conceptos basico de diseño factorial

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POR: Jonathan Arguello 4TO SEMESTRE DE INGENIERIA AGROINDUSTRIAL Diseño experimental Diseño Factorial Conceptos Básicos De Diseño Factorial UNIVERSIDAD NACIONAL DE CHIMBORAZO

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trabajo de diseño experimental 2013

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Page 1: Conceptos basico de diseño factorial

POR: Jonathan Arguello4TO SEMESTRE DE INGENIERIA AGROINDUSTRIAL

Diseño experimental Diseño Factorial

Conceptos Básicos De Diseño Factorial

UNIVERSIDAD NACIONAL DE CHIMBORAZO

Page 2: Conceptos basico de diseño factorial

Estadistica II Diseño factorial 2

Conceptos Básicos De Diseño Factorial

DISEÑO FACTORIAL :Diseño experimental que sirve para estudiar el

efecto individual y de interacción de varios factores sobre una o varias respuestas.

Es decir lo que se busca es estudiar la relación entre factores y la respuesta, con la finalidad de conocer mejor como es esta relación y generar conocimiento que permita tomar acciones y decisiones que mejoren el desempeño de proceso.

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Estadistica II Diseño factorial 3

Uno de los objetivos particulares más importantes que en general tiene un diseño factorial es determinar una combinación de niveles de los factores en la cual el desempeño del proceso sea mejor que en las condiciones de operación actuales, es decir, encontrar nuevas condiciones de operación que eliminen o disminuyan cierto problema de calidad en la variable de salida.

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Estadistica II Diseño factorial 4

FACTORESFactor Cualitativo: Sus niveles toman

valores discretos o de tipo nominal que no pueden ser fracciones. (maquinas, tipo de material, operador, presencia o ausencia de una operación previa, etc.)

Factor Cuantitativo: Sus niveles de prueba pueden tomar cualquier nivel de cierto intervalo. La escala es continua. Cabe mencionar que en la materia solo usamos este tipo de factores. (temperatura, humedad, velocidad, presión, etc.).

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Estadistica II Diseño factorial 5

EXPERIMENTO FACTORIAL

Un diseño de experimentos factorial o arreglo factorial es el conjunto de puntos experimentales o tratamientos que pueden formase considerando todas las posibles combinaciones de los niveles de los factores.

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Estadistica II Diseño factorial 6

EFECTO PRINCIPAL Y EFECTO DE INTERACCIÓN

El efecto de un factor se define como el cambio observado en la variable de respuesta debido a un cambio del nivel de tal factor. En particular los efectos principales son los cambios en la media de la variable de respuesta debidos a la acción individual de cada factor.

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Estadistica II Diseño factorial 7

UNIDAD EXPERIMENTAL

Unidad a la cual se le aplica un solo tratamiento (que puede ser una combinación de muchos factores) en una reproducción del experimento.

En cada diseño de experimentos es importante definir cuidadosamente la unidad experimental, ya que esta puede ser una pieza o conjunto de piezas producidas, dependiendo del proceso que se estudia.

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Estadistica II Diseño factorial 8

VARIABLE DE RESPUESTA

Es la característica del producto cuyo valor interesa mejorar mediante el diseño de experimento.

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Estadistica II Diseño factorial 9

FACTORES CONTROLABLES: Son variables de proceso que se pueden fijar en

un punto o nivel de operación. Algunos de estos son los que usualmente se controlan durante la operación normal del proceso, y se distinguen porque para cada uno de ellos existe la manera o el mecanismo para cambiar o manipular su nivel de operación.Alos factores controlables también se les llama variables de entrada, condiciones de proceso, variables de diseño,parámetros del proceso o simplemente factores

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Estadistica II Diseño factorial 10

FACTORES NO CONTROLABLES:

Son variables que no se pueden controlar durante la operación normal del proceso como la luz, temperatura que se investigan en el experimento para observar cómo afectan o influyen en la variable de respuesta.

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Estadistica II Diseño factorial 11

Entrada

Proceso Salida

Factores Controlables

Factores No Controlables

Características de calidad o variables de respuesta

¿Cuáles características se van a medir?

¿Qué factores controlables deben incluirse en el experimento?

¿Qué niveles debe utilizar cada factor?

¿Cuál diseño es experimental es adecuado?

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ERROR ALEATORIO:

Es la variabilidad observada que no se puede explicar por los factores estudiados; y resulta del pequeño efecto de los factores no estudiados y del error experimental.

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Estadistica II Diseño factorial 13

Aleatorizacion: Consiste en hacer corridas experimentales en orden aleatorio; este principio aumenta la posibilidad de que la independencia del error se cumpla.

Bloqueo: Es nulificar o tomar en cuenta en forma adecuada todos los factores que pueden afectar la respuesta observada.

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DISEÑO DE BLOQUES COMPLETOS AL AZAR

En este diseño se consideran tres fuentes de variabilidad: el factor de tratamientos, el factor de bloques y el error aleatorio, es decir, se tienen tres posibles culpables de variabilidad presente en los datos.

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DISEÑO DE CUADRADO LATINO

Diseño en el que se controlan dos factores de bloque y uno de tratamientos; los tres factores tienen la misma cantidad de niveles. Los tratamientos se representan por letras latinas y se distribuyen en forma adecuada en un cuadro.

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DISEÑO DE CUADRADO GRECO- LATINO

Diseño en el que se controlan tres factores de bloques y un factor de tratamientos; los cuatro factores utilizan la misma cantidad de niveles.

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Estadistica II Diseño factorial 17

Factores: Las variables independientes relacionadas con una variable de respuesta y se denominan factores.

Nivel: Es el grado de intensidad de un factor

Tratamiento: Es una combinación especifica de niveles de los factores que intervienen en un experimento.

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RESUMEN DE PASOS PARA EL DISEÑO DE EXPERIMENTOS

Seleccionar los datos.Escoger los tratamientos

(combinaciones factor-nivel).Determinar el tamaño de la muestra

para cada tratamiento.Asignar los tratamientos a las unidades

experimentales.

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Estadistica II Diseño factorial 19

BIBLIOGRAFÍA”Análisis y Diseño De Experimentos”Humberto Gutiérrez Pulido, Román De La Vara Salazar,Mc Graw-Hill, Cap. 5. pag. 148-152

“Diseño y Análisis De Experimentos”Douglas C. MontgomeryGrupo Editorial Iberoamericana. México, Pag. 175-204

“Probabilidad Y Estadística Para Ingeniería Y Ciencias” Ronald E. WALPOLE, Baymond H.Myers, Sharon L. ,MyersOctava Edición, MéxicoEditorial Pearson Prentice Hall. Pag. 512-523