Instrumentación Didáctica Análisis de Datos

SISTEMA DE GEST IÓN DE LA CALIDAD

DOCUMENTO: Instrumentación Didáctica para la Formación y Desarrollo de Competencias Profesionales

PROCESO ESTRATÉGICO: ACADÉMICO

NORMA QUE APLICA: ISO 9001:2015 y su equivalente nacional NMX-CC-9001-IMNC-2015

ITMXL-AC-PO-004-01 Rev. -

TECNOLÓGICO NACIONAL DE MÉXICO

Instituto Tecnológico de Mexicali

Período: __Enero – Junio 2017_________

Nombre de la asignatura: Análisis de datos experimentales

Plan de estudios: Ingeniería Química

Clave de asignatura: IQF - 1001

Horas teoría – horas prácticas – créditos: 3 – 2 - 5

1. Caracterización de la asignatura:

Esta asignatura aporta al perfil del Ingeniero Químico las herramientas metodológicas para planificar, analizar y controlar datos de

procesos, a través de la colaboración en equipos interdisciplinarios y multiculturales en su ámbito laboral y la implementación de

sistemas de gestión de calidad.

Análisis de datos experimentales examina el comportamiento de las variables de un proceso químico para probar inferencias y tomar

decisiones que permitan optimizarlas. Proporciona las herramientas indispensables para estudiar las variables que requieren ser

controladas en un sistema.

Análisis de datos experimentales se relaciona con las asignaturas de Taller de Investigación II, Laboratorio Integral II y III y Síntesis

y Optimización de Procesos porque proporciona las bases para el análisis estadístico de las variables del proceso.

La asignatura presenta los elementos básicos de estadística y probabilidad, funciones de distribución de probabilidad, pruebas de

hipótesis, diseño de experimentos y control de calidad. La competencia específica de análisis de datos experimentales está

relacionada con la resolución de problemas que permitan analizar los datos de los procesos químicos y es una competencia previa








para las materias mencionadas anteriormente por lo que se pueden generar proyectos integradores con cualquiera de ellas.

2. Intención didáctica:

El programa de la asignatura de análisis de datos experimentales se organiza en seis temas. En el primero se sientan las bases

estadísticas y de probabilidad necesarias para el curso, en el segundo se explican los tipos de variables aleatorias y sus funciones

de probabilidad, en el tercero se establecen el tamaño de muestra y se plantea la prueba de hipótesis correspondiente para una o

dos muestras, considerando la importancia de los errores tipo I y II en las mismas, en el cuarto tema se trata el análisis estadístico

para experimentos de uno, dos o más factores considerando los supuestos estadísticos de aleatorización de la prueba, en el quinto

se presenta la metodología del diseño factorial 2k

y 3k

y finalmente, en el tema seis se abordan los conceptos básicos para el

desarrollo e interpretación de los gráficos de control de un proceso.

Es importante que el estudiante valore las actividades que realiza, que desarrolle hábitos de estudio y de trabajo en equipo para que

adquiera características tales como: curiosidad, creatividad, puntualidad, entusiasmo, interés, tenacidad, flexibilidad y autonomía.

El docente de análisis de datos experimentales debe mostrar y objetivar su conocimiento y experiencia en el área de ingeniería

química para formular y estructurar pruebas de hipótesis y diseño de experimentos que permitan optimizar las variables de un

proceso, desarrollando escenarios de aprendizaje significativo en los estudiantes que inician su formación profesional.








Competencias previas

- Resuelve operaciones de algebra básica para para procesar información.

- Usa el programa Excel, incluyendo el complemento análisis de datos, para representarla distribución de variables de un

proceso.

- Interpreta gráficas para describir el comportamiento de las variables de un proceso.

3. Competencia de la asignatura:

Aplica conceptos estadísticos, análisis de varianza, diseño de experimentos y control estadístico de datos para probar inferencias

y tomar decisiones que permitan optimizar las variables de procesos en industrias químicas y de servicios.

