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: resistencia del sellado de bolsas
22 ensayos de sellado independientes: ocho combinaciones de dos niveles repetidas en cada uno de dos días, más tres ensayos en el punto central por día. Cada bloque es un día experimental; mantén su columna asignada para que el modelo tenga en cuenta las diferencias entre días.
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 Full factorial en Design family.
En Factors, utiliza Add factor o elimina una fila hasta que haya 3 factores. Mantén este orden y establece Type en Numeric para cada factor.
Introduce los valores de Factor name, Unit, Low y High que se indican a continuación.
| Factor | Nombre del factor | Unidad | Valor bajo | Valor alto |
|---|---|---|---|---|
| A | jaw_temperature_c | °C | 150 | 170 |
| B | dwell_time_s | s | 0.8 | 1.2 |
| C | jaw_pressure_mpa | MPa | 0.25 | 0.35 |
Deja Numeric levels, optional en blanco.
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 |
|---|---|
jaw_temperature_c | Factor jaw_temperature_c |
dwell_time_s | Factor dwell_time_s |
jaw_pressure_mpa | Factor jaw_pressure_mpa |
Asigna seal_strength_n_per_15mm 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).
Asigna block a Block para mantener los dos días experimentales en el modelo.
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 22 ensayos de sellado. Las ocho combinaciones de niveles bajos y altos se repitieron en cada uno de dos días, con tres ensayos en el punto central por día. El modelo ajusta por los dos días. Cada respuesta es la resistencia medida de un sellado realizado de forma independiente.
Comprobar si el modelo omite algún patrón
Consulta la falta de ajuste en el ANOVA de términos ajustados. Su valor p es 0.9725, por lo que este contraste no detecta un patrón omitido al nivel del 5%. Esto no demuestra que el modelo sea correcto. El efecto del día tiene p = 0.01595; mantén el ajuste por bloques al comparar configuraciones.
Leer los efectos
La temperatura tiene el mayor efecto ajustado de nivel alto menos nivel bajo: aproximadamente +5.97 N por 15 mm. El tiempo de permanencia añade aproximadamente +3.99 y la presión +1.25. Temperatura × tiempo de permanencia es aproximadamente +2.65; temperatura × presión es aproximadamente −1.51. Una interacción significa que el efecto de un factor cambia según el valor de otro. Estos efectos principales no se mantienen sin cambios en todas las combinaciones.
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 11 se midieron 23.87 N por 15 mm; el modelo ajustó 22.55, por lo que quedan aproximadamente +1.32 sin explicar. Es el residuo bruto de mayor valor absoluto. En el gráfico, busca curvaturas, cambios en la dispersión o puntos inusuales.
Gráfico en inglés de los residuos en N por 15 mm frente a la respuesta ajustada. Ver gráfico a tamaño completo (se abre en una nueva pestaña) Comprobar la secuencia de ensayos
El eje horizontal sigue el orden de ejecución registrado. Busca derivas, ciclos o cambios repentinos en los residuos. Un patrón puede sugerir que el modelo no recoge algún cambio ocurrido durante el experimento; el gráfico no identifica su causa.
Gráfico en inglés de los residuos en N por 15 mm en el orden de ejecución registrado. Ver gráfico a tamaño completo (se abre en una nueva pestaña) Elegir un ensayo de confirmación
Revisa los registros de los ensayos inusuales y compara las combinaciones teniendo en cuenta sus interacciones y el ajuste por día. Confirma una configuración prometedora y viable con nuevos sellados independientes. El mayor efecto principal por sí solo no determina la mejor combinación de condiciones de operación.
Más detalles: leer cada sección de resultados
Las tablas de resultados completas utilizan seis cifras significativas, como en Help.
