Este documento trata sobre los principios del diseño de experimentos. Explica qué es la aleatorización y los factores fijos y aleatorios. Luego describe dos ejemplos de diseños de experimentos, uno para medir la pérdida de peso de la carne empacada en diferentes envolturas durante cinco días, y otro para medir la longitud de sardinas hembras en tres estaciones de muestreo. En ambos casos se especifican los factores, niveles, unidades experimentales, tratamientos y variables de respuesta, y se propone un modelo lineal asoci

1. Principios del Diseño de
Experimentos - Parte 2
Ingeniería en Procesos y Calidad
IPC-1121 Diseño de Experimentos
III Cuatrimestre 2022 | Grupo 2

2. ¿ Qué es la aleatorización ?
La aleatorización es un método donde se puede
aplicar a un proceso seleccionando distintos
participantes o objetos que se suelen seleccionar
aleatoriamente de distintos grupos o secciones.

3. Factores fijos y aleatorios
Se entiende que los efectos específicos individuales no están correlacionados
con las variables independientes, por lo cual el modelo de efectos fijos es donde
el efecto específico individual está correlacionado con las variables
independientes.

4. Pérdida de peso en porcentaje del peso inicial de la carne de res tipo milanesa,
después de cinco días de empacada en cuatro tipos de envolturas: Icopor,
Biopak, Cry-0-Pak y Shopak. Para tal finalidad se realizaron cinco replicaciones
de cada una.
Factores: Cantidad de días de empacar la carne (5 días).
Niveles: Cuatro tipos de envolturas (E1=Icopor, E2=Biopark, E3=Cry-0-Pak,
E4=Shopak).
UE: Carne de res tipo milanesa.
UO: Carne de res tipo milanesa empacada en los cuatro tipos de envolturas.
Tratamientos: 20 posibles tratamientos.
Variable de respuesta: Detectar en porcentaje, la pérdida del peso inicial de la carne
de res tipo milanesa, después de 5 días de empacada en los cuatro tipos de envolturas
(E1, E2, E3, E4).

5. Aleatorización y diseño de modelo lineal
asociado
Modelo lineal: X= n+Xa+Xb+Xc
X= Pérdida de peso inicial (%) de la carne de res tipo milanesa.
n= Réplicas.
Xa= Unidades experimentales.
Xb= Unidades observacionales.
Xc= Tratamientos.

6. Aleatorización y diseño de modelo lineal
asociado
(D1,E1) (D1,E2) (D1,E3) (D1,E4) (D1,E5)
(D2,E1) (D2,E2) (D2,E3) (D2,E4) (D2,E5)
(D3,E1) (D3,E2) (D3,E3) (D3,E4) (D3,E5)
(D4,E1) (D4,E2) (D4,E3) (D4,E4) (D4,E5)
(D5,E1) (D5,E2) (D5,E3) (D5,E4) (D5,E5)

7. Morfometría de J.Lamprotaenia (sardina azul) en las islas del Rosario (Bolívar).
Entre otras características, midieron la longitud estándar de sardinas hembras en
tres estaciones de muestreo: fondo arenoso, manglar y pasto marino.
Factores: Las diferentes estaciones.
Niveles: 3 estaciones de muestreo (E1=Fondo arenoso, E2=Manglar, E3=Pasto Marino).
UE: Sardinas hembras.
UO: Sardinas hembras en las estaciones de muestreo fondo arenoso, manglar y pasto marino.
Tratamiento: 3 posibles tratamientos.
Variable respuesta: Longitud estándar (cm) de la sardina hembra.

8. Aleatorización y diseño de modelo lineal
asociado
SH= Sardina Hembra
Aleatorización: (E1,SH), (E2, SH), (E3, SH)
Modelo lineal: X= n+Xa+Xb+Xc
X= Longitud de la sardina azul hembra.
n= Réplicas.
Xa= Unidades experimentales.
Xb= Unidades observacionales.
Xc= Tratamientos.

9. Gracias