Hoje vamos aprender outra forma de filtrar fatores, chamada de Lenth’s PSE.
Esse cara aqui é o famoso “pau pra toda obra”
Ah não sei se tenho graus suficientes para olhar outras estatísticas, fiquei na dúvida do Pareto.. não sei se olhei certo a linha de corte dos efeitos…. enfim esse cara aqui resolve isso!
A ideia prática do método é filtrar com base no tamanho dos fatores sim, porém considerando que provavelmente parte dos efeitos calculados são simplesmente ruídos do seu experimento.
Primeiro, fazemos como no pareto, calculamos os valores absolutos dos efeitos.
Depois calculamos a mediana dos efeitos.
7,5
Na sequência calculamos o que chamamos de S0 que é 1,5 vezes a mediana.
S0 = 11,25
Por fim, multiplicamos novamente, agora o S0 por 2,5. Isso será nossa primeira linha de corte!
Corte = 28,125.
E o que fazemos com esse corte?
filtramos dentre os valores absolutos, tudo que for maior que esse valor é descartado.
Nesta etapa eliminamos o fator T. No caso, ele é muito significativo!
Com os valores remanescentes, calculamos novamente a mediana
Mediana = 7
Calculamos novo S0 = 7*1,5 = 10,5
Criamos uma nova linha de corte, multiplicando esse valor por 2,5.
Corte 2 = 10,5*2,5 = 26,25
Temos algum valor maior que este novo corte?
Se sim, repetimos todo o processo. Se não, tá ai acabou a filtragem!
E neste momento o último valor de S0 (neste caso 10,5) é chamado de valor PSE.
PSE = pseudo standard error => é uma estimativa com base nos efeitos testados do que é significativo!
E agora?! Acabou? Não!!
Esse foi o filtro grosso, agora vamos utilizar esse PSE que calculamos para o filtro fino!
Dividimos todos os valores absolutos dos efeitos pelo PSE, isto é chamado t-ratio.
Que nada mais é do que a relação de significância do efeito em relação ao ruído experimental calculado.
Com este valor, você acha o chamado p-value; que é um teste que valida qual é a chance do fator não fazer parte de uma distribuição normal dos resultados obtidos.
Vocês pode usar o T.DIST do google sheets para calcular isso.
Basta utilizar o t-ratio, o número de graus de liberdade por favor e a classificação false.
por exemplo, para o primeiro item fizemos desta forma no google sheets: =T.DIST(E2;1;false)
Agora tá fácil, qual o tamanho do risco que quer correr?
5%?
Se for esse, verifique quais fatores tem p-value menor que 0,05. -> no exemplo, fator T
20%?
Então verifique os fatores que tem p-value menor que 0,2. -> no exemplo, fatores T,U e TU
Com isso pode analisar experimentos completos, fracionados de forma simples!
Gostou?
Então não perca o nosso próximo post!