Resumen del modelo
Hay 22 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 15 mm. R² describe la variación ajustada en estos ensayos; el R² ajustado tiene en cuenta el tamaño del modelo. Consulta Detalle de predicción y coeficientes para PRESS y el R² predicho. 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 | seal_strength_n_per_15mm |
| Ensayos analizados | 22 |
| Respuestas faltantes | 0 |
| Rango del modelo | 9 |
| Grados de libertad de los residuos | 13 |
| S | 0.565919 |
| R² | 0.983747 |
| R² ajustado | 0.973744 |
| PRESS | 9.07951 |
| R² predictivo | 0.964555 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| jaw_temperature_c | ajustado | 1 | 142.325 | 142.325 | 444.398 | 1.95327e-11 |
| dwell_time_s | ajustado | 1 | 63.6006 | 63.6006 | 198.588 | 2.97481e-9 |
| jaw_pressure_mpa | ajustado | 1 | 6.2001 | 6.2001 | 19.3593 | 0.000717766 |
| jaw_temperature_c × dwell_time_s | ajustado | 1 | 28.037 | 28.037 | 87.5433 | 3.87092e-7 |
| jaw_temperature_c × jaw_pressure_mpa | ajustado | 1 | 9.1204 | 9.1204 | 28.4777 | 0.000135106 |
| dwell_time_s × jaw_pressure_mpa | ajustado | 1 | 0.245025 | 0.245025 | 0.76507 | 0.397618 |
| Bloque | ajustado | 1 | 2.45557 | 2.45557 | 7.66731 | 0.0159483 |
| Punto central | ajustado | 1 | 0.00950303 | 0.00950303 | 0.0296724 | 0.865888 |
| Modelo | resumen | 8 | 251.993 | 31.4991 | 98.3535 | 2.27367e-10 |
| Error | resumen | 13 | 4.16344 | 0.320265 | — | — |
| Total | resumen | 21 | 256.157 | 12.1979 | — | — |
| Error puro | descomposición | 4 | 2.78713 | 0.696783 | — | — |
| Falta de ajuste | descomposición | 9 | 1.37631 | 0.152923 | 0.21947 | 0.972452 |
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 | 22.935 | 0.14148 | 162.108 | 7.05502e-23 | 22.6294 | 23.2406 |
| jaw_temperature_c | 2.9825 | 0.14148 | 21.0807 | 1.95327e-11 | 2.67685 | 3.28815 |
| dwell_time_s | 1.99375 | 0.14148 | 14.0921 | 2.97481e-9 | 1.6881 | 2.2994 |
| jaw_pressure_mpa | 0.6225 | 0.14148 | 4.39992 | 0.000717766 | 0.316851 | 0.928149 |
| jaw_temperature_c × dwell_time_s | 1.32375 | 0.14148 | 9.35646 | 3.87092e-7 | 1.0181 | 1.6294 |
| jaw_temperature_c × jaw_pressure_mpa | -0.755 | 0.14148 | -5.33645 | 0.000135106 | -1.06065 | -0.449351 |
| dwell_time_s × jaw_pressure_mpa | 0.12375 | 0.14148 | 0.874683 | 0.397618 | -0.181899 | 0.429399 |
| Bloque · contraste 1 | -0.334091 | 0.120654 | -2.76899 | 0.0159483 | -0.594749 | -0.0734329 |
| Punto central | -0.0466667 | 0.270913 | -0.172257 | 0.865888 | -0.631939 | 0.538606 |
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.
| Término | Efecto | SE | Límite inferior del IC | Límite superior del IC | Efecto estandarizado |
|---|---|---|---|---|---|
| jaw_temperature_c | 5.965 | 0.28296 | 5.3537 | 6.5763 | 21.0807 |
| dwell_time_s | 3.9875 | 0.28296 | 3.3762 | 4.5988 | 14.0921 |
| jaw_pressure_mpa | 1.245 | 0.28296 | 0.633703 | 1.8563 | 4.39992 |
| jaw_temperature_c × dwell_time_s | 2.6475 | 0.28296 | 2.0362 | 3.2588 | 9.35646 |
| jaw_temperature_c × jaw_pressure_mpa | -1.51 | 0.28296 | -2.1213 | -0.898703 | 5.33645 |
| dwell_time_s × jaw_pressure_mpa | 0.2475 | 0.28296 | -0.363797 | 0.858797 | 0.874683 |
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-getting-started-1 | 1 | Analizado | 18.72 | 18.7872 | -0.0671591 | -0.165039 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-2 | 2 | Analizado | 28.38 | 28.9097 | -0.529659 | -1.3016 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-3 | 3 | Analizado | 17.82 | 17.6947 | 0.125341 | 0.308017 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-4 | 4 | Analizado | 22.53 | 22.5542 | -0.0242424 | -0.0482605 | 0.212121 |
| help-doe-getting-started-5 | 5 | Analizado | 22.09 | 22.5222 | -0.432159 | -1.062 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-6 | 6 | Analizado | 21.89 | 22.5542 | -0.664242 | -1.32234 | 0.212121 |
| help-doe-getting-started-7 | 7 | Analizado | 21.83 | 21.7897 | 0.0403409 | 0.099135 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-8 | 8 | Analizado | 22 | 22.0097 | -0.00965909 | -0.0237365 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-9 | 9 | Analizado | 20.45 | 20.2022 | 0.247841 | 0.609052 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-10 | 10 | Analizado | 28.89 | 28.8922 | -0.00215909 | -0.00530581 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-11 | 11 | Analizado | 23.87 | 22.5542 | 1.31576 | 2.61934 | 0.212121 |
