Diseño Experimental Para Un Factor

Introducción

El diseño experimental suele plantearse cuando se requiere analizar una característica cualitativa sometida a un único factor. Este único factor debe detener una influencia significativa sobre la característica cualitativa. El Diseño de Experimentos tuvo su inicio teórico a partir de 1935 por Sir Ronald A. Fisher, quién sentó la base de la teoría del Diseño Experimental y que a la fechase encuentra bastante desarrollada y ampliada. Actualmente las aplicaciones son múltiples, especialmente en la investigación de las ciencias naturales, ingeniería, laboratorios y casi todas las ramas de las ciencias sociales. La experimentación proporciona los datos experimentales, en contraste con los datos de la observación; los datos de la observación se representan como su nombre indica por observaciones de las unidades elementales de una población o de una muestra, y no deben ser cambiados ni modificados por ningún intento departe de un investigador en el curso de la observación.

Concepto

El diseño experimental para un factor es una técnica estadística que permite identificar y cuantificar las causas de un efecto dentro de un estudio experimental. En un diseño experimental se manipulan deliberadamente una o más variables, vinculadas a las causas, para medir el efecto que tienen en otra variable de interés. El diseño experimental prescribe una serie de pautas relativas qué variables hay que manipular, de qué manera, cuántas veces hay que repetir el experimento y en qué orden para poder establecer con un grado de confianza predefinido la necesidad de una presunta relación de causa-efecto.

El diseño experimental encuentra aplicaciones en la industria, la agricultura, la mercadotecnia, la medicina, la ecología, las ciencias de la conducta, etc. constituyendo una fase esencial en el desarrollo de un estudio experimental.

Importancia

El Diseño Experimental, como técnica de investigación, toma importancia en los años 80 en donde se le da una aplicación estadística de los proyectos de Seis Sigma buscando el famoso número de 3,4 defectos por millón de unidades producidas. El diseño experimental busca entonces a través de una serie de herramientas estadísticas aplicadas metodizar los ensayos de prueba y error para encontrar la mejor combinación de variables independientes que optimice una variable de respuesta en unas circunstancias determinadas. El análisis experimental se basa en la comprensión de la variación que presentan los datos de salida de un problema. La variación siempre está presente en todos los procesos de la naturaleza y por ende en los procesos humanos, la planeación

El diseño experimental es un medio de importancia en la ingeniería para mejorar el rendimiento de un proceso de manufactura, así como el desarrollo de nuevos productos.

Alcances del diseño experimental en el ámbito empresarial

Su aplicación en una fase temprana de la evolución de un proceso puede dar como resultado:

• Mejora en el rendimiento del proceso

• Reducción de variabilidad y aumento del apego a especificaciones o valor objetivo

• Mejor tiempo de desarrollo

• Minimización de costos

Clasificación

Dadas las múltiples necesidades de las empresas, las características de cada proceso, se ha desarrollado una gran diversidad de diseños experimentales, en la clasificación siguiente se citan solo algunos de ellos:

Diseños de un factor (comparativa entre dos o mas niveles de un factor)

Completamente al azar

Bloques completamente al azar

Cuadrados latinos y grecolatinos

Diseños para estudiar dos o mas factores en una o varias variables de respuesta

Diseños factoriales 2^k

Diseños factoriales 3^k

Diseños factoriales fraccionados 2^(k-p)

Optimización de procesos

De primer orden (factoriales de 2 niveles, simplex, plankett-burman)

De segundo orden (factoriales de 3 niveles, central compuesto, Box- Behnken)

Diseños robustos

Ortogonales (Taguchi)

Arreglos internos y externos

Diseños de mezclas

Simplex con centroide

Con restricciones

Axial

Latice-simplex

Nomenclatura y simbología:

En los diseños experimentales se presenta la nomenclatura que se utiliza para representar de una manera clara y visual la estructura de los diseños: O: indica la medida de la variable independiente antes (O1) o después (O2) del tratamiento, el subíndice expresa la posición de la medida en el diseño. X: indica el tratamiento o variable independiente.

Identificación de los efectos de los diseños experimentales:

Identificación y exposición del problema

En la etapa de identificación de problema es esencia un trabajo de equipo, reunir a todos departamentos de los involucrados, detectar los problemas presentados, recolectar las opiniones y sugerencias, depurar, identificar el objetivo global y definir claramente los objetivos del experimento.

Elección de la variable de respuesta

Respecto a la elección de la variable de respuesta, se debe tener la certeza que la variable seleccionada arroja la información útil acerca del proceso en estudio, es común, considerar el valor de la media y/o desviación estándar.

Elección de los factores y niveles

Es importante distinguir de los factores que afectan al proceso cuales son de interés para el analista (factores de diseño), aquellos factores que no son objeto de estudio pero que si afectan el proceso es conveniente mantenerlos fijos, es decir, no deben variar, evitando asi se vea afectado el estudio, para los factores de ruido (no controlables) se pueden establecer alternativas como la covarianza,

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