4. Análisis por competencias específicas:

Competencia No: 1

Descripción: Aplica las medidas de tendencia central y de dispersión para el análisis de datos

experimentales, en papel y usando software estadístico.








Temas y subtemas para desarrollar la

competencia específica

Actividades de aprendizaje

Actividades de enseñanza

Desarrollo de competencias genéricas

Horas teórico-práctica

Estadística descriptiva y

fundamentos de

probabilidad.

1.1 Conceptos básicos.

1.2 Medidas de

tendencia central y de

dispersión para datos

agrupados y no

agrupados.

1.3 Representación

gráfica de datos.

1.4 Permutaciones y

Determina las medidas de

tendencia central y de

dispersión para datos

agrupados y no agrupados.

Presenta gráficamente la

distribución de datos.

Realiza cálculos de

permutaciones y

combinaciones.

Maneja software estadístico

para el análisis de datos.

Realiza un examen

diagnóstico respecto a los

conocimientos previos y

propone ciertos ejercicios

o actividades que ayuden

a subsanar las

necesidades encontradas.

Propone una revisión

bibliográfica acerca de las

medidas de tendencia

central y de dispersión

para datos agrupados y no

agrupados, y en plenaria

se construye un resumen

Genéricas:

Habilidades básicas de

manejo de la

computadora,

solución de problemas,

comunicación oral y

escrita,

trabajo en equipo.

15T








combinaciones.

1.5 Tipos de

probabilidad

1.6 Manejo de software

estadístico.

Propone la estimación de

medidas de tendencia

central usando excel

Expone las diferentes

formas en que puede

representarse

gráficamente la

distribución de datos y

propone un conjunto de

ejercicios como práctica

usando excel


bibliográfica acerca de los

conceptos de permutación

y combinación, y después








de discutir los conceptos

en equipos y analizar

ejemplos, exponer

algunos en plenaria


bibliográfica respecto de

los tipos de probabilidad y

sus diferentes

aplicaciones, para su

discusión en plenaria y la

redacción de un resumen

del tema

Indicadores de alcance

Valor del indicador

A. Resuelve problemas acerca de medidas de tendencia central, permutaciones y combinaciones B. Muestra capacidad para la investigación, comunicar ideas y de síntesis C. Muestra limpieza y claridad en los trabajos escritos D. Participa en clase de forma respetuosa y con aportaciones pertinentes al tema

50% 15% 5% 5%








E. Muestra capacidad para trabajar en equipo y en forma autónoma F. Aplica las tecnologías de la información en la solución de problemas

15% 10%

Niveles de desempeño

Desempeño Nivel de desempeño

Indicadores de alcance Valoración numérica

Competencia alcanzada

Excelente Todos excepto C o D 95-100

Notable A, B y E, y C o D, al menos 85-94

Bueno A, F, y B o E al menos 75-84

Suficiente A, y B y C o D y E al menos 70-74

Competencia no alcanzada

Insuficiente No se cumple con las evidencias conceptuales, procedimentales y actitudinales de los indicadores definidos.

NA

Matriz de evaluación








Evidencia de aprendizaje

% Indicador de alcance

Evaluación formativa de la competencia

A B C D E F

Examen escrito 40% 40

Reporte de problemas resueltos en equipo

30% 10 10 10 Escala de rango

Desempeño de resolución de problemas usando software

10% 10 Escala de rango

Resumen de medidas de tendencia central y tipos de probabilidad

10% 5 5 Lista de cotejo

Participación en clase 10% 5 5 Lista de cotejo

Total 100% 50% 15% 5% 5% 15% 10%

Competencia No: 2 Descripción: Establece con base en un experimento aleatorio la distribución de probabilidad apropiada,

corroborando los axiomas y teoremas correspondientes y aplica software estadístico en la solución de

problemas.














