Um engenheiro embalagens precisa garantir que as vedações em sacos plásticos que possuem um produto resistente o suficiente para evitar vazamentos, mas não tão resistente a ponto de o consumidor não conseguir abrir os sacos. Os sacos mantêm os instrumentos cirúrgicos secos e estéreis até que alguém os abra. O engenheiro deseja otimizar a resistência da vedação entre 20 e 32 libras (limites inferiores e superiores) com um alvo de 26 lb. O engenheiro também quer minimizar a variabilidade da resistência da vedação de modo que seja 1 ou menos. O engenheiro determina que a temperatura da barra quente, o tempo de espera e a pressão da barra quente são fatores que afetam a resistência da vedação. O engenheiro também determina que a temperatura da barra quente, tempo de permanência e temperatura do material são fatores importantes que afetam a variação. O engenheiro projeta um experimento de superfície de resposta composta central para examinar os fatores que afetam a resistência e a variabilidade da vedação. O engenheiro usa a transformação do log natural para analisar a variabilidade da vedação.
O engenheiro coleta dados e analisa o experimento para determinar quais fatores afetam a resistência da vedação.
- Abra os dados das amostras, ResistênciaVedação.MTW.
- Selecione .
- Em Respostas, insira Resistência.
- Clique em Gráficos.
- Em Gráficos de Resíduos, selecione Quatro em um.
- Clique em OK em cada caixa de diálogo.
Interpretar os resultados
Nestes resultados, a tabela Análise de Variância, os valores-p HotBarT*HotBarT, DwelTime*DwelTime e HotBarT*DwelTime são significativos. O engenheiro pode considerar a redução do modelo para remover os termos que não são significativos. Para obter mais informações, vá para Redução de modelo.
O valor de R2 mostra que o modelo explica 78,58% da variância em resistência, o que indica que o modelo ajusta os dados adequadamente. O R2 predito de 0 sugere que este modelo está com excesso de ajuste, o que apoia a redução do modelo.
O gráfico de Pareto dos efeitos possibilita a identificação visual dos efeitos importantes e compara a magnitude relativa dos vários efeitos. Além disso, é possível ver que o maior efeito é HotBarT*DwelTime (AB) porque se estende para mais distante.
Nos gráficos de resíduos, os pontos no gráfico de probabilidade normal não seguem a linha reta. Reduzir o modelo pode corrigir isso.
Coeficientes Codificados
| Termo | Coef | EP de Coef | Valor-T | Valor-P | VIF |
|---|---|---|---|---|---|
| Constante | 28,44 | 1,66 | 17,09 | 0,000 | |
| BarraQuenteT | 1,685 | 0,899 | 1,87 | 0,079 | 1,00 |
| TempoPerm | -1,719 | 0,899 | -1,91 | 0,074 | 1,00 |
| BarraQuenteP | 1,481 | 0,899 | 1,65 | 0,119 | 1,00 |
| TempMat | 1,060 | 0,899 | 1,18 | 0,255 | 1,00 |
