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Número de blocos
Insira um número inteiro não negativo para o número de blocos no experimento. O número de blocos deve ser divido uniformemente no produto do número de pontos de extremidade e o número de replicações. Se você especificar o número de replicações, esta propriedade deve ser verdadeira para todos os números de replicações. Se você deixar o número de replicações em branco, em seguida, os resultados terão essa propriedade. Para determinar o número máximo de blocos para uma única replicação de um experimento, acesse Experimentos fatoriais com dois níveis disponíveis. Para casos mais complicados, é possível determinar os números válidos de blocos com a criação do experimentos no Minitab.
Número de termos omitidos do modelo
Insira um inteiro não negativo. Os termos são omitidos desde o maior modelo que pode ser ajustado. No maior modelo, o número de termos e o número de pontos de extremidade únicos são os mesmos. Se o experimento tem 1 replicação e 0 pontos centrais, deve ser omitido, pelo menos, 1 termo do modelo. Se o experimento tem 1 replicação, 1 ponto central, e você inclui o termo para pontos centrais, então você deve omitir, pelo menos, 1 termo do modelo. Em outros casos, você pode omitir termos para fazer cálculos para modelos reduzidos. Os cálculos são mais conservadores quando se omite o menor número de termos possível. Para obter mais informações, acesse Como calcular o número de termos a serem omitidos do modelo para o cálculo de poder e tamanho de amostra para um experimento fatorial 2 níveis.
Incluir termo para pontos centrais no modelo
Normalmente, você inclui um termo para pontos centrais quando você tem pontos centrais no experimento. O termo pontos centrais separa a variação devido à curvatura da variação que o modelo não explica. Essa separação produz uma estimativa mais precisa da variação que o modelo não explica quando a variação que a curvatura explica é diferente de zero. Você pode excluir o termo para pontos centrais se não usar os pontos centrais para modelar a variação devido à curvatura. Por exemplo, você replica os pontos centrais para fornecer uma estimativa de erro puro quando não é possível replicar todos os pontos de extremidade.
Incluir blocos no modelo
Normalmente, você inclui blocos no modelo se você pretende coletar dados em blocos. Você pode excluir os blocos do modelo para ignorar todos os efeitos de bloco. Por exemplo, se você já analisou o experimento e o efeito de bloco não foi estatisticamente significativo ou se quiser ver o efeito sobre os cálculos quando ignorar blocos. Para obter mais informações sobre o que é um bloco, acesse O que é um bloco?.
