Desempenhos dos fatoriais fracionados em estimar efeitos principais na presença de interações duplas

Abstract

O presente trabalho avaliou, por meio da simulação de dados, os desempenhos dos fatoriais fracionados de resoluções III, IV e V, do delineamento de Cotter (1979) e do método UFPV, para estimar os efeitos principais dos fatores estudados sobre uma resposta, na presença ou não de apenas interações duplas entre eles. Para tanto, foram estimados os efeitos principais de três, quatro, cinco e dez fatores com dois níveis. No estudo de três fatores, foram estimados os efeitos principais pelo fatorial e pelo UFPV. Para estudar os quatro fatores, os efeitos principais foram estimados pelo fatorial fracionado, pelo UFPV e pelo delineamento de Cotter (1979). Para cinco fatores foram estimados os efeitos principais pelos fatoriais fracionados, pelo UFPV e pelo delineamento de Cotter (1979). Para o estudo dos dez fatores, os efeitos principais foram estimados pelos fatoriais fracionados, pelo UFPV e pelo delineamento de Cotter (1979). Em todos os casos foram realizadas 100 simulações. Para avaliar o desempenho dos delineamentos propostos, foram estimados os efeitos principais e aplicado, para cada situação separadamente, o teste t de Student para uma média a 5% de probabilidade com 100 repetições, de acordo com a seguinte hipótese: Ho: ep = parâmetro definido para cada efeito principal, separadamente. Após a análise dos resultados, concluiu-se que sob a presença das interações duplas, o fatorial fracionado de resolução III e o método UFPV não devem ser utilizados. Já os fatoriais fracionados de resoluções IV e V e o delineamento de Cotter (1979) foram satisfatórios para estudarem três, quatro, cinco e dez fatores, sem ou com a presença das interações duplas.

This study evaluated, through data simulation, the performance of fractional factorial designs of resolutions III, IV and V, the design of Cotter (1979) and UFPV method to estimate the main effects of the factors studied on an answer, presence or absence of only double interactions between them. For this, we estimated the main effects of three, four, five and ten factors with two levels. In the study of three factors, the main effects were estimated by the factorial and the UFPV. In order to study the four factors, the main effects were estimated by the fractional factorial, the UFPV and the design of Cotter (1979). For five factors were estimated by the main effects fractional factorial and at UFPV and the design of Cotter (1979). For the study of the ten factors, the main effects were estimated by the fractional factorial and at UFPV and the design of Cotter (1979). In all cases, 100 simulations were performed. To evaluate the performance of proposed designs, the main effects were estimated and applied separately for each situation, the Student t test for an average of 5% probability with 100 repetitions, according to the following hypothesis: Ho: p = parameter defined for each main effect separately. After analyzing the results, it was concluded that under the double presence of interactions, the fractional factorial resolution III UFPV and the method should not be used. Since the fractional factorial designs of resolutions IV and V and the design of Cotter (1979) study were satisfactory for three, four, five and ten factors, with or without the presence of double interactions.