| BarraQuenteT*BarraQuenteT | -2,662 | 0,823 | -3,23 | 0,005 | 1,03 |
| TempoPerm*TempoPerm | -2,476 | 0,823 | -3,01 | 0,008 | 1,03 |
| BarraQuenteP*BarraQuenteP | -1,329 | 0,823 | -1,61 | 0,126 | 1,03 |
| TempMat*TempMat | -1,151 | 0,823 | -1,40 | 0,181 | 1,03 |
| BarraQuenteT*TempoPerm | -5,81 | 1,10 | -5,28 | 0,000 | 1,00 |
| BarraQuenteT*BarraQuenteP | -0,09 | 1,10 | -0,08 | 0,938 | 1,00 |
| BarraQuenteT*TempMat | -0,14 | 1,10 | -0,13 | 0,902 | 1,00 |
| TempoPerm*BarraQuenteP | 0,55 | 1,10 | 0,50 | 0,624 | 1,00 |
| TempoPerm*TempMat | 0,24 | 1,10 | 0,22 | 0,832 | 1,00 |
| BarraQuenteP*TempMat | -0,10 | 1,10 | -0,09 | 0,929 | 1,00 |
Sumário do Modelo
| S | R2 | R2(aj) | R2(pred) |
|---|---|---|---|
| 4,40228 | 78,58% | 59,84% | 0,00% |
Análise de Variância
| Fonte | GL | SQ (Aj.) | QM (Aj.) | Valor F | Valor-P |
|---|---|---|---|---|---|
| Modelo | 14 | 1137,51 | 81,251 | 4,19 | 0,004 |
| Linear | 4 | 218,65 | 54,662 | 2,82 | 0,060 |
| BarraQuenteT | 1 | 68,13 | 68,129 | 3,52 | 0,079 |
| TempoPerm | 1 | 70,94 | 70,939 | 3,66 | 0,074 |
| BarraQuenteP | 1 | 52,62 | 52,616 | 2,71 | 0,119 |
| TempMat | 1 | 26,96 | 26,963 | 1,39 | 0,255 |
| Quadrado | 4 | 372,07 | 93,018 | 4,80 | 0,010 |
| BarraQuenteT*BarraQuenteT | 1 | 202,61 | 202,611 | 10,45 | 0,005 |
| TempoPerm*TempoPerm | 1 | 175,32 | 175,318 | 9,05 | 0,008 |
| BarraQuenteP*BarraQuenteP | 1 | 50,52 | 50,522 | 2,61 | 0,126 |
| TempMat*TempMat | 1 | 37,87 | 37,866 | 1,95 | 0,181 |
| Interação com 2 Fatores | 6 | 546,79 | 91,132 | 4,70 | 0,006 |
| BarraQuenteT*TempoPerm | 1 | 540,47 | 540,470 | 27,89 | 0,000 |
| BarraQuenteT*BarraQuenteP | 1 | 0,12 | 0,121 | 0,01 | 0,938 |
| BarraQuenteT*TempMat | 1 | 0,30 | 0,305 | 0,02 | 0,902 |
| TempoPerm*BarraQuenteP | 1 | 4,84 | 4,840 | 0,25 | 0,624 |
| TempoPerm*TempMat | 1 | 0,90 | 0,899 | 0,05 | 0,832 |
| BarraQuenteP*TempMat | 1 | 0,16 | 0,160 | 0,01 | 0,929 |
| Erro | 16 | 310,08 | 19,380 | ||
| Falta de ajuste | 10 | 308,20 | 30,820 | 98,51 | 0,000 |
| Erro puro | 6 | 1,88 | 0,313 | * | * |
| Total | 30 | 1447,60 |
Equação de Regressão em Unidades Não codificadas
| Resistência | = | -289,3 + 2,287 BarraQuenteT + 206,6 TempoPerm + 0,124 BarraQuenteP + 0,594 TempMat - 0,00426 BarraQuenteT*BarraQuenteT - 39,6 TempoPerm*TempoPerm - 0,000532 BarraQuenteP*BarraQuenteP - 0,00288 TempMat*TempMat - 0,930 BarraQuenteT*TempoPerm - 0,000070 BarraQuenteT*BarraQuenteP - 0,00028 BarraQuenteT*TempMat + 0,0440 TempoPerm*BarraQuenteP + 0,047 TempoPerm*TempMat - 0,00010 BarraQuenteP*TempMat |
|---|
Ajustados e Diagnósticos para Observações Atípicas
| Obs. | Resistência | Ajuste | Resíd | Resíd Pad | |
|---|---|---|---|---|---|
| 3 | 20,69 | 14,43 | 6,26 | 2,20 | R |
| 5 | 27,43 | 21,72 | 5,71 | 2,01 | R |
| 9 | 25,99 | 20,16 | 5,83 | 2,05 | R |
| 19 | 21,38 | 15,10 | 6,28 | 2,21 | R |
