INTROdiseñoexp
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Diseño de experimentos
l Conjunto de técnicas activas que manipulan el proceso para inducirlo a proporcionar la información que se requiere para mejorarlo l Técnicas estadísticas y de ingeniería que permiten lograr la máxima eficacia de los procesos de producción al menor costo
Control estadístico de calidad
l Actividades que se respaldan en técnicas estadísticas enfocadas a detectar oportunamente posibles fallas o problemas en el desempeño de los procesos
Diseño de experimentos en la investigación
l Proceso de deducción. Las consecuencias derivadas de las hipótesis pueden ser comparadas con los datos l Proceso de inducción. Las consecuencias de la hipótesis original y los datos no están de acuerdo; es entonces que se inicia este proceso para cambiar la hipótesis
Definiciones básicas en el diseño de experimentos
l Experimento l Diseño de experimentos l Unidad experimental l Variables, factores y niveles
Experimento
l Es un cambio en las condiciones de operación de un sistema o proceso, que se hace con el objetivo de medir el efecto del cambio en una o varias propiedades del producto
Unidad experimental
l Es la muestra de artículos que es necesario producir en una condición para obtener una medición o dato representativo
Variables, factores y niveles
l Variable de respuesta l Factores controlables l Factores no controlables o de ruido l Factores estudiados l Niveles y tratamientos
Error aleatorio
l Es la variabilidad observada que no se puede explicar por los factores estudiados l Resulta del pequeño efecto de los factores no estudiados y del error experimental
Error experimental
l Componente del error aleatorio que refleja los errores del experimentador en la planeación y ejecución del experimento
Planeación
l Son actividades encaminadas a entender el problema l Determinar cuáles factores deben estudiarse o investigarse, de acuerdo a la supuesta influencia que tienen sobre la respuesta l Elegir la(s) variable(s) de respuesta que serán medidas en cada punto del diseño y verificar que se mide de manera fiable l Seleccionar el diseño experimental adecuado a los factores que se tienen y al objetivo del experimento l Planear y organizar el trabajo experimental l Realizar el experimento
Análisis
l Se determina el modelo de análisis de varianza Anova l El análisis de varianza que arrojan directamente los sistemas computacionales no es el más adecuado l Se recomienda utilizar técnicas gráficas de apoyo
Interpretación
l Debe ir más allá del análisis estadístico formal l Debe analizar con detalle lo que ha pasado en el experimento l Observar los nuevos aprendizajes que sobre el proceso se lograron
Conclusiones finales
l Decidir qué medidas implementar para generalizar el resultado del estudio l Organizar una presentación para difundir los logros
Consideraciones prácticas sobre el uso de métodos estadísticos
l El conocimiento no estadístico es vital l Reconocer la diferencia entre significancia estadística e importancia práctica l Apostarle más a la experimentación secuencial que a un experimento único y definitivo
Clasificación y selección de los diseños experimentales
l El objetivo del experimento l El número de factores a controlar l El número de niveles que se prueba en cada factor l Los efectos que interesa investigar (relación factores-respuesta) l El costo del experimento, tiempo y precisión deseada