Manual Minitab

La información de cada celda de la tabla representa la única combinación de RPM y aceite. Las observaciones son clasificadas en las dos variables.

¿Cuándo usar Balance ANOVA?

Usa Balance ANOVA cuando tengas respuestas continuas de datos fijos en uno o más factores. Los datos deben estar balanceados, Esto es, "deben tener los mismos números de observaciones en cada celda del diseño.

Antes de aceptar los resultados en el ANOVA, debes verificar las siguientes suposiciones acerca del residual y validar los resultados.

•La residual debe ser independiente ( y ser la azar).

•La residual no tiene una desviación sustancial de la distribución normal.

•La residual debe tener constantes variaciones a través de los niveles de factor.

¿Por qué que usar Balance ANOVA?

Balance ANOVA te puede ayudar a responder preguntas tales como:

•¿Hay diferencias en tus productos a causa de varios factores identificados?

•¿Son ciertas combinaciones de los niveles de factor ideales?

Por ejemplo,

•¿El nivel de temperatura del motor funcionando cambia por el factor de RPM o Peso del aceite?.

•¿Existen ciertos cambios de maquinas en tus planta que son mas productivos que otros, o es una maquina mas productiva en ciertos cambios, pero no en otras?

Ejecutando One Way ANOVA

Para una comparación, primero ejecuta one-way ANOVA, para analizar el desgaste de la pintura como un factor del tipo de pintura solamente.

One-Way ANOVA

1.- Abre el proyecto PNTWEAR.MPJ.

2.- Escoge Stat > ANOVA-ONE WAY .

3.- En Respuesta enter PntWear.

4.- En Factor enter Paint.

5.- Click OK.

Interpretando tus resultados

Aunque la mejor pintura es la de Y-0242 (media = 14.25) y la peor de Y-1725m (media = 10.75) estas diferencias fueron no significativas "en el nivel 0.05 ∞ (p =0.115).

Graficando los datos

Información importante se pierde cuando no incluyes el factor de localización en tu análisis. Para ilustrar esto, usa el chart para crear unas barras agrupadas ilustrando el desgaste de la pintura en función de ambos tipos: de pintura y locacion.

Chart

1.- Escoge Graph > Chart.

2.- Complete el recuadro como se indica a continuación.

* Asegúrate de cambiar para cada uno de Graph a Group.

3.- Click: Options.

4.- Revisa el Group y enter Paint.

5.- Click OK en cada recuadro.

Interpretando tus resultados

La grafica muestra una gran cantidad de variabilidad en los datos asociados con Localización. En general, el menor desgaste de pintura se presenta en Philadelphia y la peor en Scranton.

Cuando tu no incluyes "Localización" en tu análisis, esta variabilidad es atribuida al error (dentro del grupo con variación). Esto disminuye tu F ratio.

Usando una segunda variable del bloque de variación de Locación.

Incluyendo locación en tu análisis quieres prevenir la variabilidad asociada con este factor, donde se les atribuye el error. Esto incrementara tu habilidad para detectar diferencias en desgaste de cada pintura.

Usa Balance ANOVA para analizar si el desgaste de pintura es un factor de ambos Pintura y Localización. Esto es llamado: Diseño aleatorio del bloque, porque el factor de interés es la pintura, y Localización es incluido solamente para reducir el error de variabilidad, Tal factor es llamado "Variable de bloque".

La respuesta debe estar en una columna con descripciones y columnas adicionales indicando los niveles de cada factor por cada observación.

Balance ANOVA

1.- Escoge Stat > ANOVA > Balance ANOVA.

2.- Complete el recuadro como se indica a continuación

3.- Click OK.

Interpretando tus resultados

En este modelo el efecto de ambos: Pintura y Localización son significantes en un nivel 0.05 ∞ (p = 0.003 y 0.007 respectivamente).

Note que el MS del error (también llamado MSE) en este modelo es solamente 1.285, comparado con el 4.190 del modelo que no incluyo localización como factor, porque el MSE es el denominador de todos los F-ratios, reduciendo el MSE, incrementa el F-Values.

Analizando el residual

Después de que confíes en los resultados de ANOVA, debes revisar, para estar seguro de todas las suposiciones acerca del residual que hayas encontrado.

Usa Balance ANOVA para crear una tabla de Residual.

Balanced ANOVA

1.- Escoge Stat > ANOVA > Balanced ANOVA y presiona Ctrl + E para regresar a Balance Analysis of Variance de los recuadros.

2.- Click Graphs.

3.- Marca las cuatro opciones bajo Residual Plots.

4.- Click OK en cada recuadro.

Interpretando tus resultados

Usa un cuadro de distribución normal y un histolograma para verificar que tu residual no este desviado considerablemente de la distribución normal.

•Si la residual viene desde la distribución normal, los puntos tienen una línea recta en la grafica normal y en el histolograma no tiene una forma de campana recta.

•Si el residual no viene desde una distribución normal, los puntos no continúan en línea recta en la grafica Normal y en el histolograma no tiene forma de campana.

Basado en los recuadros, es razonable asumir que la residual no esta desviada sustanciablemente de la distribución normal. (Normalmente pruebas ejecutadas del residual (no presentadas en este ejemplo) produce que p = valor menos de 0.423.)

Interpretando tus resultados

Usa las graficas de residual contra el ajuste para verificar que las siguientes suposiciones han sido encontradas:

•Variaciones constantes a través de la combinación de todos los factores.

•No están fuera de línea los datos.

Si tú ves cualquier tipo de patrón en la grafica, una de estas suposiciones encontradas has sido violada. La tabla abajo resume los tipos de patrones que tú puedes ver:

Los Patrones

Indican………

La extensión desigual de

...