Source: https://support.minitab.com/es-mx/minitab/18/help-and-how-to/modeling-statistics/doe/how-to/factorial/create-factorial-design/create-2-level-factorial-default-generators/examine-the-design/key-results/
Timestamp: 2017-10-17 14:52:40+00:00

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Interpretar los resultados clave para Crear diseño factorial de 2 niveles (Generadores predeterminados) - Minitab
Interpretar los resultados clave para Crear diseño factorial de 2 niveles (Generadores predeterminados)
Realice los siguientes pasos para examinar el diseño que usted creó. La salida clave incluye el resumen del diseño y la estructura de alias.
Paso 1: Examinar las propiedades del diseño
Paso 2: Examinar la estructura de alias
Paso 3: Recolectar datos experimentales
Utilice el resumen del diseño para examinar sus propiedades clave. La mayoría de las propiedades del diseño coincidirán con selecciones que usted realizó para el diseño base.
Sin embargo, si el diseño incluye pliegues o bloques, la resolución final del diseño puede ser diferente de la resolución del diseño base. Los pliegues pueden aumentar la resolución del diseño. Los bloques pueden disminuir la resolución del diseño.
Si el diseño incluye cualquiera de los siguientes elementos, el número total de corridas difiere del número de corridas en el diseño base:
Réplicas o pliegues: Cada réplica o pliegue agrega un número de corridas igual al número de puntos de vértice en el diseño base.
Puntos centrales: Cada punto central agrega 1 corrida al número total de corridas en el diseño base.
Bloques y puntos centrales: Cada bloque contiene el mismo número de puntos centrales, así que si tiene 4 bloques con 4 puntos centrales por bloque, usted agrega 16 puntos al diseño base.
Factores de texto y puntos centrales: Minitab agrega puntos centrales en cada nivel de un factor de texto en un diseño de 2 niveles. Por lo tanto, cada factor de texto duplica el número de puntos centrales en el diseño.
Para este diseño, todas las características del diseño son iguales a las selecciones realizadas durante la creación del diseño.
Resumen del diseño Factores: 6 Diseño de la base: 6, 16 Resolución: IV Corridas: 16 Réplicas: 1 Fracción: 1/4 Bloques: 1 Puntos centrales (total): 0
Este diseño tiene 4 bloques. Cada bloque contiene 4 corridas. La resolución es diferente del diseño sin bloques porque los bloques se confunden con interacciones de dos factores.
Resumen del diseño Factores: 6 Diseño de la base: 6, 16 Resolución con bloques: III Corridas: 16 Réplicas: 1 Fracción: 1/4 Bloques: 4 Puntos centrales (total): 0 * NOTA * Los bloques se confunden con interacciones de dos factores.
Este diseño tiene 4 bloques y 2 réplicas. Cada bloque contiene 8 corridas. Puesto que los bloques se pueden generar parcialmente a partir de las réplicas, la resolución del diseño con bloques es IV. Debido a que el diseño tiene 2 réplicas, en el diseño final hay dos corridas para cada combinación de niveles de factores en el diseño base. Por lo tanto, el número de corridas es el doble del número de corridas del diseño base.
Resumen del diseño Factores: 6 Diseño de la base: 6, 16 Resolución con bloques: IV Corridas: 32 Réplicas: 2 Fracción: 1/4 Bloques: 4 Puntos centrales (total): 0
Este diseño tiene 2 puntos centrales. Puesto que el diseño tiene todos los factores numéricos, se incluyen un total de 2 puntos centrales en el diseño.
Factors: 6 Base Design: 6, 16 Resolution: IV Runs: 18 Replicates: 1 Fraction: 1/4 Blocks: 1 Center pts (total): 2
Este diseño incluye 2 puntos centrales, pero debido a que uno de los factores es un factor de texto, Minitab agrega un total de 4 puntos centrales al diseño. Cuando el diseño incluye un factor de texto, Minitab agrega puntos centrales en el nivel bajo y en el nivel alto del factor de texto con los factores numéricos establecidos en sus niveles intermedios.
Factors: 6 Base Design: 6, 16 Resolution: IV Runs: 20 Replicates: 1 Fraction: 1/4 Blocks: 1 Center pts (total): 4
La estructura de alias describe el patrón de confusión que ocurre en un diseño. También se dice que los términos que se confunden forman una estructura de alias.
