Analise efeitos de local e efeitos de dispersão

O Minitab permite analisar efeitos de local e dispersão em um experimento fatorial com 2 níveis. Para examinar efeitos de dispersão, você precisa de medições repetidas ou replicadas da resposta.

Modelo de local: Examina a relação entre a média da resposta e os fatores.
Modelo de dispersão: Examina a relação entre o desvio padrão das respostas repetidas ou replicadas e os fatores.

Depois que você determinar seu experimento e os dados coletados, pode analisar os modelos de local e dispersão. A seguir, apresentamos uma lista de etapas para analisar modelos de local e dispersão no Minitab, com opções a serem consideradas em cada etapa:

Calcular ou definir os desvios padrão das respostas repetidas ou replicadas com Respostas do pré-processo para análise de variabilidade. Para abrir Respostas do pré-processo para análise de variabilidade, escolha Estat > DOE (Planejamento de Experimento) > Fatorial > Respostas do pré-processo para análise de variabilidade.
Analise o modelo de dispersão usando Análise de variabilidade. Para abrir Análise de variabilidade, escolha Estat > DOE (Planejamento de Experimento) > Fatorial > Análise de variabilidade.
Decida se você irá:
- Usar métodos de estimativa de mínimos quadrados ou estimativa da probabilidade máxima ou ambos.
- Armazenar pesos, usando variância ajustada, para usar ao analisar o modelo de local.
Analisar o modelo de local com Análise de experimento fatorial. Para abrir Análise de experimento fatorial, escolha Estat > DOE (Planejamento de Experimento) > Fatorial > Análise de experimento fatorial.
Considerar:
- Qual coluna de respostas a ser usada:
  - Se houver repetições, use a coluna de médias armazenadas calculadas em Pré-processar Respostas.
  - Se houver replicações, use a coluna contendo os dados de resposta originais.
  Por exemplo, um experimento fatorial de 2³ com quatro repetições tem oito ensaios experimentais com quatro medições por ensaio. O Minitab calcula a média das quatro repetições em cada ensaio, fornecendo um total de oito observações. O mesmo experimento com quatro replicações tem 32 ensaios experimentais. Neste caso, cada medição é uma observação distinta, resultando em 32 observações. Experimentos com medições replicadas têm mais graus de liberdade para o termo de erro do que experimentos com repetições, que fornecem maior poder para determinar as diferenças entre as configurações de fatores no modelo de local.
- Se devem ser usados os pesos armazenados na análise de dispersão.