Informe - EJERCICIO REALIZADO EN MINITAB PDF

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EJERCICIO REALIZADO EN MINITAB...

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1. TEMA: resolución de un ejercicio en Minitab y Excel. 2. OBJETIVOS 2.1 Objetivo General 

Desarrollar y aprender la interfaz de un nuevo software para evaluar las relaciones que existen entre las variables aplicadas en diseños experimentales. 2.2 Objetivos específicos



Conocer la forma de resolver ejercicios en Minitab



Conocer la forma de graficar y resolución de ejercicios en Excel.

3. INTRODUCCIÓN El software que aplicaremos para el módulo de diseño experimental será el Minitab el que da soporte a los análisis multivariados que serán planteados en los problemas. Ya que nos ayuda explorar datos con gráficas, Realizar análisis estadísticos, Evaluar la calidad y Diseñar un experimento. La planilla electrónica para utilizar será: Microsoft Excel (bajo entorno Windows). 

Resolución de problemas de estadística.



Trabajo práctico sobre el software específico estadístico.



Aplicación de una planilla electrónica para exportar datos al software estadístico.

4. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA Donde se planteó la comparación de cuatro métodos de ensamble, ahora se va a controlar activamente en el experimento a los operadores que realizarán el ensamble, lo que da lugar al siguiente diseño en bloques completos al azar.

4. PROCEDIMIENTO PARA REALIZAR UN PROBLEMA DE DISEÑO EXPERIMENTAL EN EXCEL

4.1.

Transcribir los datos con su respectiva tabla en una hoja de Excel. Y= TIEMPO DE ENSAMBLE Ts(min) h0 todos los tiempos de ensambles son los mismos el tiempo que generan los operadores es el mismo h1 todos los tiempos de ensambles no son los mismos el tiempo que generan los operadores no es el mismo

4.2.

Para realizar el Anova damos click en Datos y después en análisis de datos.

4.3.

En la ventana seleccionamos Análisis de varianza de dos factores con una sola muestra por grupo.

4.4.

Seleccionamos los datos experimentales en el rango de entrada y después seleccionamos el rango de salida donde queremos que se muestre nuestro ANOVA.

En la tabla podemos observar los resultados que se calculan tanto de los operarios como de los métodos de ensamble para poder proceder a la realización de las gráficas respectivas.

En la tabla podemos observar la tabla ANOVA del ejercicio donde podemos observar que cada tanto el método de ensamble como los operarios son significativos en el criterio de decisión.

4.5.

Para graficar se debe seleccionar los datos dar click en insertar, grafico tipo de

5. PASOS PARA REALIZAR UN EJEMPLO DE DISEÑO EXPERIMENTAL EN MINITAB.

Modelo lineal general: tiempo de ensamble vs. Método; Operadores Método Codificación de factores

(-1; 0; +1)

Información del factor Factor

Tipo

Método

Fijo

Operadore Fijo s

Nivele s Valores 4 A; B; C; D 4 1; 2; 3; 4

Análisis de Varianza Fuente

GL

SC Ajust.

MC Ajust.

Valor F Valor p

Método

3 3

61,50 28,50

20,500 9,500

10,25 4,75

9 15

18,00 108,00

2,000

Operadores Error Total

Resumen del modelo S

RR-cuad. R- (ajustado cuad. ) (pred) cuad.

1,4142 83,33% 1

72,22% 47,33%

Coeficientes Término Constante Método

EE del Coef coef. Valor T Valor p FIV 10,00 0

0,354

28,28

0,000

0,003 0,030

A B C Operadore s 1 2 3

-2,500 -1,000 2,750

0,612 0,612 0,612

-4,08 -1,63 4,49

0,003 1,50 0,137 1,50 0,002 1,50

-1,750 2,000 -0,000

0,612 0,612 0,612

-2,86 3,27 -0,00

0,019 1,50 0,010 1,50 1,000 1,50

Ecuación de regresión tiempo de ensamble

= 10,000 - 2,500 Método_A - 1,000 Método_B + 2,750 Método_C + 0,750 Método_D - 1,750 Operadores_1 + 2,000 Operadores_2 - 0,000 Operadores_3 - 0,250 Operadores_4

Comparaciones para tiempo de ensamble Comparaciones por parejas de Tukey: Método Agrupar información utilizando el método de Tukey y una confianza de 95% Método N Media Agrupación C D B A

4 4 4 4

12,75 A 10,75 A 9,00 7,50

B B

C C

Las medias que no comparten una letra son significativamente diferentes.

Comparaciones por parejas de Fisher: Método Agrupar información utilizando el método LSD de Fisher y una confianza de 95% Método N Media Agrupación C D B A

4 4 4 4

12,75 A 10,75 A 9,00 7,50

B B

C C

Las medias que no comparten una letra son significativamente diferentes.

Comparaciones por parejas de Tukey: Operadores Agrupar información utilizando el método de Tukey y una confianza de 95% Operadore s N Media Agrupación 2 3 4 1

4 4 4 4

12,00 A 10,00 A 9,75 A 8,25

B B B

Las medias que no comparten una letra son significativamente diferentes.

Comparaciones por parejas de Fisher: Operadores Agrupar información utilizando el método LSD de Fisher y una confianza de 95%

Operadore s N Media Agrupación 2 3 4 1

4 4 4 4

12,00 A 10,00 A 9,75 A 8,25

B B B

Las medias que no comparten una letra son significativamente diferentes.

GRÁFICAS DE RESIDUOS PARA TIEMPO DE ENSAMBLE

GRÁFICA DE INTERVALOS DE TIEMPO DE ENSAMBLE

GRÁFICA DE CAJA DE TIEMPO DE ENSAMBLE

GRÁFICA DE CAJA DE TIEMPO DE ENSAMBLE

GRÁFICA DE DISTRIBUCIÓN

5. CONCLUSIONES: 

Se concluye que al 95% de confianza tanto los métodos como el operador afectan al tiempo de ensamble.



Se concluye que yanto el método de ensamble y los operarios influyen en el tiempo de ensamble.



Se concluye que los operadores 2, 3 y 4 trabajan a un mismo ritmo, pero el de mejor rendimiento es el 1 y el de peor rendimiento es el 2.

6. BIBLIOGRAFÍA 1. PULIDO, HUMBERTO GUTIERREZ. EXPERIMENTOS . MEXICO : s.n., 2008.

ANALISIS

Y

DISEÑO

DE...