RELATÓRIO DO EXEMPLO DO MONTGOMERY (1997, p. 291)

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1 RELATÓRIO DO EXEMPLO DO MONTGOMERY (1997, p. 291) options nodate ls=80; data fat2p2; input A do rep=1 to 3; input output; end; cards; *proc print data=fat2p2;* *método de obter um novo conjunto de dados com os fatores codificados, caso seja necessário; data fatcod; set fat2p2; if A = 15 then Acod = -1;else Acod=1; if B = 1 then Bcod = -1;else Bcod=1; titl e 'Problema do fator ial 2^2. Montgomery (1997) p.291'; proc print data=fatcod; title ''; title2 'anova do fatcod'; class A B rep; model y = A B A*B; means A B A*B; Problema do. Montgomery (1997) p.291 Obs A B rep y Acod Bcod

2 anova do fatcod Class Level Information Class Levels Values A B rep anova do fatcod Model Error A <.0001 B A*B A <.0001 B A*B anova do fatcod Level of y A N Mean Std Dev Level of y B N Mean Std Dev Level of Level of y A B N Mean Std Dev

3 *********************************************************** ******************** USANDO REGRESSÃO ********************* *********************************************************** *fazendo a regressão dos efeitos principais, já que a interação foi não significativa. Usando os dados reais; title2 ' anova do modelo de regressão. Dados reais'; model y=a B; anova do modelo de regressão. Dados reais anova do modelo de regressão. Dados reais Model <.0001 Error A <.0001 B A <.0001 B Intercept A <.0001 B

4 *fazendo a regressão de todos os efeitos. Usando os dados reais; title2 ' anova do modelo de regressão. Dados reais'; model y=a B A*B; anova do modelo de regressão. Dados reais anova do modelo de regressão. Dados reais Model Error A <.0001 B A*B A B A*B Intercept A B A*B

5 *fazendo a regressão dos efeitos principais, já que a interação foi não significativa. Usando os dados codificados -1 1; *obseve que, neste caso, a estimativa de b0 é a média geral, e as demais estimativas correspondem aos valores dos efeitos divididos por dois; title2 'ANOVA do modelo de regressão. Dados codificados -1 1, sem interação'; model y=acod Bcod; ANOVA do modelo de regressão. Dados codificados -1 1, sem interação ANOVA do modelo de regressão. Dados codificados -1 1, sem interação Model <.0001 Error Acod <.0001 Bcod Acod <.0001 Bcod Intercept <.0001 Acod <.0001 Bcod

6 *fazendo a regressão de todos os efeitos. Usando os dados codificados -1 1; *obseve que também, neste caso, a estimativa de b0 é a média geral, e as demais estimativas correspondem aos valores dos efeitos divididos por dois; title2 'ANOVA do modelo de regressão. Dados codificados -1 1, com interação'; model y=acod Bcod Acod*Bcod; ANOVA do modelo de regressão. Dados codificados -1 1, com interação ANOVA do modelo de regressão. Dados codificados -1 1, com interação Model Error Acod <.0001 Bcod Acod*Bcod Acod <.0001 Bcod Acod*Bcod Intercept <.0001 Acod <.0001 Bcod Acod*Bcod

7 *criando novas variáveis com a codificação 0 1; data novocod; set fatcod; if A = 15 then Acodn = 0;else Acodn=1; if B = 1 then Bcodn = 0;else Bcodn=1; proc print data=novocod; ANOVA do modelo de regressão. Dados codificados -1 1, com interação Obs A B rep y Acod Bcod Acodn Bcodn *rodando a ANOVA da regressão para essas novas variáveis só com os efeitos principais; *observe agora que as estimativas dos coeficientes correspondem ao valores dos efeitos associados. Porém, o b0 não mais seria a média geral, diretamente; title2 'ANOVA do modelo de regressão. Dados codificados 0 1, sem i nt. '; proc glm data=novocod; model y=acodn Bcodn; proc means data=fatcod; var y; ANOVA do modelo de regressão. Dados codificados 0 1, sem int. ANOVA do modelo de regressão. Dados codificados 0 1, sem int. Model <.0001 Error

8 Acodn <.0001 Bcodn Acodn <.0001 Bcodn Intercept <.0001 Acodn <.0001 Bcodn ANOVA do modelo de regressão. Dados codificados 0 1, sem int. The MEANS Procedure Analysis Variable : y N Mean Std Dev Minimum Maximum ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ 8

9 *rodando a ANOVA da regressão para essas novas variáveis; *observe agora que as estimativas dos coeficientes não mais correspondem, diretamente, aos valores dos efeitos associados ; title2 'ANOVA do modelo de regressão. Dados codificados 0 1, com i nt. '; proc glm data=novocod; model y= Acodn Bcodn Acodn*Bcodn; ANOVA do modelo de regressão. Dados codificados 0 1, com int. ANOVA do modelo de regressão. Dados codificados 0 1, com int. Model Error Acodn <.0001 Bcodn Acodn*Bcodn Acodn Bcodn Acodn*Bcodn Intercept <.0001 Acodn Bcodn Acodn*Bcodn