Problema 20 Cap5

Lectura de datos:Para mejorar la resistencia a la torsión de las adhesiones de componentes electrónicos sobre placas, se estudiaron dos tipos de pegamentos (A1 y A2) y tres temperaturas de curado (60, 80 y 100°C).

df=read.csv("Problema20Cap5.csv",sep=";")
df
##    Pegamento Temperatura    Y
## 1         A1          60 2.50
## 2         A1          60 2.80
## 3         A1          80 3.80
## 4         A1          80 3.40
## 5         A1         100 4.00
## 6         A1         100 4.20
## 7         A2          60 1.60
## 8         A2          60 1.22
## 9         A2          80 3.20
## 10        A2          80 2.80
## 11        A2         100 4.30
## 12        A2         100 4.70
str(df)
## 'data.frame':    12 obs. of  3 variables:
##  $ Pegamento  : chr  "A1" "A1" "A1" "A1" ...
##  $ Temperatura: int  60 60 80 80 100 100 60 60 80 80 ...
##  $ Y          : num  2.5 2.8 3.8 3.4 4 4.2 1.6 1.22 3.2 2.8 ...
df$Pegamento=factor(df$Pegamento)
df$Temperatura=factor(df$Temperatura)
df$Y=as.double(df$Y)

Modelo estadístico de ANOVA

modelo=aov(Y~Pegamento*Temperatura,data=df)
summary(modelo)
##                       Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)    
## Pegamento              1  0.691   0.691   10.99   0.0161 *  
## Temperatura            2 10.354   5.177   82.35 4.34e-05 ***
## Pegamento:Temperatura  2  1.366   0.683   10.87   0.0101 *  
## Residuals              6  0.377   0.063                     
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Resistencia a la torsión de las adhesiones, componentes electrónicos sobre placas.

Boxplot: Visualización de los datos

boxplot(Y~Pegamento,data=df,main="Graficos de los pegamentos")

boxplot(Y~Temperatura,data=df,main="Resistencia a la torsion de las adhesiones")

boxplot(Y~Pegamento*Temperatura,data=df,main="Graficos de las variables")

Prueba de comparaciones múltiples: TukeyHSD

tk=TukeyHSD(modelo)
tk
##   Tukey multiple comparisons of means
##     95% family-wise confidence level
## 
## Fit: aov(formula = Y ~ Pegamento * Temperatura, data = df)
## 
## $Pegamento
##        diff        lwr        upr     p adj
## A2-A1 -0.48 -0.8342158 -0.1257842 0.0160877
## 
## $Temperatura
##        diff       lwr      upr     p adj
## 80-60  1.27 0.7260119 1.813988 0.0009122
## 100-60 2.27 1.7260119 2.813988 0.0000343
## 100-80 1.00 0.4560119 1.543988 0.0032134
## 
## $`Pegamento:Temperatura`
##                diff         lwr       upr     p adj
## A2:60-A1:60   -1.24 -2.23787597 -0.242124 0.0188874
## A1:80-A1:60    0.95 -0.04787597  1.947876 0.0613074
## A2:80-A1:60    0.35 -0.64787597  1.347876 0.7301328
## A1:100-A1:60   1.45  0.45212403  2.447876 0.0088011
## A2:100-A1:60   1.85  0.85212403  2.847876 0.0024766
## A1:80-A2:60    2.19  1.19212403  3.187876 0.0009867
## A2:80-A2:60    1.59  0.59212403  2.587876 0.0055020
## A1:100-A2:60   2.69  1.69212403  3.687876 0.0003113
## A2:100-A2:60   3.09  2.09212403  4.087876 0.0001416
## A2:80-A1:80   -0.60 -1.59787597  0.397876 0.2878599
## A1:100-A1:80   0.50 -0.49787597  1.497876 0.4368423
## A2:100-A1:80   0.90 -0.09787597  1.897876 0.0761198
## A1:100-A2:80   1.10  0.10212403  2.097876 0.0327623
## A2:100-A2:80   1.50  0.50212403  2.497876 0.0074161
## A2:100-A1:100  0.40 -0.59787597  1.397876 0.6284243

Prueba de normalidad de los residuales

qqnorm(modelo$residuals)
qqline(modelo$residuals)

shapiro.test(modelo$residuals)
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  modelo$residuals
## W = 0.77302, p-value = 0.004698

Prueba de igualdad de varianza: Homoscedasticidad

require(car)
## Loading required package: car
## Loading required package: carData
leveneTest(Y~Temperatura,data=df)
## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
##       Df F value  Pr(>F)  
## group  2  4.4568 0.04516 *
##        9                  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
leveneTest(Y~Pegamento,data=df)
## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
##       Df F value Pr(>F)
## group  1  2.7953 0.1255
##       10

Prueba gráfica de independencia de los residuales

plot(modelo$residuals)
abline(h=0)

Interacciones

interaction.plot(df$Pegamento,df$Temperatura,df$Y,main="Interaccion entre las variables")

No existe interacción (AB).

Conclusiones:

Factor A: Pegamento

Se ha demostrado estadísticamente (P<0.05) que los pegamentos tienen una influencia significativa en la resistencia a la torsión de las adhesiones componentes electrónicos sobre placas, es decir las medidas son diferentes.

Factor B: Temperatura

Como en P valor<0.05; entonces se rechaza la hipótesis nula, concluyendo que las medidas de resistencia a la torsión de las adhesiones de componentes electrónicos sobre placas son diferentes.

Interacciones:

No existe interacción (AB) con un nivel de confianza del 95% sobre la medida de resistencia a la torsión de las adhesiones de componentes electrónicos sobre placas.