Variables aleatorias y

funciones de

distribución de

probabilidad.

2.1 Variables aleatorias

discretas.

2.2 Variables aleatorias

continuas.

2.3 Funciones de

distribución.

2.4 Distribuciones de

probabilidad para

variables discretas.

2.5 Distribución de

probabilidad para

Establece las diferencias

existentes entre las

variables aleatorias

discretas y continuas.

Aplica las distribuciones de

probabilidad para variables

discretas y continuas.

Resuelve problemas que

involucren la aplicación de

distribuciones de

probabilidad.

Realiza cálculos de

probabilidad mediante el

manejo de las tablas

correspondientes a las

distribuciones.

Propone una revisión bibliográfica de variables aleatorias discretas y continuas y funciones de distribución, para su discusión en equipos y la elaboración de un resumen Expone mediante ejemplos la forma de estimar las probabilidades asociadas con distintas funciones de distribución y el uso de tablas Propone, por equipos, la solución problemas asociados con distribuciones de probabilidad de variable discreta y continua Resuelve problemas de distribuciones de probabilidad usando software estadístico

Genéricas:


manejo de la computadora,


comunicación oral y escrita,

trabajo en equipo.

15T








variablescontinuas.

Aplica software estadístico

para realizar cálculos de

probabilidad.


Valor del indicador

A. Resuelve problemas acerca de medidas de distribución de probabilidad de variable discreta y continua B. Muestra capacidad para la investigación, comunicar ideas y de síntesis C. Muestra limpieza y claridad en los trabajos escritos D. Participa en clase de forma respetuosa y con aportaciones pertinentes al tema E. Muestra capacidad para trabajar en equipo y en forma autónoma F. Aplica las tecnologías de la información en la solución de problemas

50% 15% 5% 5% 15% 10%





Excelente A, B, E, F y C o D al menos 95-100

Notable A, C, D, F y B o E al menos 85-94

Bueno A, F o C, y D, y B o E al menos 75-84








Suficiente A, B y C o A, D y E o A, C, D y F al menos 70-74



NA





A B C D E F


Reporte escrito de problemas resueltos por equipo




Resumen de variable aleatoria y de distribución de probabilidad


Participación 10% 5 5 Lista de cotejo

Total 100% 50% 15% 5% 5% 15% 10%








Competencia No: 3 Descripción: Aplica e interpreta el conocimiento básico de distribución de muestreo en la resolución

de problemas, y realiza aplicaciones de pruebas de hipótesis con varias poblaciones empleando datos

categóricos que permitan inferir el comportamiento de sus parámetros.







Técnicas de muestreo y

pruebas de hipótesis.

3.1 Bases teóricas para

el muestreo.

3.2 Tipos de muestreo.

3.3 Parámetros y

estadificados.

Realiza experimentos para

aplicar el concepto de

estimación puntual y

estimación por intervalos.

Aplica la metodología

apropiada para estimar el

tamaño de la muestra.

Participa en una dinámica de

“lluvia de ideas” para proponer

supuestos y la forma de

Propone, en equipos y en

plenaria, realizar

experimentos para aplicar

el concepto de estimación

puntual y estimación por

intervalos.

Explica cómo aplicar la

metodología apropiada para

estimar el tamaño de la

muestra y propone

Genéricas:


manejo de la

computadora,



escrita,

20T








3.4 Errores

estadísticos.

3.5 Estimación por

intervalos de confianza.

3.6 Pruebas de

hipótesis.

probarlo.

Investiga los errores tipo I y

tipo II y el efecto de la

potencia de la prueba en los

resultados de un experimento.

Resuelve problemas de

pruebas de hipótesis, para

una y dos muestras, para

medias, varianzas,

proporciones y diferencia de

medias, analizando el valor “p”

en la prueba de hipótesis.

Resuelve problemas que

representen situaciones reales

en donde se considere el

ajuste a las distribuciones

normal, binomial, t de Student

ejercicios para ponerla en

práctica.

