diseño de experimentos en ppt pdf

5/16/2018 Diseño de experimentos en ppt pdf - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/diseno-de-experimentos-en-ppt-pdf 1/22

Diseño de ExperimentosIsabel Casas

Despacho: 10.0.04

[email protected]

Hector Canada

[email protected]

Diseno de Ex erimentos – .



Introducción

Los modelos que vamos a estudiar son usados paraaveriguar si una o más variables o factores afectan

nuestra variable de interés. Ejemplos donde estadisciplina puede ser utilizada son:

prever el contenido de partículas en el aire en

función de la densidad de tráfico, la hora del día ylas condiciones meteorológicas.

estudiar la influencia del tipo de pila eléctrica y de la

marca en la duración de las pilas.

determinar como depende la duración de unadepresión de variables personales y sociales.

determinar la organización de los productos de unsupermercado para mejorar las ventas.




Introducción

Si se repite un experimento, en condicionesindistinguibles, los resultados presentan variabilidad.

Si la experimentación se realiza en un laboratoriodonde la mayoría de las causas de variabilidad estánmuy controladas.

Pero si se experimenta en procesos industriales,administrativos, ... la variabilidad es grande en lamayoría de los casos.

El objetivo del diseño de experimentos es estudiar siutilizar un determinado tratamiento produce unamejora en el proceso o no.




Introducción

La metodología del Diseño de Experimentos estudiacómo variar las condiciones habituales de

realización de un proceso empírico para aumentar laprobabilidad de detectar cambios significativos en larespuesta.

Para que la metodología de diseño de experimentossea eficaz es fundamental que el experimento estébien diseñado.




Por qué un experimento?

Determinar las principales causas de variación en larespuesta.

Encontrar las condiciones experimentales con lasque se consigue un valor extremo en la variable deinterés o respuesta.

Comparar las respuestas en diferentes niveles deobservación de variables controladas.

Obtener un modelo estadístico-matemático que

permita hacer predicciones de respuestas futuras.




Por qué un experimento?

No siempre es posible el tener datos históricos y aunquelos tuviesemos estos tienen ciertas desventajas:

Inconsistencia de los datos: cambios de personas,mejoras del personal por procesos de aprendizaje,motivación, cambios en las máquinas.

Variables con fuerte correlacion. Puede ocurrirque en el proceso existan dos o más variablesaltamente correlacionadas que pueden llevar asituaciones confusas. Puede haber confusión en losefectos, o problemas con una variable oculta.

El rango de las variables controladas es limitado.




Tipos de variabilidad

Uno de los principales objetivos de los modelos dediseño de experimentos, es controlar la variabilidad. Los

resultados de cualquier experimento están sometidos atres tipos de variabilidad:

Variabilidad sistematica y planificada

Variabilidad tıpica de la naturaleza del problemay del experimento

Variabilidad sistematica y no planificada




Variabilidad sistemática planificada

Originada por las distintas condicionesexperimentales impuestas en el diseño por expreso

deseo del experimentador.Cuando este tipo de variabilidad está presente y tieneun tamaño importante, se espera que las respuestas

tiendan a agruparse formando grupos (clusters).Es deseable que exista esta variabilidad y que seaidentificada y cuantificada por el modelo.




ar a a p ca e a na ura eza y eexperimento

Ruido aleatorio que contine el error de medida. Esuna variabilidad impredecible e inevitable.

Differencia entre diferentes medidas de un mismoobjeto.

Existe un patron de comportamiento, todas las

medidas tienen a fluctuar en torno a un valor centraly siguiendo un modelo probabilístico que podemosestimar.

Es una variabilidad que va a estar siempre presentepero que es tolerable.




Variabilidad sistemática no planificada

Debida a causas desconocidas y no planificadas. Enotras palabras, los resultados están siendo sesgados

sistemáticamente por causas desconocidas.La presencia de esta variabilidad supone la principalcausa de conclusiones erróneas y estudios

incorrectos al ajustar un modelo estadístico.Existen dos estrategias básicas para tratar de evitarla presencia de este tipo de varibilidad: la

aleatorización y la técnica de bloques.

Diseno de Ex erimentos – . 1



Contra la variabilidad

Para controlar la variabilidad existen tres técnicas:

Replicados

Aleatorización

Formación de bloques




Planificación de un experimento

La forma tradicional que se utilizaba en laexperimentación se basaba en estudiar los factores uno a

uno. Los inconvenientes de esta metodología son:Es necesario un gran número de pruebas.

Las conclusiones obtenidas en el estudio de cada

factor tiene un campo de validez muy restringido.No es posible estudiar la existencia de interacciónentre los factores.

Es inviable, en muchos casos, por problemas detiempo o costo.

