Los comandos de la aplicación, los identificadores de las hojas de trabajo y los valores de los datos de ejemplo conservan su redacción original. Las capturas de pantalla, los gráficos y las descargas están en inglés. Los ejemplos conservan la notación numérica original en inglés: punto decimal y coma como separador de millares.
Ejemplo: adhesión de etiquetas
19 ensayos independientes: ocho ajustes distintos de la semifracción repetidos dos veces, más tres ensayos en el punto central.
Descargar las mediciones registradas (CSV, columnas en inglés)Es el mismo ejemplo registrado que se utiliza en Help. El CSV contiene los valores de los factores y las respuestas medidas, que debes importar juntos. Utiliza Open example in a practice copy en Help para rellenar previamente los ajustes.
1. Crear el espacio de trabajo
En la barra lateral, abre Design of Experiments y crea un análisis. Ponle un nombre, selecciona New blank worksheet y elige Create analysis.
2. Importar las mediciones
Descarga el CSV de ejemplo anterior e impórtalo en la hoja de trabajo. Elige Comma como delimitador, Dot como separador decimal y First row contains column names. Mantén juntas la respuesta, los valores de los factores, el tipo de punto y el orden de ejecución de cada fila.
3. Elegir el estudio e introducir los factores
En Inputs, elige Analyze existing worksheet en Task y Fractional factorial en Design family.
En Factors, utiliza Add factor o elimina una fila hasta que haya 4 factores. Mantén este orden y establece Type en Numeric para cada factor.
Introduce los valores siguientes de Factor name, Unit, Low y High.
| Factor | Nombre del factor | Unidad | Inferior | Superior |
|---|---|---|---|---|
| A | press_pressure_mpa | MPa | 0.2 | 0.4 |
| B | platen_temperature_c | °C | 35 | 55 |
| C | press_dwell_s | s | 1 | 3 |
| D | post_press_hold_s | s | 5 | 15 |
4. Asignar las columnas de entrada
En Response mappings, abre cada selector de columnas y selecciona la columna correspondiente de la hoja de trabajo.
| Columna de la hoja de trabajo | Campo de entrada |
|---|---|
press_pressure_mpa | Factor press_pressure_mpa |
platen_temperature_c | Factor platen_temperature_c |
press_dwell_s | Factor press_dwell_s |
post_press_hold_s | Factor post_press_hold_s |
Asigna peel_force_n_per_25mm a Response 1 e introduce 1 en Number of responses. Asigna run_order a Execution order y point_type a Center point indicator. En Center point column convention, elige Point type (center / factorial / fractional / star / axial / edge / edge_midpoint).
Deja Block sin asignar; este estudio registrado no tiene bloques.
5. Configurar el modelo y los gráficos
En Model, elige Default hierarchical model en Model terms e introduce 95 en Confidence level (%). Marca Include center-point adjustment in model. Deja Calculate predictions sin marcar.
Abre Plot options. Marca Effect estimates y Residual diagnostics. Deja Response contours sin marcar. Deja también Pareto view, Effect probability plot, Interaction plot y 3D surface sin marcar.
6. Analizar la hoja de trabajo
Elige Analyze worksheet y abre Results. Esta operación ajusta un modelo a las mediciones registradas; no genera ni aleatoriza un nuevo plan de ensayos.
7. Interpretar los resultados
Empezar por los ensayos registrados
Se incluyen los 19 ensayos: ocho ajustes de la semifracción repetidos dos veces, más tres ensayos en el punto central. El plan reducido no permite separar algunos efectos: presión × temperatura está confundida con permanencia × mantenimiento, por lo que el mismo contraste podría reflejar cualquiera de las dos interacciones. Este diseño se denomina de resolución IV; los efectos principales también comparten estimación con interacciones de tres factores.
Comprobar primero la falta de ajuste
La falta de ajuste tiene p = 0.0000169. El modelo de efectos principales omite un patrón que supera la variación observada en los ensayos repetidos. Investiga ese patrón antes de basarte en sus efectos o predicciones. El ajuste del punto central tiene p = 0.6678; ese resultado no anula la falta de ajuste detectada.
Leer los efectos teniendo presente esa limitación
Los efectos ajustados de nivel alto menos nivel bajo son aproximadamente +3.10 N por 25 mm para la presión, +2.41 para la temperatura, +1.25 para la permanencia y +0.70 para el mantenimiento. El intervalo del mantenimiento incluye cero. Estas estimaciones proceden del modelo con falta de ajuste detectada. Los efectos principales también comparten estimación con interacciones de tres factores; la repetición no separa esos efectos.