Pide realizar una revisión

bibliográfica de los errores

tipo I y tipo II, y el efecto de

la potencia de la prueba.

Propone una dinámica de

“lluvia de ideas” para

proponer supuestos y la

forma de probarlo, así como

la diferencia entre los

errores tipo I y II y el efecto

de la potencia de la prueba,

y la elaboración de un

resumen.

Expone la solución de

problemas de pruebas de

trabajo en equipo.








y Ji cuadrada.


para evaluar pruebas de

hipótesis.

hipótesis

Propone resolver

problemas de pruebas de

hipótesis, para una y dos

muestras, para medias,

varianzas, proporciones y

diferencia de medias,

analizando el valor “p” en la

prueba de hipótesis, en

equipos, en papel y usando

Excel, y entregar

problemario resuelto.


bibliográfica para resolver

problemas que representen

situaciones reales en donde

se considere el ajuste a las

distribuciones normal,








binomial, t de Student y Ji

cuadrada, discutir y

comparar por equipos y

concluir en plenaria

exponiendo esas

situaciones y el ajuste

respectivo, y hacer un

resumen


Valor del indicador

A. Resuelve problemas acerca de pruebas de hipótesis B. Muestra capacidad para la investigación, comunicar ideas y de síntesis C. Muestra limpieza y claridad en los trabajos escritos D. Participa en clase de forma respetuosa y con aportaciones pertinentes al tema E. Muestra capacidad para trabajar en equipo y en forma autónoma

40% 15% 5% 15% 15%








F. Aplica las tecnologías de la información en la solución de problemas 10%





Excelente A, B, D, E y F al menos 95-100

Notable A, B, C, F y, D o B o E al menos 85-94

Bueno A, C y, B y D o B y E o D y E, al menos 75-84

Suficiente A, C, F, y B o D o E al menos 70-74



NA












A B C D E F


Reporte escrito de problemas resueltos por equipo

30% 10 5 5 10 Escala de rango



Resumen de errores tipo I y II

10% 10 Lista de cotejo

Participación 20% 15 5 Lista de cotejo

Total 100% 40% 15% 5% 15% 15% 10%

Competencia No: 4 Descripción: Investiga el comportamiento de una variable independiente (factor) en el desarrollo de

una variable de respuesta, para mejorar la calidad de un proceso.














Análisis estadístico.

4.1 Experimentos con

un factor.


dos factores.


dos o más factores.

Analiza la metodología del

diseño de experimentos,

para comprender el efecto

de la variación de la variable

independiente sobre la

variable de respuesta en un

experimento con un factor.

Identifica el factor relevante

para mejorar un proceso.

Desarrolla pruebas para

identificar los mejores

tratamientos del factor.

Revisa los supuestos de

normalidad en casos

propuestos por el profesor

Comprende el muestreo


bibliográfica acerca de la

metodología del diseño de

experimentos, para

comprender el efecto de la

variación de la variable

independiente sobre la

variable de respuesta en

un experimento con un

factor, discutirlo en

plenaria y aclarar dudas, y

finalmente, hacer un

resumen al respecto.

Aplica la prueba ANOVA

en diversos casos,

incluyendo los supuestos

de normalidad y propone

ejercicios para realizarlos

Genéricas:





trabajo en equipo.

10T








aleatorio en el desarrollo de

las pruebas experimentales.

Identifica los tipos de errores

presentes en un diseño

experimental.


para calcular el análisis de

varianza de uno, dos o más

factores.

tipo taller en el aula,

poniendo énfasis en la

identificación de errores

en diseños

experimentales.


