Made available in DSpace on 2014-06-12T18:02:37Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo3999_1.pdf: 837658 bytes, checksum: cda167dc4e093409a5ef425c8dcc3129 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2008 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / No meio industrial é comum a utilização de experimentos como parte de programas de qualidade. Devido a restrições de custo, tais experimentos precisam ser cuidadosamente planejados de forma a atender aos objetivos com o mínimo de recursos. Para tanto, frequentemente são executados experimentos sem réplicas, com planos experimentais complexos e estruturas fatoriais de tratamentos que tornam a execução e análise do experimento mais desafiadora. A adoção de planos da classe split-plot, que envolvem mais de uma etapa de aleatorização, acomodando vários estágios durante sua execução, leva a uma redução no custo relativo à aplicação dos tratamentos. Por outro lado, experimentos com estruturas fatoriais de tratamentos, realizados sem réplicas, podem ser analisados através de gráficos de probabilidade normal ou half-normal dos efeitos, como proposto por Daniel (1959). A interpretação destes gráficos, no entanto, está sujeita à subjetividade. Lenth (1989) propôs um método objetivo de análise para esses experimentos. O método de Lenth foi depois reformulado por Ye et al. (2001) com o objetivo de aperfeiçoar o método original, dando origem ao método step-down Lenth. Melo (2007) investigou a eficiência dos métodos de Lenth e step-down Lenth na análise de experimentos strip-plot com estruturas fatoriais 2k na ausência de réplicas. Esta dissertação dá continuidade ao trabalho desenvolvido por Melo (2007) observando se o desempenho dos métodos é afetado quando o número de provas no experimento strip-plot é muito reduzido, o número de efeitos ativos aumenta, e as diversas fontes de variabilidade contribuem com diferentes valores, através de um estudo de simulação de Monte Carlo