Análisis e interpretación de los resultados de la tabla ANOVA

INSTITUTO TECNOLÓGICO SUPERIOR DE XALAPA

Resultados:

Examen de Estadística Inferencial II

Estadística Inferencial II

Alumno:

Hernández Piña Manuel Alberto

197O01046

Ingeniería Industrial

Sabatino

4to semestre

Grupo A

Fecha: 27 – 05 – 2021

INDICE

Problemática        2

Intervención.-        2

Datos obtenidos en la Prueba:        2

Objetivo a lograr mediante la intervención usando Técnicas Experimentales:        3

Justificación del método experimental elegido        3

Base de datos en Software Minitab.        4

Obtención de residuos        5

Prueba de Normalidad de los residuos de Anderson – Darling        8

Análisis y decisión respecto al supuesto de Normalidad.        9

Prueba de Homogeneidad de Varianzas de Bartlett        10

Análisis y decisión:        11

ANOVA        12

Análisis e interpretación de los resultados de la tabla ANOVA        12

Prueba de Tukey de comparaciones múltiples.        13

Conclusiones:        14

Conclusión personal:        15

Examen de Estadística Inferencial II

1.-

Problemática. - Ante la necesidad de implementar nueva maquinaria en una línea de producción, una empresa acude a 4 proveedores especializados, cada uno ofrece una máquina diferente y con diferentes niveles de rendimiento. El gerente general ordena que para elegir la mejor opción se envíen a 4 operarios a hacer pruebas con las diferentes máquinas.

El ingeniero de producción conocedor de las competencias de los operarios enviados, sabe lo siguiente: uno de ellos, Mike el más experto, tiene habilidades excepcionales, Rosendo también es de alta confiabilidad sus resultados siempre están arriba del promedio, Lucas, el tercero por cuestiones de actitud regularmente apenas están en términos del promedio solicitado y finalmente Xavier es un novato en desarrollo que todavía actúa bajo supervisión.

Intervención. - Con la medida que tomó el Gerente General, el Gerente de Producción, teme que se confundan los resultados de sus pruebas, ya que un buen operador, puede hacer ver bien a una máquina aún con limitaciones, y viceversa, una buena máquina en manos de un mal operador, puede redundar en malos resultados. Para evitar estos sesgos de incertidumbre, y poder decidir bien cuál máquina comprar, el gerente de producción, decidió analizar las pruebas bajo un diseño experimental DBCA, para ello se bloqueará a los trabajadores (para que el impacto de su desempeño no afecte la selección de la máquina), poniendo la atención en el desempeño de la máquina como factor principal.

Datos obtenidos en la Prueba:

2.-

Objetivo a lograr mediante la intervención usando Técnicas Experimentales:

Obtención de una solución confiable estadísticamente para el caso, por medio de un DVCA utilizando el software de Minitab, para llevar a cabo la toma de decisiones con un fundamento estadístico basado en datos numéricos capturados.

3.-

Justificación del método experimental elegido

Se elige el Diseño de Bloques Completamente Aleatorizado para este experimento ya que nos permite realizar el análisis de los factores categóricos(en este caso los proveedores), sin que el resto de factores causen ruido o sesgos en los resultados (para esta vez son los operadores) y definir que factor afecta y cual no.

4.-

Base de datos en Software Minitab.

Organizar datos en Excel:

[pic 1]

Realizar la copia de la tabla en la plataforma Minitab:

[pic 2]

5.-

Obtención de residuos

En el programa Minitab, seguir la ruta:

[pic 3]

Seleccionar:

[pic 4]

Seleccionar: [pic 5]

Se nos agrega una cuarta columna en la tabla: “RESI”.

[pic 6]

6.-

Prueba de Normalidad de los residuos de Anderson – Darling

Para este supuesto se plantean 2 hipótesis:

H0 = Los residuos siguen una distribución normal

H1 = Los residuos no siguen una distribución normal

Con un nivel de confianza de 95%.

Seguimos los siguientes pasos o ruta:

[pic 7]

Se seleccionan:

[pic 8]

Grafica:

[pic 9]

...