Analisis de problemas por el metodo de los 12 pasos
Enviado por aero-fer82 • 6 de Noviembre de 2015 • Apuntes • 1.986 Palabras (8 Páginas) • 113 Visitas
Diseño de experimentos
- Definir el problema
El diseño de experimentos es una herramienta basado en la estadística donde se basa en el proceso de prueba y error donde se ensayan las diferentes hipótesis teniendo en cuanta que existe una relación de causa-efecto. Se utiliza para el desarrollo y seguimiento de proyectos abordados
- Justificación
De una forma individual como dentro de una organización la implementación del diseño de experimentos busca la mejora de procesos, la calidad o circunstancias habituales donde se necesite un cambio o el análisis de una causa raíz por medio de predicciones basadas en análisis matemáticos o estadísticos.
- Objetivo
En base al análisis obtenido de nuestro modelo propuesto busca la implementación de hipótesis para alcanzar la meta deseada así como la realización de mejoras dentro de los procedimientos a lo largo del proceso. Dentro de los objetivos es que las metas establecidas deben de ser claras así como alcanzables
- Preguntas de investigación
¿Se tiene claro cuál es el objetivo primordial al implementar el diseño de experimentos?
¿Los puntos a analizar son alcanzables?
¿Cómo definir las variables importantes que ayuden a realizar mi modelo matemático o estadístico?
- Marco teórico
Con la información recabada este ayuda a dar el sustento, exposición y análisis de las teorías, investigaciones y antecedentes para el correcto encuadre del estudio.
Se debe identificar las fuentes de información acerca de la que se requiera y que se considere relevante, de este proceso se debe seleccionar y analizar las fuentes para extraer y recopilar la informcion de interés.
En el Diseño de experimentos se puede basar de la siguiente forma
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- Variables
Son las propiedades de objetivo en el diseño de experimentos que son los datos numéricos y que pueden tener variaciones (adquiriendo valores o modalidades) y cuya variación es susceptible de medida. Al formular las hipótesis se deben definir las variables, garantizar la evaluación real de las variables y evaluar correctamente los resultados de la investigación.
Dentro del proceso estadístico se tienen variables del tipo:
- Variables independientes: Es el factor (Causa) que suponemos influye sobre la característica que medimos (defecto, error, etc). Estas serán manipuladas en el proceso de experimentación asignando valores diferentes a cada observación, también llamada “tratamiento”
- Variable dependiente: Variable que se mide en cada observación del experimento, para establecer si la variable independiente realmente influye sobre sus valores.
- Variables extrañas: Son todas aquellas que no pueden manipularse, pero influyen en la variable dependiente, son la causa de que las observaciones en un mismo nivel de tratamiento no necesariamente arrojen el mismo valor de medida, estas se conocen como “ruido”
- Variable de bloqueo: Variable que interviene en los niveles de la variable dependiente y decidimos eliminar su influencia mediante el control de la misma, creando bloques de observaciones.
- Hipótesis
Son proposiciones tentativas sobre el comportamiento de las variables y/o sus interrelaciones, se apoyan en conocimientos previos organizados y sistemáticos, se apoyan en conocimientos previos organizados y sistemáticos; con el estudio se trata de probar si la realizad analizada la confirma o no, se deben de implementar en el proceso de diseño de experimentación la formulación de las hipótesis incorporando juicios de valor, estas hipótesis deben ser generales o específicas. Estas hipótesis surgen de los objetivos y preguntas de investigación.
Las hipótesis deben de cumplir algunos requisitos:
- Referirse a una situación real
- Expresarse en términos o variables comprensibles, precisa y concretas
- Proponer relaciones claras y lógicas
- Estar relacionadas con las técnicas disponibles para probarlas
Tipos de hipótesis
- Estadísticas de estimación: Corresponde a las hipótesis descriptivas del valor de las variables y se basan en información precisa.
- Estadística de correlación: traduce la correlación entre dos o más variables en términos estadísticos
- Estadística de la diferencia de medias u otros valores: en la que se comparan estadísticas de dos o más grupos
- Diseño de instrumento de medición
Este diseño de mediciones divide en dos fases: Determinar el universo o población a estudias y seleccionar y extraer la(s) muestra(s), cuando sea necesario.
Los sujetos de estudio conforman las unidades de análisis y se identifican en función del problema y de los objetivos de la investigación. La población es el conjunto de sujetos de estudio que tienen o pueden tener las características contenido, lugar y tiempo de las unidades de análisis. La muestra es un subconjunto de la población determinado según ciertos criterios llamados parámetros muéstrales. Los principales parámetros son el tamaño de la muestra y el error muestra admisible. Estos parámetros varían en sentido opuesto: a mayor tamaño de la muestra, menor error muestral y viceversa. La decisión sobre estos depende de los objetivos, diseño y costo de la investigación. El tipo de muestra se selecciona según dichos criterios y el uso previsto de los resultados de la investigación.
- Definición de población
Las muestras probabilistas son aquellas en cuya sección interviene el azar. Se usan en los estudios que pretenden generalizar sus resultados a toda población. La hipótesis implícita de estos estudios es que los fenómenos a estudiar se distribuyen aleatoriamente entre los sujetos de la población. Para ello, todos los elementos de esta deben tener al inicio.
La misma probabilidad de se elegidos, de manera que las características de la muestra “representen” las de la población. Las muestras probalistas se establecen por:
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