Page 1 1 INTRODUCCIÓN AL DISEÑO ESTADÍSTICO DE EXPERIMENTO

.La importancia de planificar la experimentación La experimentación juega un papel fundamental en virtualmente todos los camposde la investigación y el desarrollo. El objetivo de la experimentación es obtenerinformación de calidad. Información que permita desarrollar nuevos productos yprocesos, comprender mejor un sistema (un proceso industrial, un procedimientoanalítico,...) y tomar decisiones sobre como optimizarlo y mejorar su calidad,comprobar hipótesis científicas, etc.Obviamente la experimentación se debe planificar (diseñar) cuidadosamente paraque proporcione la información buscada. Dicha planificación debe considerar dosaspectos importantes relacionados con toda experimentación:1. La experimentación es normalmente cara. La capacidad de experimentar estálimitada por el coste en tiempo y en recursos (personal, productos de partida,etc...). Por tanto, una organización óptima de la experimentación deberácontemplar el menor número de experimentos que permita obtener la informaciónbuscada.2. El resultado observado de un experimento (y) tiene incertidumbre:y = η+ edonde η es el resultado “verdadero” (desconocido) del experimento y e es unacontribución aleatoria, que varía cada vez que se repite el experimento. Por

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2ello, la Estadística, disciplina que proporciona las herramientas para trabajaren ambientes de incertidumbre, juega un papel fundamental en el diseño delos experimentos y en la evaluación de los resultados experimentales.El análisis de los resultados experimentales permitirá obtener conclusiones sobre elsistema en estudio y decidir actuaciones futuras. Tanto por la importancia de lasdecisiones que se pueden tomar, como por el coste elevado de la experimentaciónno parece adecuado dejar la elección de los experimentos y la evaluación de losresultados a la mera intuición del experimentador. Parece más razonable utilizar unametodología matemática y estadística que indique como planificar (diseñar,organizar) la secuencia de experimentos de una forma óptima, de modo que seminimice tanto el coste de la experimentación como la influencia del errorexperimental sobre la información buscada. Dicha planificación y análisis es elprincipal objetivo del Diseño Estadístico de Experimentos. 2. ¿Qué es el Diseño Estadístico de Experimentos? Se podría definir el Diseño Estadístico de Experimentos (DEE), también denominadodiseño experimental, como una metodología basada en útiles matemáticos yestadísticos cuyo objetivo es ayudar al experimentador a:1. Seleccionar la estrategia experimental óptima que permita obtener lainformación buscada con el mínimo coste. 2. Evaluar los resultados experimentales obtenidos, garantizando la máximafiabilidad en las conclusiones que se obtengan. 3. ¿En qué situaciones se aplica el Diseño Estadístico de Experimentos? Las situaciones en las que se puede aplicar el DEE son muy numerosas. De formageneral, se aplica a sistemas como el mostrado en la Figura 1, en los cuales seobservan una o más variables experimentales dependientes o respuestas (y) cuyovalor depende de los valores de una o más variables independientes (x) controlablesllamadas factores. Las respuestas además pueden estar influidas por otras variablesque no son controladas por el experimentador. La relación entre x e y no tieneporqué ser conocida.

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3 Figura 1. Representación de un sistema en estudio en DDE: factores (x), respuestas (y) Ejemplos de sistemas experimentales son:- Una reacción química, cuyo rendimiento (y) puede ser función, entre otros, deltiempo de reacción (x1), la temperatura de la reacción (x2) y el tipo decatalizador (x3) utilizado. Otras variables que pueden influir son, por ejemplo,la pureza de los reactivos, la limpieza del material, la velocidad deagitación,.... - Una separación cromatográfica, donde el tiempo de la separación dependedel pH y el porcentaje de modificador orgánico de la

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