DisTaguchi

Análisis utilizando gráficas

Existe una alternativa al análisis ANOVA, esta es una serie de gráficas que se muestran enseguida. 1) Primero se obtienen los promedios en cada nivel, para cada uno de los factores, incluyendo las columnas vacias. Para hacer esto, encontramos los totales para cada nivel y dividimos entre el número de lecturas con el que se obtuvo cada total. Para nuestro ejemplo, los totales a cada nivel los tenemos ya en la sección anterior. Los promedios son: Factor A B C   Nivel 1 0.3975 0.3400 0.3775   Nivel 2 0.2625 0.3200 0.2825 Promedio global Y= T/n= 2.64/8 = 0.33

D 0.3500 0.3100

E e e 0.3475 0.3200 0.3325 0.3125 0.3400 0.3225

Observe que para cada factor, uno de los promedios es mayor y el otro menor que el promedio global. Esto siempre debe de ocurrir. 2) Calcule la diferencia entre los promedios de niveles para cada factor, y ordénelos de mayor a menor en valor absoluto. Esto es por ejemplo para el factor A A1 – A2 = 0.3975 – 0.2625= 0.1350; para el resto tenemos:

Factor Diferencia

A

B

0.1350

0.0200

C 0.0950

D 0.0400

E 0.0350

e

e

0.0200

0.0100

En la tabla de ANOVA encontramos los resultados obtenidos anteriormente: Nº

A

1 1 2 1 3 1 4 1 5 2 6 2 7 2 8 2 T1 1.59 T2 1.05 SS 0.03645 gl 1 V 0.03645

B

C D E 1e e2 Yi 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 1 1 2 2 2 2 2 2 1 1 1 2 1 2 1 2 1 2 2 1 2 1 2 1 1 2 2 1 2 1 2 1 1 2 1.36 1.51 1.40 1.39 1.28 1.35 1.28 1.13 1.24 1.25 1.36 1.29 2.64 0.00080 0.01805 0.00320 0.00245 0.00080 0.00045 Ve 1 1 1 1 0.00080 0.01805 0.00320 0.00245 .00062 F

1.28 28.88 5.12 3.92 Sg si no si si P1 0.3975 0.3400 0.3775 0.3500 P2 0.2625 0.3200 0.2825 0.3100

si 0.3475 0.3125

Y 0.33

0.49 0.42 0.38 0.30 0.21 0.24 0.32 0.28 Tot 2 58.32