Interpretar todas as estatísticas e gráficos para Poder e tamanho de amostra para experimento Plackett-Burman

Interpretação

Use o nível de significância para determinar se um efeito é estatisticamente significativo. Como o nível de significância é o limite para significância estatística, um valor mais alto aumenta a chance de cometer um erro do tipo I. Um erro do tipo I é a conclusão incorreta de que um efeito é estatisticamente significativo.

Interpretação

Use o desvio padrão suposto para descrever como são os dados variáveis. Os valores mais elevados do desvio padrão suposto indicam mais variação ou "ruído" nos dados, o que diminui o poder estatístico de um experimento.

Interpretação

Use o número de fatores para se certificar de que o experimento tem todos os fatores que você precisa estudar. Fatores são variáveis que você controla no experimento. Fatores também são conhecidos como variáveis independentes, variáveis explicativas e variáveis de preditoras. Para os cálculos de poder e tamanho de amostra, todos os fatores são numéricos. Fatores numéricos usam alguns valores controlados no experimento, embora muitos valores sejam possíveis. Esses valores são conhecidos como os níveis de fator.

Por exemplo, você está estudando fatores que poderiam afetar a resistência do plástico durante o processo de fabricação. Você decide incluir Temperatura em seu experimento. Como a temperatura é um fator, apenas três configurações de temperaturas estão no experimento: 100 °C, 150 °C e 200 °C.

Interpretação

Utilize este número para identificar o experimento Plackett-Burman que os cálculos de poder usam. Um ponto de extremidade é um ensaio experimental onde os fatores estão em ambos os níveis elevados ou baixos.

Interpretação

Use o número de pontos centrais para ver o efeito de números diferentes de pontos centrais sobre os resultados. Os pontos centrais são ensaios em que todos os fatores são fixados a meio caminho entre seus níveis baixo e alto.

Em geral, os pontos centrais exercem uma pequena influência sobre os resultados quando o experimento inclui réplicas dos pontos de extremidade. Os pontos centrais têm outras utilizações além da sua influência sobre os cálculos de poder. Por exemplo, o teste para curvatura na resposta requer pontos centrais.

Nestes resultados, os pontos nas curvas de poder mostram cálculos para uma diferença de 3. O experimento com uma réplica e nenhum ponto central tem um poder próximo de 0,5. O experimento com 1 réplica e 6 pontos centrais tem um poder de quase 0,9. Com duas réplicas, as curvas de poder para 0 pontos centrais e 6 pontos centrais são indistinguíveis no gráfico. A curva para 6 pontos centrais é um pouco superior para efeitos diferentes de zero. Os valores de poder ficam ambos próximos a um.

Interpretação

Usar o tamanho do efeito para determinar a capacidade do experimento para detectar um efeito. Se você digitar um número de réplicas, um poder e um número de pontos centrais, o Minitab calcula o menor tamanho de efeito que o experimento pode detectar com o poder especificado. Normalmente, mais réplicas permitem que um experimento planejado detecte efeitos menores.

Nestes resultados, o experimento com uma réplica pode detectar uma diferença de aproximadamente 0,015 com 80% de poder. A diferença que o experimento pode detectar com 90% de poder é maior do que 0,015, aproximadamente 0,018. O experimento com 2 réplicas pode detectar uma diferença que é menor do que 0,015, com 80% de poder, aproximadamente 0,007.

Interpretação

Use o número de réplicas para estimar quantos ensaios experimentais devem ser incluídos no experimento. Se você inserir um poder, tamanho de efeito e o número de pontos centrais, o Minitab calcula o número de réplicas. Como o número de réplicas e pontos centrais é dado em valores inteiros, o poder real pode ser maior do que seu valor alvo. Se você aumentar o número de réplicas, o poder de seu experimento também aumenta. Você deseja réplicas suficientes para alcançar o poder adequado.

