TEMAS A DESARROLLAR UNIDAD IV:

UNIDAD 4: DISEÑO EXPERIMENTAL PARA UN FACTOR.

Mediante la cual se investiga el comportamiento de una variable independiente (factor) en el desarrollo de una variable de respuesta, que permitirá mejorar la calidad de un proceso. La cuarta unidad, se conceptualiza el diseño de experimentos de un factor, su metodología, atendiendo a la naturaleza experimental de si es un modelo balanceado o no, de efectos fijos o no, con datos perdidos o no; siendo conveniente respetar los supuestos estadísticos de aleatorización de la prueba, normalidad en el comportamiento de los datos producto de sus mediciones respectivas y descomponer la varianza total en la varianza entre tratamientos, comparándola contra la varianza de los tratamientos, para así ponderar la inferencia de la significatividad del

tratamiento que se sujeta a la variable de decisión. La función de densidad de probabilidad (fdp), que aplica a esta metodología estadística, es la distribución de Fisher.

4.1 INTRODUCCION, CONCEPTUALIZACION, IMPORTANCIA Y ALCANCES DEL DISEÑO EXPERIMENTAL EN EL AMBITO EMPRESARIAL.

La factorización del diseño.

“Un diseño factorial es una estrategia experimental que consiste en cruzar los niveles de todos los factores tratamiento en todas las combinaciones posibles”.

Ventajas de utilizar los diseños factoriales:

• Permiten detectar la existencia de efectos interacción entre los diferentes factores tratamiento.

• Es una estrategia más eficiente que la estrategia clásica de examinar la influencia de un factor manteniendo constantes el resto de los factores.

El modelo matemático de este diseño es:

El diseño experimental encuentra aplicaciones en la industria, la agricultura, la mercadotecnia, la medicina, 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 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.

Un

diseño experimental sirve, generalmente, para comparar las medias de dos o más tratamientos (niveles de factor) a través del análisis de varianza, propuesto por Ronald A. Fisher a principios del Siglo XX, de los datos experimentales. Como es conocido, un experimento consiste en una manipulación intencional y controlada de una o más variables para evaluar su (supuesto) efecto en la variable dependiente o variable-respuesta. Dependiendo de las características del material experimental, el experimento puede hacerse en un diseño completamente aleatorizado (cuando el material experimental se supone sensiblemente homogéneo), en un diseño de bloques completos al azar (cuando se supone variación en una dirección), en diseño en cuadrados latinos (se asume que hay variación en dos direcciones); hay otras variantes de diseño experimental como el diseño grecolatino, parcelas divididas o anidado, bloques incompletos, bloques generalizados, entre otros. En otros términos, el diseño experimental involucra el arreglo físico de los diferentes niveles de factor cuando se realiza el experimento, según la variabilidad del material experimental; la partición de la variabilidad contenida en los datos experimentales en la variabilidad atribuida a las diferentes fuentes (de variación) se realiza a través del análisis de varianza. Este análisis permite concluir si hay diferencias o no entre las medias de los diferentes niveles de factor (los tratamientos). La implicación de esta búsqueda es, entre otros ejemplos, encontrar la combinación de factores óptima que nos produce el material más resistente.

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