TRABAJO DE DISEÑO DE EXPERIEMNTOS.

TRABAJO DE DISEÑO DE EXPERIEMNTOS

NATALIA GARRIDO

EJERCICIO 3

Una fábrica de herramientas desea comprobar si la resistencia de unas piezas mecánicas que le proporcionan cuatro suministradores diferentes depende del suministrador. Para ello recoge una muestra aleatoria de cada suministrador y somete a cada una de las piezas elegida a una prueba de resistencia consistente en observar el número de veces que cada pieza soporta una presión hasta estropearse. Los resultados del experimento son los de la tabla adjunta:

DESARROLLO:

La variable respuesta es la resistencia

El factor es el suministrador

El tratamiento son los suministradores

La unidad  de análisis son las piezas mecánicas

Resumen Estadístico para Y

Esta tabla muestra diferentes estadísticos de Y para cada uno de los 4 niveles de tratamiento.  La intención principal del análisis de varianza de un factor es la de comparar las medias de los diferentes niveles, enlistados aquí bajo la columna de Promedio.  Selecciones Gráfica de Medias de la lista de Opciones Gráficas para mostrar gráficamente las medias.  

Tabla ANOVA para Y por tratamiento

La tabla ANOVA descompone la varianza de Y en dos componentes: un componente entre-grupos y un componente dentro-de-grupos.  La razón-F, que en este caso es igual a 2,68374, es el cociente entre el estimado entre-grupos y el estimado dentro-de-grupos.  Puesto que el valor-P de la razón-F es mayor o igual que 0,05, no existe una diferencia estadísticamente significativa entre la media de Y entre un nivel de tratamiento y otro, con un nivel del 95,0% de confianza.

Tabla de Medias para Y por tratamiento con intervalos de confianza del 95,0%

Esta tabla muestra la media de Y para cada nivel de tratamiento.  También muestra el error estándar de cada media, el cual es una medida de la variabilidad de su muestreo.  El error estándar es el resultado de dividir la desviación estándar mancomunada entre el número de observaciones en cada nivel.  La tabla también muestra un intervalo alrededor de cada media.  Los intervalos mostrados actualmente están basados en el procedimiento de la diferencia mínima significativa (LSD) de Fisher.  Están construidos de tal manera que, si dos medias son iguales, sus intervalos se traslaparán un 95,0% de las veces.  Puede ver gráficamente los intervalos seleccionando Gráfica de Medias de la lista de Opciones Gráficas.  En las Pruebas de Rangos Múltiples, estos intervalos se usan para determinar cuáles medias son significativamente diferentes de otras.

[pic 1]

[pic 2]

Datos/Variable: B.RESIDUOS (Residuos)

40 valores con rango desde -24,9 a 35,1

Distribuciones Ajustadas

Este análisis muestra los resultados de ajustar una distribución normal a los datos de B.RESIDUOS.  Los parámetros estimados para la distribución ajustada se muestran arriba.  Se puede evaluar si la distribución normal ajusta los datos adecuadamente, seleccionando Pruebas de Bondad de Ajuste de la lista de Opciones Tabulares.  También puede evaluarse visualmente que tan bien la distribución normal se ajusta, seleccionando Histogramas de Frecuencia de la lista de Opciones Gráficas.  Otras opciones dentro el procedimiento permiten calcular y desplegar áreas de colas y valores críticos para la distribución.  Para seleccionar una distribución diferente, presione el botón secundario del ratón y seleccione Opciones de Análisis.

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