Las técnicas de diseño de experimentos estudiansimultáneamente los efectos de todos los factores deinterés. Mayor eficacía y con mejores resultados.


apas e un pro ema e se o e ex



apas e un pro ema e se o e ex-perimentos

1. Definir los objetivos del experimento.

2. Identificar todas las posibles fuentes de variación

3. Elegir las unidades experimentales en relación conlas condiciones de estudio.

4. Especificar las medidas de la respuesta, elprocedimiento experimental y anticiparse a lasposibles dificultades.

5. Ejecutar un experimento piloto.

6. Especificar el modelo.

7. Esquematizar los pasos del análisis.

8. Determinar el tamaño muestral.

9. Revisar las decisiones anteriores.Diseno de Ex erimentos – . 1



1. Definir los objetivos del experimento

Definir las preguntas concretas y objetivos.

Esquematizar el tipo de respuestas que se esperan

obtenerEsta lista se puede refinar según avanza elexperimento.




2. Fuentes de variación

Una fuente de variación es cualquier causa que puedagenerar variabilidad en la respuesta. Es recomendable

hacer una lista de todas las posibles fuentes de variacióndel problema, distinguiendo las que generarán una mayorvariabilidad. Se distinguen dos tipos:

Factores tratamiento: son aquellas fuentes cuyoefecto sobre la respuesta es de particular interés parael experimentador.

Factores SnuisanceT: son aquellas fuentes que noson de interés directo pero que se contemplan en eldiseño para reducir la variabilidad no planificada.




2. Fuentes de variación: Factores

Factores y sus niveles. Se denomina factortratamiento a cualquier variable de interés para el

experimentador cuyo posible efecto sobre larespuesta se quiere estudiar.

Los niveles de un factor tratamiento son los tipos o

grados específicos del factor que se tendrán encuenta en la realización del experimento.

Los factores tratamiento pueden ser cualitativos o

cuantitativos.En el tratamiento matemático de los modelos dediseño de experimento los factores cuantitativos son

tratados como cualitativos y sus niveles son elegidosequiespaciados o se codifican.




2. Fuentes de variación: Definiciones

Cuando en un experimento se trabaja con más de unfactor, se denomina:

Tratamiento a cada una de las combinaciones deniveles de los distintos factores.

Observación es una medida en las condicionesdeterminadas por uno de los tratamientos.

Experimento factorial es el diseño de experimentosen que existen observaciones de todos los posiblestratamientos.


2 Fuentes de variación: Unidades exper-



2. Fuentes de variación: Unidades exper-imentales

Son el material donde evaluar la variable respuesta y alque se le aplican los distintos niveles de los factores

tratamiento:- en informática, ordenadores, páginas web,

buscadores de internet,

- en medicina, individuos humanos u animales,- en industria, lotes de material, trabajadores,

máquinas.

Las unidades experimentales tienen que serrepresentativas de la población de la respuesta. Porejemplo si el estudio es sobre estudiantes universitarios,

las conclusiones no se puede extrapolar a todo el país.


uen es e var ac n: ac ores



. uen es e var ac n: ac ores"nuisance"- bloque

Además de los factores tratamiento, también influyenotros factores, de escaso interés en el estudio. Para

controlar su influencia se crean nuevos factores:Factor bloque. En algunos casos el factor nuisancepuede ser fijado en distintos niveles, de modo que es

posible controlar su efecto a esos niveles. Entoncesla forma de actuar es mantener constante el nivel delfactor para un grupo de unidades experimentales, secambia a otro nivel para otro grupo y así sucesivamente. Estos factores se denominan factoresde bloqueo (factores-bloque) y las unidadesexperimentales evaluadas en un mismo nivel del

bloqueo se dice que pertenecen al mismo bloque.


. uen es e var ac n: ac ores



. uen es e var ac n: ac ores"nuisance"- factores ruido y covariables

Ruido. Si el experimentador está interesado en lavariabilidad de la respuesta cuando se modifican las

condiciones experimentales, entonces los factoresnuisance son incluidos deliberadamente en elexperimento y no se aisla su efecto por medio debloques. Se habla entonces de factores ruido.


2. Fuentes de variación: Factores



2. Fuentes de variación: Factores"nuisance"- covariables

Covariable. Si el factor nuisance es una propiedadcuantitativa de las unidades experimentales que

puede ser medida antes de realizar el experimento(el tamaño de un fichero informático, la presiónsanguínea de un paciente en un experimento médicoo la acidez de una parcela de tierra en un

experimento agrícola). El factor se denominacovariable y juega un papel importante en el análisisestadístico.




3. Unidades experimentales

La regla de asignación o diseño experimental especificaque unidades experimentales se observarán bajo cadatratamiento. Hay diferentes posibilidades:

diseño factorial o no,

anidamiento,

asignación al azar en determinados niveles deobservación,

el orden de asignación, etc.

En la práctica, existen una serie de diseños estándar quese utilizan en la mayoría de los casos.


diseño de experimentos en ppt pdf

Documents