Capitulo 1

1. DISEÑO DE EXPERIMENTOS
CAPITULO UNO
Oscar O. Melo M. Luis A. López P. Sandra E. Melo M.
Ingeniería en Procesos y Calidad
IPC-1121 Diseño de experimentos
Autores:
Laura Mora Umaña
María Fernanda Núñez Pacheco
Susan Salazar Céspedes
III Cuatrimestre 2021
Grupo 5

2. QUE ES DISEÑO DE EXPERIMENTOS?
• El diseño estadístico de experimentos se enfoca en realizar una serie de
pruebas en un ensayo de interés colocando como indicador las variables
explicativas o factores de mayor afluencia, los indicadores se observan
para estudiar los que se encuentran bajo control, así como los no
controlables para estabilizar el control de respuesta de cada indicador.
FASES
Fase 1: Caracterización de un
proceso (determina
rangos de variables).
Fase 2: Depuración y
optimización de un proceso ya
caracterizado (Se estudian los
factures y se obtiene una
solución óptima).

3. MÉTODO CIENTIFICO
• El método científico es la mezcla de
lógica y objetividad para comprender los
fenómenos naturales y sociales, para este
método de estudio se parte de una
hipótesis las cuales se ponen a prueba
partiendo de pruebas experimentales
planeadas, así que es importante
contemplar que cualquier pregunta que
no pueda responderse con la
investigación no puede adaptar al
estudio realizado.
Observación
Inducción
Hipótesis
Experimentación
Análisis
Conclusión

4. FUENTES DE VARIACIÓN
• Los tratamientos se asignan a las unidades experimentales
para determinar si tiene un efecto sobre la respuesta de
interés, estos efectos son resultados de las diferencias
sistemáticas de respuesta entre unidades experimentales.
Para notar estas diferencias las unidades experimentales
deberán ser los más homogéneas posibles si esto no
ocurre la variación de unidades experimentales puede
resultar un fracaso en encontrar las diferencias
experimentales las cuales son de mayor importancia en la
investigación.
• La distinción entre tratamiento y factores de clasificación
no es absoluta:
Presentar la
finalidad
La respuesta
Los
tratamientos
propuestos

5. • Un buen diseño de experimento puede ser obtenido al aplicar los
principios básicos establecidos por Fisher (1935). Estos son:
·Replicaciones
·Aleatorización
·El uso del control local s.

6. CLASIFICACIÓN
Clasificación de diseños
Sistemático Los tratamientos son asignados a las unidades experimentales
de acuerdo con algún patrón predeterminado. Estos diseños
no proveen estimaciones válidas del error experimental.
Aleatorizados
La asignación de
los tratamientos a
las unidades
experimentales
depende de algún
patrón de
aleatorización.
Solo para estos
diseños las
técnicas de
análisis de
varianza son
válidas.
Irrestrictos: La aleatorización no está
restringida a ningún arreglo de las
unidades experimentales.
Restricción única: La aleatorización se
restringe a un único requisito determinado
en el arreglo de las unidades
experimentales. Estos son los diseños de
bloques.
Restricciones múltiples: La aleatorización
se restringe a dos o más requisitos
localizados en los arreglos de las unidades
experimentales. La misma subclase general
existe para estos diseños como, en el caso
de los diseños de bloques.

7. PROCEDIMIENTO
En la elaboración de un diseño de experimentos
hay que llevar una serie de pasos muy importantes
que seguir para que a la hora de los resultados
estos lleguen a datos más precisos. Estos serían los
siguientes:
Efecto de
diseño de
control del
error.
1
Diseño de
tratamientos.
2
Diseño de
muestreo.
3

8. CONSIDERACIONES
• Para que un experimento sea exitoso se necesita toma en cuanta cierta
recomendación para abordar un estudio experimental las cuales serían:
R = DT +DE +EE + DM
Conocimiento claro
del material
experimental.
Escogencia de
factores y niveles.
Selección de las
variables respuesta
según los objetivos.
Selección del
diseño del diseño
experimental.
Al conocer y definir
los componentes, se
tiene la respuesta
(R) y la ecuación
que se desarrolla de
esta es:

9. • La formulación del modelo estadístico apropiado está
relacionada con la estructura del diseño de tratamientos, el
diseño del control del error y el muestreo de las
observaciones.
Conducción del experimento:
Análisis de datos
• Para la estimación del modelo y el análisis estadístico de los
datos, se debe tener en cuenta: Se pueden utilizar
diferentes paquetes estadísticos que facilitan el análisis de
datos. Entre los paquetes estadísticos de más amplia
difusión en el área experimental se pueden mencionar: el
SPSS (Statistical Package for Social Science), SAS (Statistical
Analysis System), BMDP (Biomedical Package), MINITAB,
Design Expert y software libre como el R.

10. MUCHAS GRACIAS POR LA
ATENCIÓN