referência que está em 1,960. Estes fatores são estatisticamente significativos ao nível 0,05 com os termos do modelo atual.

Observação

Os testes na tabela Desviâncias são testes da raiz de verossimilhança e fornecem os valores-p que são mais confiáveis para amostras pequenas que esses valores-p, que são baseados em valores-Z.

Como o gráfico Pareto exibe o valor absoluto dos efeitos, é possível determinar quais efeitos são grandes, mas não é possível determinar quais efeitos aumentam ou diminuem a resposta. Use o gráfico de probabilidade normal dos efeitos padronizados para examinar a magnitude e a direção dos efeitos de um gráfico.

O gráfico de probabilidade normal dos efeitos mostra os efeitos padronizados relativos à linha de ajuste da distribuição para o caso em que todos os efeitos são 0. O Minitab coloca no gráfico os escores, probabilidades ou percentagens normais versus os efeitos padronizados. A linha corresponde a uma distribuição normal, com um desvio padrão de 1. Os efeitos com valores-p inferiores a α são rotulados de forma significativa no gráfico.

Os efeitos principais positivos aumentam a resposta quando as definições mudam do valor baixo do fator para o valor alto. Os efeitos principais negativos diminuem a resposta quando as definições mudam do valor baixo de um fator para o valor alto. Efeitos mais afastados de 0 que estão no eixo x têm maior magnitude. Efeitos mais afastados de 0 são estatisticamente mais significativos.

Um efeito ser estatisticamente significativo depende do nível de significância (denotado por α ou alfa). A menos que você use um método de seleção stepwise que defina um valor alfa, o nível de significância é 1 menos o nível de confiança para a análise. Para mudar o intervalo de confiança, vá para a subcaixa de diálogo Opções. Se você usar seleção retrospectiva ou seleção stepwise, o nível de significância é o aquele onde Minitab remove um termo do modelo, como conhecido como Alfa para remover. Se você usa a seleção avançada, o nível de significância é aquele em que o Minitab adiciona um termo ao modelo, conhecido como Alfa-para-inserir.

Interpretação

Use o gráfico de probabilidade normal dos efeitos para determinar a magnitude, direção e a importância dos efeitos. No gráfico de probabilidade normal dos efeitos, os efeitos que estão mais afastados de 0 são estatisticamente significativos. A cor e a forma dos pontos difere entre os efeitos estatisticamente significativos e estatisticamente não significativos. Por exemplo, neste gráfico, os efeitos principais dos fatores A, B e C são estatisticamente significativos ao nível 0,05. Estes pontos têm cor e forma diferentes dos pontos para os efeitos não significativos.

Além disso, o gráfico indica a direção do efeito. O Conservante (A), a Nível de Contaminação (C) e a Pressão de Vácuo (B) têm um efeito padronizado positivo. Quando o processo muda de nível baixo para nível alto dos fatores, a resposta aumenta.

Como o gráfico de probabilidade normal dos efeitos exibe efeitos negativos sobre o lado esquerdo do gráfico e efeitos positivos sobre o lado direito do gráfico, é mais difícil fazer comparações sobre os quais os efeitos alteram mais a resposta do que nos gráficos que mostram os valores absolutos dos efeitos padronizados. O gráfico half normal e o gráfico de Pareto mostram os valores absolutos dos efeitos padronizados.

O gráfico de probabilidade half normal dos efeitos mostra os valores absolutos dos efeitos padronizados desde o maior efeito até o menor efeito. O Minitab traça as pontuações, probabilidades ou porcentagens normais versus os efeitos padronizados. Os pontos são mostrados em relação a uma linha de referência para o caso quando todos os efeitos são 0. A linha corresponde a uma distribuição normal, com um desvio padrão de 1. Os efeitos com valores-p inferiores a α são rotulados de forma significativa no gráfico.

Efeitos mais afastados de 0 que estão no eixo x têm maior magnitude. Efeitos mais afastados de 0 são estatisticamente mais significativos.

A distância que os pontos deve estar da linha de referência para serem estatisticamente significativos depende do nível de significância (denotado por α ou alfa). A menos que você use um método de seleção stepwise que defina um valor alfa, o nível de significância é 1 menos o nível de confiança para a análise. Para mudar o intervalo de confiança, vá para a subcaixa de diálogo Opções. Se você usar seleção retrospectiva ou seleção stepwise, o nível de significância é o aquele onde Minitab remove um termo do modelo, como conhecido como Alfa para remover. Se você usa a seleção avançada, o nível de significância é aquele em que o Minitab adiciona um termo ao modelo, conhecido como Alfa-para-inserir.

Interpretação

Use o gráfico de probabilidade half normal dos efeitos para determinar a magnitude e a importância dos efeitos. No gráfico de probabilidade half normal dos efeitos, os efeitos que estão mais afastados de 0 são estatisticamente significativos. A cor e a forma dos pontos difere entre os efeitos estatisticamente significativos e estatisticamente não significativos. Por exemplo, neste gráfico, os efeitos principais dos fatores A, B e C são estatisticamente significativos ao nível 0,05. Estes pontos têm cor e forma diferentes dos pontos para os efeitos não significativos. Além disso, o Minitab coloca rótulos nos pontos estatisticamente significativos.

Como o gráfico de probabilidade half normal dos efeitos exibe o valor absoluto dos efeitos, é possível determinar quais efeitos são grandes, mas não é possível determinar quais efeitos aumentam ou diminuem a resposta. Use o gráfico de probabilidade normal dos efeitos padronizados para verificar a magnitude e a direção dos efeitos de um gráfico.