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Copy of Introducción al diseño de experimentos

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by mario bermeo on 8 November 2013

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Transcript of Copy of Introducción al diseño de experimentos

Diseño de Experimentos
Definiciones básicas
Etapas en el diseño de experimentos
Consideraciones prácticas sobre el uso de métodos estadísticos
Principios Básicos
Clasificación y selección de los diseños experimentales
es la aplicación del método científico para dar información de un proceso por medio de pruebas planeadas adecuadamente
Conjunto de técnicas estadísticas y de ingeniería que permiten entender mejor situaciones complejas de relación causa-efecto.
Unidad Experimental
Experimento
Variables, factores
y niveles
Cambio en las condiciones de operación de un sistema o proceso, que se hace con el objetivo de medir el efecto del cambio en una o varias propiedades del producto o resultado.
Piezas o muestras que se utilizan para generar un valor que sea representativo del resultado de la prueba.
Niveles y
Tratamientos
Factores Estudiados
Error
Factores no
controlables
Factores Controlables
Variable respuesta
A través de estas variables se conoce el efecto o los resultados de cada prueba experimental.
son variables del proceso y/o características de los materiales que se pueden fijar en un nivel dado.
Son variables que no se pueden controlar durante el experimento o la operación del proceso.
Son las variables que se investigan en el experimento para observar cómo afectan o influyen en la variable respuesta.
Los diferentes valores que se asignan a cada factor estudiado en un diseño experimental
Niveles
Tratamientos
Combinación de niveles de todos los factores estudiados.
Aleatorio
Experimental
variabilidad observada que no se puede explicar por factores estudiados; resulta del pequeño efecto de los factores no estudiados y del error experimental
Componente del error aleatorio. refleja los errores del experimentador en la planeación y ejecución del experimento.
Planeación y Realización
Análisis
Interpretación
Control y
Conclusiones finales
Son actividades encaminadas a entender, delimitar el problema y objeto de estudio y seleccionar variables de respuesta y factores.
5.
4.
6.
3.
2.
1.
Entender y delimitar el problema u objeto de estudio
Elegir las variables de respuesta que será medida en cada punto del diseño y verificar que se mide de manera confiable.
Determinar cuales factores deben estudiarse o investigarse, de acuerdo a la supuesta influencia que tiene sobre la respuesta.
Seleccionar los niveles de cada factor así como el diseño experimental adecuado a los factores que se tienen y al objetivo del experimento.
Planear y organizar el trabajo experimental.
realizar el experimento
la técnica estadística central del análisis de los experimentos es el análisis de varianza ANOVA
Con el respaldo del análisis estadístico se analiza lo que ha pasado en el experimento.
contrastar conjeturas iniciales
Observar nuevos aprendizajes
Verificar presupuestos
Elegir el tratamiento ganador
Decidir qué medidas implementar para generalizar el resultado del estudio y para garantizar que las mejoras se mantengan.
Es necesario reconocer que las metodologías estadísticas por sí solas no garantizan investigaciones exitosas, es importante considerar:
El conocimiento no estadístico es vital
Reconocer la diferencia entre significancia estadística e importancia práctica.
Apostarle más a la experiencia secuencial que aun experimento único y definitivo.
Aleatorización
Consiste en hacer corridas experimentales en orden aleatorio; este principio aumenta la posibilidad de que el supuesto de independencia de los errores se cumpla.
Repetición
Es correr más de una vez un tratamiento o combinación de factores.
Bloqueo
Es nulificar o tomar en cuenta en forma adecuada todos los factores que pueden afectar la respuesta observadora
Clasificación
Cinco aspesctos
que influyen en la selecciòn.
Clasificación de los diseños de experimentos
1. El objetivo del experimento
2. El número de factores a estudiar
3. El número de niveles que se prueban en cada factor.
4. Los efectos que interesa investigar.
5. El costo del experimento, tiempo y precisión deseada.
1. Diseños para comparar dos o más efectos
2. Diseños para estudiar el efecto de varios factores sobre las respuestas.
3. Diseños para determinar el punto óptimo de operación del proceso
4. Diseños para la optimización de una mezcla
5. Diseños para hacer el producto o proceso insensible a factores no controlables.
1. Diseños para comparar dos o más tratamientos
Diseño completamente al azar
Diseño de bloques completos al azar
Diseño de cuadros latino y gracolatino
2. Diseños para estudiar el efecto de varios factores sobre una o más variables de respuesta
Diseños factoriales 2kl
Diseños factoriales 3k
Diseños factoriales fraccionados 2k-p
3. Diseños para la optimización de procesos.
Diseños para el modelo de primer orden
Diseños para el modelo de segundo orden
Diseños factoriales 2k - 2k-p
Diseño de plakett-Burman
Diseño simplex
Diseño de composición central
Diseño de Box-Behnken
Diseños factoriales 3k y 3k-p
4. Diseños robustos
Arreglos ortogonales (diseños factoriales)
Diseños con arreglos interno y externo
4. Diseños de mezclas
Diseño simplex - reticular
Diseño simplex con centroide
Diseño con restricciones
Diseño axial
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