Gráfico en inglés de los efectos ajustados de nivel alto menos nivel bajo, con intervalos de confianza del 95%. Ver gráfico a tamaño completo (se abre en una nueva pestaña) Leer un residuo
Un residuo es la respuesta medida menos el valor ajustado. En el ensayo 8 se midieron 16.50 N por 25 mm; el modelo ajustó 15.36, por lo que quedan aproximadamente +1.14 sin explicar. Es el residuo bruto de mayor valor absoluto. Busca curvaturas, cambios en la dispersión o puntos inusuales.
Gráfico en inglés de los residuos en N por 25 mm frente a la respuesta ajustada. Ver gráfico a tamaño completo (se abre en una nueva pestaña) Comprobar la secuencia de ensayos
Lee los residuos en el orden de ejecución registrado. Busca derivas, ciclos o un cambio brusco y comprueba los registros experimentales correspondientes. Conserva los ensayos inusuales mientras los investigas; un residuo grande por sí solo no justifica eliminar una medición.
Gráfico en inglés de los residuos en N por 25 mm en el orden de ejecución registrado. Ver gráfico a tamaño completo (se abre en una nueva pestaña) Planificar cómo resolver la incertidumbre
Los pares siguientes no pueden separarse repitiendo esta misma fracción. Utiliza la guía del diseño fraccionado correspondiente y planifica ajustes adicionales si es importante una interacción individual. Resuelve la falta de ajuste detectada antes de basarte en predicciones.
Interacción Interacción confundida Presión × temperatura Permanencia × mantenimiento Presión × permanencia Temperatura × mantenimiento Presión × mantenimiento Temperatura × permanencia
Más detalles: leer cada sección de resultados
Las tablas de resultados completas utilizan seis cifras significativas, como en Help.
Resumen del modelo
Hay 19 ensayos analizados y 0 ensayos ausentes. DF cuantifica la información disponible para el modelo y el error residual. S es la desviación estándar residual en N por 25 mm. R² describe la variación ajustada en estos ensayos; el R² ajustado tiene en cuenta el tamaño del modelo. PRESS y el R² predicho utilizan errores de predicción dejando un ensayo fuera cada vez. Un R² alto no demuestra que el modelo sea adecuado. Lee el contraste de falta de ajuste y los gráficos de residuos.
| Estadístico | Valor |
|---|---|
| Respuesta | peel_force_n_per_25mm |
| Ensayos analizados | 19 |
| Respuestas faltantes | 0 |
| Rango del modelo | 6 |
| Grados de libertad de los residuos | 13 |
| S | 0.881696 |
| R² | 0.873855 |
| R² ajustado | 0.825338 |
| PRESS | 21.4293 |
| R² predictivo | 0.732517 |
| Nivel de confianza | 0.95 |
| Prueba de falta de ajuste disponible | Sí |
ANOVA de términos ajustados
La fuente de variación identifica el término del modelo o el componente de error. El tipo distingue los contrastes de términos ajustados de los totales y la descomposición del error. DF son los grados de libertad; SS es la suma de cuadrados; MS es SS dividida entre DF. F compara la variación con su estimación del error; el valor p mide la evidencia contra la hipótesis nula contrastada. Lee la falta de ajuste antes de basarte en los efectos individuales. Un guion indica que un estadístico no es aplicable.
| Fuente de variación | Tipo | DF | SS | MS | F | Valor p |
|---|---|---|---|---|---|---|
| press_pressure_mpa | ajustado | 1 | 38.5331 | 38.5331 | 49.5674 | 0.00000879518 |
| platen_temperature_c | ajustado | 1 | 23.1602 | 23.1602 | 29.7923 | 0.000109671 |
| press_dwell_s | ajustado | 1 | 6.21256 | 6.21256 | 7.99158 | 0.0142741 |
| post_press_hold_s | ajustado | 1 | 1.95301 | 1.95301 | 2.51227 | 0.136978 |
| Punto central | ajustado | 1 | 0.149842 | 0.149842 | 0.192751 | 0.667846 |
| Modelo | resumen | 5 | 70.0086 | 14.0017 | 18.0113 | 0.0000194994 |
| Error | resumen | 13 | 10.106 | 0.777387 | — | — |
| Total | resumen | 18 | 80.1147 | 4.45081 | — | — |
| Error puro | descomposición | 10 | 0.926817 | 0.0926817 | — | — |
| Falta de ajuste | descomposición | 3 | 9.17922 | 3.05974 | 33.0134 | 0.0000168766 |
Coeficientes
El término identifica un término codificado del modelo. La estimación es su coeficiente ajustado; SE cuantifica la incertidumbre; t y el valor p contrastan si el coeficiente es cero. Los límites inferior y superior del IC delimitan su intervalo del 95%. Los valores numéricos bajo, central y alto se codifican como −1, 0 y +1. Cuando hay interacciones o términos cuadrados, un coeficiente principal no describe el cambio en todas las configuraciones.