Valor del indicador

A. Resuelve problemas de uno o más factores aplicando la prueba ANOVA. B. Muestra capacidad para la investigación, comunicar ideas y de síntesis C. Muestra limpieza y claridad en los trabajos escritos D. Participa en clase de forma respetuosa y con aportaciones pertinentes al tema E. Muestra capacidad para trabajar en equipo y en forma autónoma F. Aplica las tecnologías de la información en la solución de problemas

20% 15% 5% 10% 30% 20%













Notable A, C, D, E y F al menos 85-94

Bueno A, C, E y F al menos 75-84

Suficiente A, E y F o A, B, C y E o C, D, E y F 70-74



NA





A B C D E F

Reporte de prácticas ANOVA

30% 5 10 10 5 Lista de cotejo



Participación 10% 10 Lista de cotejo








Resumen escrito de metodología para el diseño de experimentos


Total 100% 20% 15% 5% 10% 30% 20%

Competencia No: 5 Descripción: Aplica el análisis estadístico a datos de experimentos factoriales para determinar las

variables relevantes y tomar decisiones de mejora del proceso y del experimento mismo.







Análisis de diseños de

factoriales.

5.1 Diseño factorial 2 a

la k.

5.2 Diseño factorial 3 a

Discute los conceptos básicos

en los diseños factoriales 2k

para evaluar el efecto sobre

una respuesta de “k” factores,

cada uno en dos niveles.

Explica, mediante esquemas,

Propone una revisión bibliográfica acerca de los conceptos básicos de

diseños factoriales 2k

para evaluar el efecto sobre una respuesta de “k” factores, cada uno en dos niveles.

Genéricas:




10T








la k.

el diseño factorial general.

Redacta un resumen donde se

comparen los diseños

factoriales de dos y tres

factores y la manera en que se

estabiliza la varianza.

Justifica el diseño factorial 3k

en problemas que requieran k

factores con tres niveles de

medición.

Resuelve problemas utilizando

software para el manejo de

información asociada al diseño

factorial 2k

y 3k, interpretando

la interacción en estos y hace

un reporte de los problemas

realizados.

Propone una exposición por equipos donde se explique mediante esquemas el diseño factorial general.

Propone un resumen donde

se comparen los diseños

factoriales de dos y tres

factores y la manera en que

se estabiliza la varianza y

justifique el diseño factorial

3k en problemas que

requieran k factores con

tres niveles de medición.

Plantea obtener la solución

de problemas utilizando

software para el manejo de

información asociada al

diseño factorial 2k

y 3k,

interpretando la interacción


trabajo en equipo.








en estos, y hacer un reporte

de los problemas

realizados.


Valor del indicador

A. Resuelve problemas de diseño factorial 2 a la k. B. Muestra capacidad para la investigación, comunicar ideas y de síntesis C. Muestra limpieza y claridad en los trabajos escritos D. Participa en clase de forma respetuosa y con aportaciones pertinentes al tema E. Muestra capacidad para trabajar en equipo y en forma autónoma F. Aplica las tecnologías de la información en la solución de problemas

20% 15% 5% 10% 30% 20%


















NA





A B C D E F

Reporte de prácticas de diseño factorial

20% 10 5 5 Lista de cotejo

Exposición por equipos acerca de diseño factorial




Resumen escrito de la comparación entre diseño 2 y 3 a la k, estabilización de la varianza, y









justificación del uso de 3 a la k


Total 100% 20% 15% 5% 10% 30% 20%

Competencia No: 6 Descripción: Desarrolla graficas de control que le permitan mantener el proceso dentro de los

límites de establecidos y aplica los planes de muestreo para tomar decisiones acerca de la aceptación

de los lotes de producción.







Control estadístico de

datos.

6.1 Conceptos y

principios del CEP.

6.2 Gage R&R.

Interpretar gráficos de

control por variables y por

atributos.

Emplear software de

computación para elaborar

Expone los distintos tipos

de gráficos de control por

variables y atributos.

Propone el empleo de excel

para elaborar gráficas de

Genéricas:


manejo de la

computadora,


10T








6.3 Plan del control.

6.4 Gráficos de

atributos.

gráficos de control.