Como as réplicas são valores inteiros, os valores de poder que você especifica são valores de poder alvo. Os valores de poder reais são para o número de réplicas e o número de pontos centrais no experimento planejado. Os valores de poder reais são no mínimo tão grandes quanto os valores de poder alvo.

Nestes resultados, o Minitab calcula o número de réplicas, para atingir o poder alvo. O experimento que detecta um efeito de 2 com um poder de 0,8 requer 1 réplica. Para atingir um poder de 0,9, o experimento requer 2 réplicas. O poder real com 2 réplicas é maior do que 0,99. Este poder real é o menor valor de poder que é maior ou igual a 0,9 e é obtido usando-se um número inteiro de réplicas. Para detectar o menor efeito de 0,9 com poder 0,8, o experimento necessita de 4 réplicas. Para detectar o menor efeito de 0,9 com poder 0,9, o experimento requer 5 réplicas.

Interpretação

Use o número total de ensaios para verificar se o experimento planejado é o tamanho certo para os seus recursos. Para um experimento Plackett-Burman, esta fórmula fornece o número total de ensaios experimentais:

Nestes resultados, um experimento com 12 pontos de extremidade e 4 pontos centrais tem 16 ensaios no total. O número de ensaios em 2 replicações do experimento é 12*2 + 4 = 28.

Interpretação

Use o valor de poder para determinar a capacidade de o experimento detectar um efeito. Se você inserir um número de replicações, um tamanho de efeito, e um número de pontos centrais, o Minitab calcula o poder do experimento. Em geral, um valor de poder de 0,9 é considerado adequado. Um valor de 0,9 indica que um experimento tem uma probabilidade de 90% de detectar um efeito do tamanho que você especificar. Normalmente, quanto menor o número de replicações, menor é a potência. Se um experimento tiver baixo poder, você pode deixar de detectar um efeito e erroneamente concluir que não existe nenhum.

Estes resultados demonstram como o aumento do número de ensaios experimentais aumenta o poder. Para um tamanho de efeito de 0,9, o poder do experimento é de aproximadamente 0,55 com 64 ensaios no total. Com 160 ensaios no total o poder do experimento aumenta para cerca de 0,91.

Estes resultados também demonstram como o aumento do tamanho do efeito aumenta o poder. Para um experimento de 64 ensaios, o poder é de aproximadamente 0,55 para um tamanho de efeito de 0,9. Com um tamanho de efeito de 1,5, o poder aumenta para cerca de 0,93.

Interpretação

Use a curva de poder para avaliar as propriedades adequadas para o seu experimento.

A curva de poder representa a relação entre poder e tamanho do efeito para todas as combinação de pontos centrais e repetições. Cada símbolo na curva da poder representa um valor calculado com base nas propriedades que você insere. Por exemplo, se você inserir um número de réplicas, um valor de poder e um número de pontos centrais, o Minitab calcula o tamanho do efeito correspondente e exibe o valor calculado no gráfico para a combinação de réplicas e pontos centrais. Se você resolver para réplicas ou pontos centrais, o gráfico também inclui curvas para as outras combinações de réplicas e pontos centrais que estão nas combinações que alcançam o poder de destino. O gráfico não mostra curvas para casos que não têm graus de liberdade suficientes para avaliar a significância estatística.

Examine os valores na curva para determinar o tamanho de efeito que o experimento detecta a um determinado poder, número de pontos de extremidades e número de pontos centrais. Em geral, um valor de poder de 0,9 é considerado adequado. No entanto, alguns profissionais consideram o valor de poder de 0,8 como adequado. Se uma experimento com um fator tiver baixo poder, talvez não seja possível detectar um efeito que seja praticamente significativo. Aumentar o número de réplicas aumenta o poder de seu experimento. Você quer ensaios experimentais suficientes em seu experimento para alcançar o poder adequado. Um experimento tem mais poder para detectar um efeito maior do que um efeito menor.