Este documento describe el diseño factorial, un método para diseñar experimentos que estudia el efecto de múltiples factores sobre una respuesta. Explica que en un diseño factorial sin interacción, los efectos de un factor no se ven afectados por los otros factores, mientras que en un diseño con interacción los efectos dependen de los otros factores. También indica que el diseño factorial puede usarse para identificar factores e interacciones importantes y decidir si vale la pena investigar más un factor.

1. Diseñando Experimentos Diseño FactorialJuan de J. Sandoval, M Sc.Centro de Investigaciones Instituto Tecnológico Metropolitano2008

2. 2Modelo sin interacción Yij=  + i+ j + eijLa no interacción corresponde cuando los efectos de un factor son los mismos, es decir no se afectan por los efectos del otro factor. Se dice también que en su impacto en la media de la respuesta, los dos factores son independientes, es decir actúan en independencia uno del otro.

3. Diseño Factorial Design puede ser usadopara. . Identificarfactores con efectossignificantessobreunarespuestaIdentificarinteraccionessobreunarespuestaIdentify which factors have the most important effects on the responseIdentificarcualesfactorestienen un efectosobre la respuestaDecidir si la investigación de un efecto adicional de un factor está justificada Investiga la dependencia funcional de una respuesta de factores múltiples simultáneamente (si y solamente si usted prueba muchos niveles de cada factor)

4. ¿Cuandoes no esApropiado?Cuando usted está interesado en desarrollar una relación funcional entre un factor y la respuesta, y usted sabe que las interacciones entre ese factor y otros son poco importantes. Cuando hay solamente un factor del interés o de la importancia.

5. Ejemplo de Diseño Factorial 23Respuesta: rendimiento, %Factores

6. Ejemplo de efectosprincipales23

7. Factorial 23completo

8. 8k=1No Interacciónkhk=2k=3h=1h=2khSi interacciónk=3k=1k=2h=2h=1

9. 9Sin InteracciónkhB1B2B3M1 M2 M3B2B3Con interacciónkhB1En este caso usualmente, no tienen sentido los efectos principales. M1 M2 M3

10. 10B2B2B2khmkhmkhmB3B3B3B1B1B1A1 A2 A3A1 A2 A3A1 A2 A3C1C2C3B2B2B2khmkhmB3khmB3B3B1B1B1A1 A2 A3A1 A2 A3A1 A2 A3C3C1C2Casos de interacción .