Resolver ejercicios utilizando

las tablas de Military

Standard en muestreos por

variables o por atributos.

Investigar la aplicación del

control estadístico de

aceptación de lotes de una

empresa.

control, por pares, en clase

y como extraclase.

Propone, por equipos,

resolver ejercicios utilizando

las tablas de Military

Standard en muestreos por

variables o por atributos y

exponerlos en clase.

Plantea realizar la

investigación de la

aplicación del control

estadístico de aceptación

de lotes de una empresa.


escrita,

trabajo en equipo.









Valor del indicador

A. Resuelve problemas usando gráficas de control y tablas de Military Standard B. Muestra capacidad para la investigación, comunicar ideas y de síntesis C. Muestra limpieza y claridad en los trabajos escritos D. Participa en clase de forma respetuosa y con aportaciones pertinentes al tema E. Muestra capacidad para trabajar en equipo y en forma autónoma F. Aplica las tecnologías de la información en la solución de problemas

20% 15% 5% 10% 30% 20%











NA












A B C D E F

Reporte de ejercicios resueltos de construcción de gráficas


Exposición por equipos acerca del uso de tablas Military Standard




Resumen escrito de la aplicación de control estadístico de aceptación de lotes de una empresa



Total 100% 20% 15% 5% 10% 30% 20%

Nota: este apartado número 4 de la instrumentación didáctica para la formación y desarrollo de competencias profesionales se repite, de acuerdo al número de competencias específicas de los temas de asignatura.)








5. Fuentes de información y apoyos didácticos

Fuentes de información: Apoyos didácticos:

. Devore L.J. (2012). Probabilidad y estadística para ingeniería

y ciencia (8 ed). Cengage Learning.

. Feigenbaum, V.A (1986). Control total de la calidad (3 ed).

CECSA.

. Gamiz, B.C. (2012). Probabilidad y estadística con prácticas

en Excel (3 ed). Jit Press.

. Gutiérrez, H.P. (2012). Análisis y diseño de experimentos (3

ed). McGraw-Hill.

. Ishikawa, K. (2003). Que es el control total de Calidad.

Norma Ediciones.

. Jhonson, R.A. (2012). Probabilidad y estadística para

Ingenieros (8 ed). México. Pearson Educación de

- Cañón o proyector - Computadora portátil - Documentos electrónicos








México.

. Montgomery, D.C. y Runger, G.C. (2012). Probabilidad y

estadística aplicada a la ingeniería (2 ed). Limusa

Wiley.

. Montgomery, D.C. (2010). Diseño y análisis de experimentos

(2 ed). México. Limusa S.A. de C.V. Editorial.

. Navidi, W. (2006). Estadística para ingenieros y científicos (1

ed.) McGraw-Hill.

. Spiegel, M.R. (2011). Estadística (2 ed). Serie Schaum-

McGraw-Hill.

. Walpole, R.E. y Myers, H.R. (2012). Probabilidad y

estadística para ingeniería y ciencias (9 ed). México.

Pearson Educación de México.








Período: ___________2017-1_____________

Nombre de la asignatura: Mecanismos de Transferencia

Plan de estudios: Ingeniería de Energías Renovables

Clave de asignatura: IQF-1013

Horas teoría – horas prácticas – créditos: 3-2-5

6. Calendarización de evaluación en semanas:

Semana 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

TP ED EF1 EF2 EF3 EF4 EF5 EF6

TR

SD

TP=tiempo planeado TR=tiempo real SD=seguimiento departamental ED=evaluación diagnóstica EFn=evaluación formativa (competencia

específica n) ES=evaluación sumativa

Fecha de elaboración:______13 de enero de 2017_____

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Prof. Norman Edilberto Rivera Pazos Dr. Francisco Javier Gómez Puentes

Instrumentación Didáctica Análisis de Datos

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