| Término | Estimación | SE | t | Valor p | Límite inferior del IC | Límite superior del IC |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Intercepto | 11.6369 | 0.220424 | 52.7932 | 1.48418e-16 | 11.1607 | 12.1131 |
| press_pressure_mpa | 1.55188 | 0.220424 | 7.04041 | 0.00000879518 | 1.07568 | 2.02807 |
| platen_temperature_c | 1.20313 | 0.220424 | 5.45823 | 0.000109671 | 0.726928 | 1.67932 |
| press_dwell_s | 0.623125 | 0.220424 | 2.82694 | 0.0142741 | 0.146928 | 1.09932 |
| post_press_hold_s | 0.349375 | 0.220424 | 1.58501 | 0.136978 | -0.126822 | 0.825572 |
| Punto central | -0.243542 | 0.554721 | -0.439034 | 0.667846 | -1.44194 | 0.954861 |
Covarianza de los coeficientes
Lee conjuntamente el término de cada fila y columna. Los elementos diagonales son los errores estándar de los coeficientes ajustados elevados al cuadrado. Los elementos fuera de la diagonal describen la incertidumbre compartida de estimación. Esta matriz se refiere a los coeficientes del modelo, no a las correlaciones entre las columnas de los factores medidos.
| Columna | Constante | press_pressure_mpa | platen_temperature_c | press_dwell_s | post_press_hold_s | Punto central |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Intercepto | 0.0485867 | 1.07884e-16 | 0 | -1.56752e-17 | 0 | -0.0485867 |
| press_pressure_mpa | 1.07884e-16 | 0.0485867 | -8.7234e-19 | -6.98991e-18 | -9.36289e-19 | -5.65637e-16 |
| platen_temperature_c | 0 | -8.76763e-19 | 0.0485867 | -6.68948e-18 | -3.78291e-18 | -7.39969e-20 |
| press_dwell_s | -1.56752e-17 | -6.83617e-18 | -6.68777e-18 | 0.0485867 | 2.57574e-18 | 8.36583e-17 |
| post_press_hold_s | 0 | -9.36289e-19 | -6.48001e-18 | 2.57574e-18 | 0.0485867 | 9.27176e-20 |
| Punto central | -0.0485867 | -5.65637e-16 | -7.39969e-20 | 8.36583e-17 | 9.27176e-20 | 0.307716 |
Efectos factoriales
El efecto es el contraste ajustado de nivel alto menos nivel bajo. SE cuantifica la incertidumbre, y los límites inferior y superior del IC delimitan su intervalo del 95%. El efecto estandarizado es el valor absoluto del efecto dividido entre su SE. Una interacción significa que el efecto de un factor cambia según el valor de otro. En esta semifracción, los efectos principales comparten estimación con interacciones de tres factores y los pares de interacciones de dos factores no pueden separarse. La falta de ajuste detectada también limita la interpretación de estas estimaciones.
| Término | Efecto | SE | Límite inferior del IC | Límite superior del IC | Efecto estandarizado |
|---|---|---|---|---|---|
| press_pressure_mpa | 3.10375 | 0.440848 | 2.15136 | 4.05614 | 7.04041 |
| platen_temperature_c | 2.40625 | 0.440848 | 1.45386 | 3.35864 | 5.45823 |
| press_dwell_s | 1.24625 | 0.440848 | 0.293856 | 2.19864 | 2.82694 |
| post_press_hold_s | 0.69875 | 0.440848 | -0.253644 | 1.65114 | 1.58501 |
Diagnóstico por fila
El ID de fila identifica la fila de la hoja de trabajo; el orden del ensayo la sitúa en la secuencia experimental. El estado indica si se analizó. El valor observado es la medición; el valor ajustado es el valor del modelo; el residuo es el valor observado menos el ajustado. El residuo estandarizado tiene en cuenta la variación residual y el apalancamiento. El apalancamiento mide lo inusuales que son las entradas del modelo. Se muestran todas las filas registradas. Investiga una fila inusual antes de modificarla o excluirla.
