Diseño De Experimentos Ii

1.- TECNICAS DE CONFUSION EN EL DISEÑO FACTORIAL 2 A LA K

1.1 INTRODUCCION

Cuando el objetivo es medir cómo influyen k factores en un proceso y descubrir si interaccionan entre ellos, el diseño factorial completo 2k es la estrategia experimental óptima. Este diseño permite explorar una zona escogida del dominio experimental y encontrar una dirección prometedora para la optimizaciónposterior. Utilizamos un diseño factorial 22 para estudiar como un cambio de temperatura o de tiempo de reacción afectaban al rendimiento de una reacción. El ejemplo permitió introducir los conceptos de efecto principal y de interacción entre factores. Esta vez profundizaremos en el uso de los diseños 2k. Veremos cómo construirlos y cómo calcular e interpretar los efectos y las interacciones cuando seestudian tres factores a dos niveles. Estas herramientas ya son generales y se pueden aplicar a cualquier número de factores.
Recordemos que diseñar un experimento significa planear un experimento de modo que reúna la Información pertinente al problema bajo investigación.
El diseño de un experimento es la secuencia completa de pasos tomados de antemano para asegurar que los datos apropiados seobtendrán de modo que permitan un análisis objetivo que conduzca a deducciones válidas con respecto al problema establecido.

UN DISEÑO DE EXPERIMENTO SURGE DE LA NECESIDAD DE
RESPONDER A PREGUNTAS COMO:

¿Cómo se va a medir el efecto?, ¿Cuáles son las características a analizar?
¿Qué factores afectan las características que se van a analizar?
¿Cuáles son los factores que se estudiaran enesta investigación?
¿Cuántas veces deberá ejecutarse el experimento?
¿Cuál será la forma de análisis?

OBJETIVOS DE UN DISEÑO DE EXPERIMENTOS

Proporcionar la máxima cantidad de información pertinente al problema bajo
Investigación.
El diseño, plan o programa debe ser tan simple como sea posible.
La investigación debe efectuarse lo más eficientemente posible; ahorrar tiempo, dinero,personal y material experimental. "Proporcionar la máxima cantidad de información al mínimo costo“

PRINCIPIOS BÁSICOS DEL DISEÑO DE EXPERIMENTOS

1.- Reproducción. Proporciona una estimación del error experimental.
Permite obtener una estimación más precisa del efecto medio de cualquier factor.
2.- Aleatorización. Asignación al azar de tratamiento a las unidades experimentales. Unasuposición frecuente en los modelos estadísticos de diseño de experimentos en que las observaciones o los errores en ellas están distribuidos independientemente. La aleatorización hace válida esta suposición

VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LOS EXPERIMENTOS DISEÑADOS
ESTADÍSTICAMENTE.

* Se requiere una estrecha colaboración entre los estadísticos y el investigador o científicos con lasconsiguientes ventajas en el análisis e interpretación de las etapas del programa. Se enfatiza respecto a las alternativas anticipadas y respecto a la pre- planeación sistemática, permitiendo aun la ejecución por etapas y la producción única de datos útiles para el análisis en combinaciones posteriores.
* Debe enfocarse la atención a las interrelaciones y a la estimación y
cuantificación de fuentesde variabilidad en los resultados.
* El número de pruebas requerido puede determinarse con certeza y a
menudo puede reducirse.
* La comparación de los efectos de los cambios es más precisa debido a la
agrupación de resultados.
* La exactitud de las conclusiones se conoce con una precisión
matemáticamente definida
Tales diseños y sus análisis, usualmente están acompañados deenunciados basados en el lenguaje técnico del estadístico. Sería significativos a la generalidad de la gente, además, el estadístico no debería subestimar el valor de presentarnos los resultados en forma gráfica. De hecho, siempre debería considerar a la representación gráfica como un paso preliminar de un procedimiento más analítico.
Muchos diseños estadísticos, especialmente cuando fueron...