Falta de ajuste e testes de ajuste

O que é falta de ajuste?

Um modelo de regressão exibe a falta de ajuste quando ele falha em descrever adequadamente a relação funcional entre os fatores experimentais e a variável de resposta. A falta de ajuste pode ocorrer se termos importantes do modelo como interações ou termos quadráticos não estão incluídos. Ele também pode ocorrer se diversos resíduos atipicamente grandes resultarem do ajuste do modelo.

Teste de ajuste no Minitab

O Minitab exibe o teste da falta de ajuste quando os seus dados contêm réplicas, (múltiplas observações com valores-x idênticos). As replicações representam o "erro puro", pois apenas a variação aleatória pode causar diferenças entre os valores de resposta observados.

Para determinar se o modelo ajusta os dados com precisão, compare o valor p (Valor P) ao nível significante. Normalmente, um nível de significância (também chamado alfa ou α) funciona bem. Um α de 0,05 significa que a chance de se concluir que o modelo não se ajusta aos dados quando isso não é verdade é de apenas 5%.

Valor-p < α : O modelo não se ajusta aos dados: Se o valor-p for menor ou igual a α, você conclui que o modelo não se ajusta com exatidão aos dados. Para obter um modelo melhor, talvez seja necessário adicionar termos ou transformar seus dados.
Valor-p > α : Não existe evidência de que o modelo não se ajusta aos dados: Se o valor-p for maior que α, não é possível concluir que o modelo não se ajusta bem aos dados.