Resumen Del Diseño: (2 Puntos)

1.
Se hace un experimento para mejorar el rendimiento de un proceso, controlando cuatro 4

factores en dos niveles cada uno. Se corre una réplica de un diseño factorial 2 4, con los
factores tiempo (A), concentración (B), presión (C) y temperatura (D), y los resultados son los
siguientes: (2 Puntos)
a) Analice estos datos con el uso de todos los criterios existentes para encontrar el mejor
ANOVA. En las figuras considere de entrada los 15 efectos posibles.
Resumen del diseño

Factores: 4 Diseño de la base: 4, 16
Corridas: 16 Réplicas: 1
Bloques: 1 Puntos centrales (total): 0
Conclusión: Analizando ambos gráficos podemos notar que quienes cumplen el nivel
significativo de los 15 efectos posibles son: el Factor D (Temperatura), Factor A (Tiempo),
la interacción BD (Concentración*Temperatura) y la interacción AD
(Tiempo*Temperatura), los otros efectos no cumplen el nivel significativo.
Ahora para encontrar el mejor ANOVA haremos una nueva configuración en Minitab para
correr solo los factores significativos y de esa forma encontrar al mejor ANOVA.
Análisis de Varianza
Fuente GL SC Ajust. MC Ajust. Valor F Valor p
Modelo 4 259.50 64.875 22.13 0.000
Lineal 2 123.25 61.625 21.02 0.000
Tiempo 1 42.25 42.250 14.41 0.003
Temperatura 1 81.00 81.000 27.63 0.000
Interacciones de 2 términos 2 136.25 68.125 23.24 0.000
Tiempo*Temperatura 1 64.00 64.000 21.83 0.001
Concentración*Temperatura 1 72.25 72.250 24.64 0.000
Error 11 32.25 2.932
Total 15 291.75
Entre los factores significativos que elegimos podemos decir que:
Criterio de rechazo: Si p < Alpha se rechaza H0

Factor A: Tiempo 0.003< 0.05 se rechaza H0 para el factor A
Factor D: Temperatura 0.000< 0.05 se rechaza H0 para el factor D
Interacción AD: Tiempo*Temperatura 0.001<0.05 se acepta H0 para la interacción AD
Interacción BD: Concentración*Temperatura 0.000< 0.05 se rechaza H0 para el factor BD
Concluimos que al ver que los valores P obtenidos son menores que el nivel de significancia
(Alpha), podemos decir que los factores A (Tiempo), D (Temperatura) y las interacciones AD
(Tiempo*Temperatura), BD(Concentración*Temperatura) por lo tanto decimos de si hay efecto
significativo y que esos son nuestro mejor ANOVA.
b) ¿Cuáles efectos están activos?
En las gráficas visualizamos a los efectos activos que son el Factor A (Tiempo), Factor D
(Temperatura), interacción AD (Tiempo*Temperatura) y la interacción BD
(Concentración*Temperatura).
c) Determine el mejor tratamiento.
La gráfica de efectos principales muestra las medias ajustadas para cada nivel de cada
variable categórica. Puesto que las líneas no son horizontales, existen efectos principales
para todas estas variables.
En la gráfica podemos observar los distintos tipos de factores (Tiempo y Temperatura) en
sus dos niveles respectivos y su efecto.
Obtenemos que el factor Temperatura es aquel que presenta resultados de mayor
rendimiento, este llega a un máximo cerca de 20, cabe resaltar que esto se da en el
segundo nivel del tratamiento. Por otro lado, en cuanto al factor C este en su segundo
nivel presenta un rendimiento moderado.
Podemos concluir que al aplicar el segundo nivel del factor A podría presentar un mayor
resultado.
d) Prediga el rendimiento esperado en el mejor tratamiento y dé un intervalo de confianza

para el rendimiento futuro.
El rendimiento esperado en el mejor tratamiento, es decir maximizar el rendimiento, viene

dado cuando el factor Tiempo se encuentra en un nivel – (bajo), el factor Concentración se
encuentra en un nivel + (alto) y el factor Temperatura se encuentre en un nivel + (alto).
El máximo valor de rendimiento será el de 25.3750.
e) Compruebe los supuestos del modelo.
Análisis:
 Respecto al supuesto de normalidad, podemos observar en la gráfica de probabilidad
normal los residuos se ajustan a una línea recta.
 Respecto al supuesto de igualdad de varianzas, tenemos la gráfica de residuales con el
valor ajustado de la temperatura, donde los residuales están dispersos en X e Y aunque
dejan algunos espacios vacíos, sin embargo, podemos decir que se cumple el supuesto.
 Respecto al supuesto de aleatoriedad, de la gráfica de orden de observación, se puede ver
que esta no sigue una tendencia definida, por lo cual se cumple el supuesto.

Resumen Del Diseño: (2 Puntos)

Cargado por

Copyright:

Formatos disponibles

Resumen Del Diseño: (2 Puntos)

Cargado por

Información del documento

Descripción original:

Título original

Derechos de autor

Formatos disponibles

Compartir este documento

Compartir o incrustar documentos

Opciones para compartir

¿Le pareció útil este documento?

¿Este contenido es inapropiado?

Copyright:

Formatos disponibles

Resumen Del Diseño: (2 Puntos)

Cargado por

Copyright:

Formatos disponibles

1.

Se hace un experimento para mejorar el rendimiento de un proceso, controlando cuatro 4

Resumen del diseño

Entre los factores significativos que elegimos podemos decir que:

Criterio de rechazo: Si p < Alpha se rechaza H0

b) ¿Cuáles efectos están activos?

d) Prediga el rendimiento esperado en el mejor tratamiento y dé un intervalo de confianza

El rendimiento esperado en el mejor tratamiento, es decir maximizar el rendimiento, viene

También podría gustarte