Para garantir que seus resultados sejam válidos, considere as seguintes diretrizes ao coletar dados, realizar a análise, e interpretar os resultados.
- Os dados devem incluir pelo menos 2 fatores de controle
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Um experimento planejado no Minitab deve ter pelo menos 2 fatores de controle. Uma análise Taguchi trata de todos os fatores como categóricos, embora as medições reais possam estar em uma escala contínua.
- Um experimento dinâmico deve ter um fator de sinal
- Um fator de sinal tem uma série de configurações que são controladas pelo usuário do produto para seu uso pretendido. Fatores de sinal são usados em experimentos dinâmicos nos quais a resposta é medida em cada nível do fator de sinal. O objetivo é melhorar a relação entre um fator de sinal e a resposta.
- Um exemplo de fator de sinal é a posição do pedal do acelerador. A resposta, ou seja, a velocidade do carro, deve ter uma relação constante com a pressão aplicada ao pedal do acelerador.
- Você deve ter um mínimo de 2 respostas
- Estruture seus dados na worksheet de modo que cada linha contenha os fatores de controle na matriz interna e os valores de resposta de um ensaio completo dos fatores de ruído na matriz externa. Para obter mais informações, acesse Como organizar os dados de resposta de Taguchi na worksheet.
- O número máximo de colunas de resposta que você pode inserir é 50. Normalmente, o número mínimo de colunas de resposta você pode inserir é 2. No entanto, o número mínimo de colunas de resposta depende do experimento. É possível ter uma resposta somente quando:
- Seu experimento contém replicações.
- Você mede mais de um fator de ruído em cada ensaio e cria seu experimento para que ele tenha vários ensaios em cada combinação de configurações de fatores.
- Você está usando a razão sinal-ruído maior-é-melhor ou menor-é-melhor e não analisa ou armazena o desvio padrão.
- A variável de resposta deve ser contínua
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Se a variável resposta for categórica, é menos provável que seu modelo atenda às premissas da análise para descrever com precisão os seus dados ou para fazer predições úteis.
- Certifique-se de que o sistema de medição produz dados de resposta confiáveis
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Se a variabilidade em seu sistema de medição for muito grande, seu experimento pode não ter poder de detectar efeitos importantes.
- Cada observação deve ser independente de todas as outras observações
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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 uma observação diferente, as observações são independentes.
- Se uma observação fornece informações sobre o valor de uma observação diferente, as observações são dependentes.
- Coleta de dados usando as práticas recomendadas
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Para garantir que seus resultados sejam válidos, considere as seguintes diretrizes:
- Certifique-se de que os dados representam 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
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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.
Observação
Para ajustar um modelo linear, clique em Análise e especifique as opções de modelo ao executar a análise.
