Ing.Industrial
cht_cht20 de Mayo de 2014
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Diseño experimental
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.
El diseño experimental 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 de Experimentos, está relacionado básicamente con el planeamiento de la recolección de los datos.
Un Experimento es la Muestra en base a la cual se estimarán los parámetros Poblacionales, y se tomarán decisiones con respecto a la comparación de las poblaciones en estudio.
Cada experimento es una pregunta que se hace a la naturaleza, por lo tanto, para que las respuestas no sean confusas o contradictorias, es necesario que el mismo sea:
1) Técnicamente planeado
2) Cuidadosamente conducido
3) Adecuadamente analizado
4) Cautelosamente interpretado
Elementos Del Diseño De Experimentos
El diseño de experimentos se refiere a la estructura del experimento considerando:
El conjunto de tratamientos incluidos en el estudio.
El conjunto de unidades experimentales utilizadas en el estudio.
Las reglas y procedimientos por los cuales los tratamientos son asignados a las unidades experimentales (o viceversa).
Las medidas o evaluaciones que se hacen a las unidades experimentales luego de aplicar los tratamientos
Principios Básicos Del Diseño De Experimentos
Control Local: son las acciones empleadas por el investigador para disminuir o controlar el error experimental
Técnica
Selección De Unidades Experimentales Homogéneas
Bloquización
Selección del Diseño Experimental Adecuado
Utilización De Covariables
2) Replicación como un medio para estimar la variancia del error experimental
Proporciona medias para estimar la variancia del error experimental
Permite aumentar la precisión para estimar las medias de los tratamientos.
Da seguridad contra resultados anormales por accidentes no previstos.
3) Aleatorización para validar la estimación de la variancia del error experimental.
Consiste en aplicar en forma aleatoria los tratamientos a las unidades experimentales. La aleatorización tiende a promediar entre los tratamientos cualquier efecto sistemático presente de forma que las comparaciones entre tratamientos midan sólo los efectos de los tratamientos mismos
Análisis de Yates
La técnica fundamental consiste en repartir el total en componentes mediante sumas de cuadrados. Esta técnica tuvo efectos secundarios en el modelo. Por ejemplo, demostramos el modelo para un ANOVA simplificado con un tipo de tratamiento en diversos niveles
ScTotal=ScError+ScTrataminetos
Los grados de libertad se pueden repartir de manera similar y especifican distribuciones chi-cuadrado que describen las sumas asociadas de cuadrados
glTotal=glError+glTratamientos
Prueba F de Fisher
Se utiliza para las comparaciones de los componentes de la desviación total. Por ejemplo, en una forma, o el solo-factor ANOVA, la significación estadística es probada para comparando la estadística de la prueba de F
F=(-b±√(b^2-4ac))/2a
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