Análise de experimentos industriais com respostas categóricas ordenadas : método de Taguchi e modelo de McCullagh

• Ano de defesa: 1994
• Autor(a) principal: Vigo, Álvaro
• Orientador(a): Infane, Armando Mario
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Analise de experimentos : Tecnologia de qualidade; Tecnicas de analise de dados : Unifatorial : Multifatorial; Sas : Pacote estatistico : Software stata; Controle de qualidade total
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/119051

Nas diversas áreas da ciência e na Tecnologia da Qualidade são realizados experimentos para estudar a influência de diversos fatores sobre características (tais como "severidade do desgaste" ou "qualidade de uma solda"), que são registradas como variáveis categóricas ordenadas. Nessa dissertação são estudados aspectos da análise de experimentos com resposta ordinal, como ferramenta da Tecnologia da Qualidade. Os métodos tradicionais de análise estatística (teste Qui-quadrado e testes não-paramétricos, por exemplo) não são eficientes nessa situação, sendo necessários métodos mais elaborados para extrair e interpretar as informações geradas nesses experimentos. Diante disso, foram estudados em detalhe dois métodos alternativos: o primeiro é a técnica da Análise de Acumulação (AA) introduzida por Taguchi (I 987) e, o outro método, baseia-se no modelo de Odds Proporcionais proposto por McCullagh (1980), através do qual é possível estimar e interpretar os efeitos dos fatores. Uma característica especial dessa resposta ordinal é a possibilidade de estar associada a uma variável contínua latente. Assim, os dados observados podem ser vistos como uma categorização dessa variável contínua, não diretamente observável. Essas técnicas de análise são ilustradas para o caso unifatorial e multifatorial, mediante dois conjuntos de dados apresentados na literatura: um estudo observacional e outro experimental. O ajuste dos modelos foi realizado através do procedimento LOGISTIC do pacote estatístico SAS e pelo software ST ATA. Com base nos resultados obtidos, verifica-se a necessidade de modelos paramétricas para estimar magnitude e direção dos efeitos que os fatores provocam na característica de qualidade, uma vez que os métodos tradicionais e a AA não extraem informação suficiente dos dados. Nesse sentido, o modelo de Odds Proporcionais parece um método simples, adequado e eficiente para a análise de dados com resposta ordinal.