| help-doe-getting-started-12 | 12 | Analizado | 20.68 | 20.8703 | -0.190341 | -0.467749 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-13 | 13 | Analizado | 23.47 | 23.2224 | 0.247576 | 0.49286 | 0.212121 |
| help-doe-getting-started-14 | 14 | Analizado | 18.18 | 18.3628 | -0.182841 | -0.449319 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-15 | 15 | Analizado | 22.32 | 23.2224 | -0.902424 | -1.7965 | 0.212121 |
| help-doe-getting-started-16 | 16 | Analizado | 29.62 | 29.5603 | 0.0596591 | 0.146608 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-17 | 17 | Analizado | 30.05 | 29.5778 | 0.472159 | 1.1603 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-18 | 18 | Analizado | 19.58 | 19.4553 | 0.124659 | 0.306341 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-19 | 19 | Analizado | 22.63 | 22.6778 | -0.0478409 | -0.117566 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-20 | 20 | Analizado | 23.25 | 23.2224 | 0.0275758 | 0.0548963 | 0.212121 |
| help-doe-getting-started-21 | 21 | Analizado | 22.36 | 22.4578 | -0.0978409 | -0.240437 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-22 | 22 | Analizado | 23.68 | 23.1903 | 0.489659 | 1.2033 | 0.482955 |
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 |
|---|---|---|---|---|
| jaw_temperature_c | numérico | 160 | 10 | — |
| dwell_time_s | numérico | 1 | 0.2 | — |
| jaw_pressure_mpa | numérico | 0.3 | 0.05 | — |
- Columnas del modelo: Constante, jaw_temperature_c, dwell_time_s, jaw_pressure_mpa, jaw_temperature_c × dwell_time_s, jaw_temperature_c × jaw_pressure_mpa, dwell_time_s × jaw_pressure_mpa, Bloque · contraste 1, Punto central
- Tolerancia para el rango de la matriz: 1e-10
- Nivel de bloque: Day_1
- Nivel de bloque: Day_2
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 | jaw_temperature_c | dwell_time_s | jaw_pressure_mpa | jaw_temperature_c × dwell_time_s | jaw_temperature_c × jaw_pressure_mpa | dwell_time_s × jaw_pressure_mpa | Bloque · contraste 1 | Punto central |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Intercepto | 0.0200165 | 0 | 0 | 0 | -1.73724e-18 | 0 | 0 | 0 | -0.0200165 |
| jaw_temperature_c | 0 | 0.0200165 | 1.25524e-18 | 1.59056e-18 | -2.37535e-18 | 1.14682e-18 | 6.87283e-19 | -3.11116e-19 | 2.40441e-19 |
| dwell_time_s | 0 | 1.25498e-18 | 0.0200165 | 1.41339e-18 | -8.20222e-18 | 2.83927e-18 | -2.97871e-18 | 9.96778e-18 | 8.55081e-21 |
| jaw_pressure_mpa | 0 | 1.34066e-18 | 1.85008e-18 | 0.0200165 | -8.38039e-19 | 1.83585e-19 | -4.22472e-18 | -8.36686e-18 | 4.86775e-20 |
| jaw_temperature_c × dwell_time_s | -1.73724e-18 | -1.7558e-18 | -8.74062e-18 | -7.0199e-19 | 0.0200165 | -2.49201e-18 | 6.54714e-18 | -4.5524e-18 | 4.71332e-18 |
| jaw_temperature_c × jaw_pressure_mpa | 0 | 1.09564e-18 | 2.83401e-18 | 3.04389e-19 | -1.87779e-18 | 0.0200165 | 8.66089e-19 | -4.98088e-19 | -6.83801e-21 |
| dwell_time_s × jaw_pressure_mpa | 0 | 1.56378e-19 | -2.08591e-18 | -3.66915e-18 | 7.17073e-18 | 5.66413e-19 | 0.0200165 | 1.36697e-18 | 2.63412e-19 |
| Bloque · contraste 1 | 0 | -3.11116e-19 | 9.96778e-18 | -8.36686e-18 | -4.5524e-18 | -4.98088e-19 | 1.36697e-18 | 0.0145575 | 4.24889e-34 |
| Punto central | -0.0200165 | 2.40441e-19 | 8.55081e-21 | 4.86775e-20 | 4.71332e-18 | -6.83801e-21 | 2.63412e-19 | 4.24889e-34 | 0.073394 |
Detalle de predicción y coeficientes
PRESS suma los errores de predicción dejando un ensayo fuera cada vez: cada ensayo se predice con un modelo ajustado sin ese ensayo. El R² predicho utiliza esos errores. La covarianza de los coeficientes refleja la incertidumbre de estimación; sus elementos diagonales son los errores estándar de los coeficientes elevados al cuadrado. Estos diagnósticos complementan las comprobaciones de falta de ajuste y de residuos, en lugar de sustituirlas.
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. Conserva el resultado de falta de ajuste junto con las comprobaciones de los residuos; por sí solo no valida el modelo.
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.