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Diseño de Experimentos. Principios del Diseño de Experimentos. Calidad: en línea. gráficas de control, aceptación, etc. fuera de línea. Buscamos diseñar el proceso de modo que haya mayor calidad. valores para los parámetros del proceso que mejoren el producto.

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dise o de experimentos

Diseño de Experimentos

Principios del

Diseño de Experimentos.

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Calidad:

  • en línea.
    • gráficas de control, aceptación, etc.
  • fuera de línea.
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Buscamos

  • diseñar el proceso de modo que haya mayor calidad.
  • valores para los parámetros del proceso que mejoren el producto.
  • mejora de la calidad.
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Diseños:

  • completamente al azar.
  • aleatorizado por bloques.
  • cuadro latino.
  • factorial.
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Elementos de un experimento.

  • respuesta.
  • factores.
    • niveles de los factores.
    • cuantitativos / cualitativos.
  • tratamientos.
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Elementos de un experimento.

    • unidad experimental.
    • unidad de muestreo.
    • error experimental.
    • interacciones.
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Ventajas.

  • Permite conocer los factores clave que afectan a la calidad.
  • Da información para el desarrollo de nuevos procesos.
  • Muestra los factores importantes.
  • Muestra diseños del proceso robustos.
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Herramientas del diseño de experimentos.

  • replicación.
  • aleatorización.
  • bloqueo.
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Partes de un diseño experimental.

  • Tratamientos.
  • Unidades experimentales.
  • Forma de asignación.
  • Respuesta.
  • Forma de medición.
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Inferencia de un experimento.

  • Efectos fijos.
  • Efectos al azar.
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ejemplo:

  • tres adhesivos.
  • se va a medir su ‘adhesividad’ en papel.
  • se aplica cada adhesivo a 4 lotes de papel.
  • selección al azar.
  • ¿efectos fijos o al azar?
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Haga su propio ejemplo.

  • júntese con otros dos compañeros y hagan un ejemplo.
    • tratamientos (factores).
    • unidades experimentales (réplicas).
    • respuesta.
    • forma de asignación (explícita).
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Haga su propio ejemplo (cont.)

  • Anoten en un papel su descripción y
      • ¿efectos fijos o aleatorios?
  • Intercámbienlo con otro grupo.
  • Estudien el del otro grupo, para discutirlo.
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Diseño totalmente al azar.

La asignación de los tratamientos a las unidades experimentales se hace totalmente al azar.

Como en los adhesivos.

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ejemplo.

Tres compañías se ofrecen a transportar nuestro producto. Para probarlas en cuanto a su oportunidad de entrega, medida por el porcentaje de retraso a tiempo estimado de entrega.

¿Qué experimento sugiere?

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ejemplo.

  • Construya, con su equipo otro ejemplo de un experimento totalmente al azar.
  • Reporte:
  • Descripción del experimento.
  • De dónde viene lo aleatorio.
  • Cuál es la asignación y cómo se hizo.
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Diseño en bloques al azar.

Los bloques son grupos homogéneos de unidades experimentales.

Todos los tratamientos se ponen en cada bloque. Dentro del bloque se reparten al azar.

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ejemplo:

Tres proveedores de materia prima. Nuestra maquinaria para procesarla es de dos tipos: A y B (en cuanto a su eficiencia). Queremos medir el rendimiento. Los dos tipos de maquinaria son ‘bloques’.

¿Cómo diseñaría el experimento?

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ejemplo:

Con su equipo construya un ejemplo de bloques. Anoten el diseño en un papel para intercambiarlo y discutirlo.

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Diseño en cuadro latino.

Son bloques en dos variables.

El número de niveles de una variable es igual al de la otra y al número de tratamientos. (Es un cuadro)

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Todos los tratamientos en cada columna.

  • Todos los tratamientos en cada renglón.
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Se puede aleatorizar:

      • Los renglones.
      • Las columnas.
  • Se aleatoriza la asignación de tratamientos.
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Ejemplo.

Cinco días de la semana. Cinco empleados. Cinco tipos de descansos.

Se desea ver el efecto sobre la productividad.

(Se puede analizar sin réplicas.)

Use el cuadro de cinco y aleatorice.

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Diseños Factoriales.

Cuando hay dos o más factores para formar un tratamiento. Cada tratamiento se define por la mezcla de cada factor a diferente nivel.

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Por ejemplo:

Factor 1: aditivo;

niveles: con/sin

Factor 2: temperatura;

niveles: 100, 200, 300

Esto da 6 tratamientos. Con 4 réplicas tendremos: 24 corridas del experimento.

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Ventajas del diseño factorial.

  • Permite conocer el efecto de cada factor.
  • Permite conocer las interacciones.
  • Más eficiente que estudiar cada factor solo.
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Desventajas.

  • Requiere muchas corridas.
  • A veces los bloques “no alcanzan”.
  • Costosos.
  • Cuesta trabajo interpretar las interacciones de orden superior.
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Experimentos 2k

Se mantienen sólo dos niveles de cada factor.

Si se desechan interacciones, se tienen los factoriales fraccionarios.

Se obtiene un menor número de corridas.