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Ruiz Orozco Maria Guadalupe

Instituto tecnológico superior de Uruapan

diseños experimentales

Jorge Luis Guerrero Medina

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El diseño de experimentos es una metodología estadística que permite planear, ejecutar, analizar e interpretar experimentos de manera estructurada, con el objetivo de obtener conclusiones validas y confiables sobre como diferentes factores influyen en un resultado o variable de interés

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Pasos para desarrollar un Diseño de Experimentos (DOE)

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Factores: Variables controlables que el investigador manipula para ver cómo afectan al resultado.
Ejemplo: temperatura, presión, tiempo de cocción, concentración de un químico.

Niveles: Son los valores específicos que puede tomar cada factor.
Ejemplo: factor temperatura con dos niveles (80 °C y 100 °C).

Tratamientos: Combinaciones específicas de niveles de factores.
Ejemplo: (80 °C, 10 min) y (100 °C, 15 min).

Variable de respuesta: El resultado medido, que depende de los factores.
Ejemplo: dureza del material, rendimiento de un motor, sabor de un producto.

Unidades experimentales: Entidades sobre las cuales se realiza el experimento.
Ejemplo: piezas de metal, plantas, lotes de alimento.

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objetivos principales del diseño de experimentos  

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objetivos principales del diseño de experimentos  

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Identificar factores importantes que influyen en la variable de respuesta.

Determinar el efecto de los factores y sus interacciones (cuando dos o más factores combinados producen un efecto diferente al esperado).

Optimizar procesos encontrando las condiciones que maximizan o minimizan la respuesta.

Ahorrar recursos, porque se requieren menos pruebas que en un ensayo tradicional sin estructura.

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objetivos principales del diseño de experimentos 

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Aleatorización: Asignar los tratamientos de manera aleatoria a las unidades experimentales. Esto ayuda a evitar sesgos y efectos externos no controlados.

Replicación: Repetir un tratamiento varias veces para reducir la variabilidad experimental y obtener estimaciones más confiables.

Bloques: Agrupar unidades experimentales similares para reducir la variabilidad.
Ejemplo: si se prueban fertilizantes en distintos terrenos, cada terreno puede ser un bloque.

Interacción: Situación en la que el efecto de un factor depende del nivel de otro.
Ejemplo: la efectividad de un fertilizante puede depender de la cantidad de agua aplicada.

Modelo estadístico: Representación matemática que relaciona los factores con la variable de respuesta.

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objetivos principales del diseño de experimentos 

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tipos fundamentales de diseños de experimentos 

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tipos fundamentales de diseños de experimentos 

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1. Diseño completamente al azar (DCA): Tratamientos asignados de forma aleatoria sin restricciones.

2. Diseño en bloques al azar (DBA): Se utilizan bloques para controlar la variabilidad.

3. Diseño factorial: Evalúa simultáneamente dos o más factores y sus interacciones. Puede ser:

Factorial completa: Se prueban todas las combinaciones posibles.

Factorial fraccionada: Se prueban solo algunas combinaciones, reduciendo recursos.

4. Diseños de superficie de respuesta (RSM): Buscan optimizar el valor de la variable de interés.

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Supongamos que queremos mejorar el rendimiento de un pastel.

Factores:

Temperatura (180 °C y 200 °C).

Tiempo (30 min y 40 min).

Niveles: 2 por cada factor.

Tratamientos posibles:

1. (180 °C, 30 min)

2. (180 °C, 40 min)

3. (200 °C, 30 min)

4. (200 °C, 40 min)

esponjosidad del pastel (medida en una escala de textura).

Al aplicar el DOE, podemos identificar qué combinación da el mejor resultado y si la temperatura y el tiempo interactúan entre sí.