| ID de fila | Orden del ensayo | Estado | Valor observado | Valor ajustado | Residuo | Residuo estandarizado | Apalancamiento |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| help-doe-fractional-factorial-analysis-1 | 1 | Analizado | 10.41 | 9.85438 | 0.555625 | 0.760023 | 0.3125 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-2 | 2 | Analizado | 10.59 | 11.7119 | -1.12188 | -1.53458 | 0.3125 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-3 | 3 | Analizado | 11.18 | 11.3933 | -0.213333 | -0.296337 | 0.333333 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-4 | 4 | Analizado | 11.58 | 12.2594 | -0.679375 | -0.929297 | 0.3125 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-5 | 5 | Analizado | 11.88 | 11.3933 | 0.486667 | 0.676018 | 0.333333 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-6 | 6 | Analizado | 14.06 | 13.4194 | 0.640625 | 0.876292 | 0.3125 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-7 | 7 | Analizado | 11.47 | 12.2594 | -0.789375 | -1.07976 | 0.3125 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-8 | 8 | Analizado | 16.5 | 15.3644 | 1.13562 | 1.55339 | 0.3125 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-9 | 9 | Analizado | 10.25 | 11.0144 | -0.764375 | -1.04557 | 0.3125 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-10 | 10 | Analizado | 14.06 | 13.4194 | 0.640625 | 0.876292 | 0.3125 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-11 | 11 | Analizado | 15.96 | 15.3644 | 0.595625 | 0.814738 | 0.3125 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-12 | 12 | Analizado | 8.51 | 7.90938 | 0.600625 | 0.821577 | 0.3125 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-13 | 13 | Analizado | 10.88 | 11.5619 | -0.681875 | -0.932717 | 0.3125 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-14 | 14 | Analizado | 10.31 | 11.0144 | -0.704375 | -0.963494 | 0.3125 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-15 | 15 | Analizado | 10.7 | 11.5619 | -0.861875 | -1.17893 | 0.3125 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-16 | 16 | Analizado | 10.58 | 9.85438 | 0.725625 | 0.992561 | 0.3125 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-17 | 17 | Analizado | 11.12 | 11.3933 | -0.273333 | -0.379682 | 0.333333 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-18 | 18 | Analizado | 9.04 | 7.90938 | 1.13062 | 1.54655 | 0.3125 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-19 | 19 | Analizado | 11.29 | 11.7119 | -0.421875 | -0.57707 | 0.3125 |
Codificación de los factores
El factor identifica la entrada y el tipo indica cómo se modela. El centro y la escala convierten los valores numéricos configurados en valores codificados: (valor configurado − centro) / escala. Así, el punto medio es 0 y los límites bajo y alto introducidos son −1/+1. Niveles / contrastes se aplica a la codificación de factores categóricos; un guion no representa una medición numérica ausente. Conserva las notas sobre las columnas del modelo, los bloques y el rango de la matriz junto con esta tabla.
| Factor | Tipo | Centro | Escala | Niveles / contrastes |
|---|---|---|---|---|
| press_pressure_mpa | numérico | 0.3 | 0.1 | — |
| platen_temperature_c | numérico | 45 | 10 | — |
| press_dwell_s | numérico | 2 | 1 | — |
| post_press_hold_s | numérico | 10 | 5 | — |
- Columnas del modelo: Constante, press_pressure_mpa, platen_temperature_c, press_dwell_s, post_press_hold_s, Punto central
- Tolerancia para el rango de la matriz: 1e-10
8. Crear un informe
Conserva Model overview, Adjusted term ANOVA, Coefficients, Coefficient covariance, Row diagnostics y Factor coding, además de la tabla Factorial effects y los gráficos de efectos y residuos. Incluye las unidades de la respuesta, los valores de los factores, el orden registrado de los ensayos y todas las notas del modelo. Indica la falta de ajuste detectada al compartir conclusiones o predicciones.
Selecciona Add to report de la ejecución completada. Abre Choose individual items and advanced options para seleccionar tablas y gráficos y, a continuación, selecciona Add to draft. Los elementos ocultos se conservan en el análisis guardado.
Asigna un nombre al informe y añade el objetivo del estudio y tu interpretación. Selecciona Save, revisa Preview, y después utiliza Export → Download HTML. El ejemplo siguiente contiene todo el contenido seleccionado, incluidos los resultados que no caben en una sola pantalla.