La estructura de alias, también conocida como confusión, ocurre en diseños factoriales fraccionados debido a que el diseño no incluye todas las combinaciones de niveles de factores. Por ejemplo, si el factor A se confunde con la interacción BCD de 3 factores, el efecto estimado de A es la suma del efecto de A y el efecto de BCD. Usted no puede determinar si un efecto significativo se debe a A, a BCD o a una combinación de ambos. Cuando usted analiza el diseño en Minitab, puede incluir términos confundidos en el modelo. Minitab elimina los términos que se indican más tarde en la lista de términos. Sin embargo, ciertos términos siempre se ajustan primero. Por ejemplo, si incluye bloques en el modelo, Minitab retiene los términos de los bloques y elimina cualquier términos que forme estructuras de alias con bloques.
Puede utilizar la estructura de alias para verificar que términos importantes no formen estructuras de alias entre sí. Si la estructura de alias es inaceptable, considere realizar alguna de las siguientes acciones:
Crear el diseño nuevamente, pero ingrese los factores en Minitab en un orden diferente.
Utilizar una fracción más grande del diseño.
Plegar el diseño.
Especificar diferentes generadores de diseños.
Para ver cómo determinar la estructura de alias, vaya a Todos los estadísticos para Crear diseño factorial de 2 niveles (Generadores predeterminados) y haga clic en "Relación definitoria".
Resumen del diseño Factores: 5 Diseño de la base: 5, 8 Resolución: III Corridas: 8 Réplicas: 1 Fracción: 1/4 Bloques: 1 Puntos centrales (total): 0 * NOTA * Algunos efectos principales se confunden con interacciones de dos factores.
Generadores del diseño: D = AB, E = AC
Estructura de alias I + ABD + ACE + BCDE A + BD + CE + ABCDE B + AD + CDE + ABCE C + AE + BDE + ABCD D + AB + BCE + ACDE E + AC + BCD + ABDE BC + DE + ABE + ACD BE + CD + ABC + ADE
Resultado clave: Estructura de alias
En este diseño, la tabla de estructura de alias muestra que varios términos se confunden entre sí. Por ejemplo, la segunda línea en la tabla indica que el factor A se confunde con los términos BD, CE y ABCDE. La tercera línea muestra que el factor B se confunde con los términos AD, CDE y ABCE.
El ingeniero que planificó este diseño determina que la interacción AB es un término importante y no puede formar estructuras de alias con ningún efecto principal. Sin embargo, la estructura de alias muestra que AB forma estructuras de alias con el factor D. El ingeniero también observa que hay otras interacciones de 2 factores que no forman estructuras de alias con ningún efecto principal, incluidas BC, DE, BE y CD. Al cambiar el orden en que se ingresan los factores en Minitab, el ingeniero puede crear un diseño donde la interacción importante no forma estructuras de alias con ningún efecto principal. El ingeniero vuelve a crear el diseño e ingresa el factor A en la tercera fila en el cuadro de diálogo, en lugar de la primera fila, por lo que el factor A se convierte en el factor C. La interacción original entre A y B es ahora la interacción entre B y C, que no forma estructuras de alias con ningún efecto principal.
Cuando se crea un diseño, Minitab almacena la información del diseño en la hoja de trabajo. Minitab incluye columnas para orden estándar (OrdenEstándar), orden de las corridas (OrdenCorrida), puntos centrales (PtCentral), bloques (Bloques) y una columna para cada factor. Para obtener más información, vaya a Cómo almacena Minitab la información del diseño en la hoja de trabajo.
Usted puede utilizar la hoja de trabajo para guiar su experimento porque esta indica la configuración de los factores para cada corrida experimental y, si aleatoriza el diseño, el orden en que se deben realizar las corridas. Si no aleatorizó el diseño, puede hacerlo con Modificar diseño. Antes de realizar el experimento, debe asignar nombre a una o más columnas en la hoja de trabajo para los datos de respuesta. Después de ingresar los datos de respuesta, puede utilizar Analizar diseño factorial para analizar el diseño.
Por ejemplo, esta hoja de trabajo muestra un diseño con 2 factores, Temperatura y Tiempo. La primera fila en la hoja de trabajo contiene la primera corrida experimental, donde temperatura se estableció en 100 y tiempo en 5. Después que se realiza esta corrida, la medición de resistencia se puede ingresar en la hoja de trabajo.
Antes de realizar el experimento, hay varias actividades que puede efectuar como ayuda para asegurar que el experimento sea exitoso.
Documentar los procedimientos del experimento y capacitar a las personas que participan en el mismo.
Validar el sistema de mediciones para asegurar que sea exacto.
Revisar las combinaciones de los niveles de los factores para asegurar que todas sean factibles.
Realizar corridas de ensayo para verificar materiales, equipos y procedimientos.
Para obtener más información, vaya a Lista de verificación de actividades previas al experimento.

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