Estadsitica 2

Estadística II

Ingeniería Industrial

INB-0408

Unidad 2 Diseño de experimentos de un factor

2.1. Familia Diseños para comparar tratamientos

2.2. Diseño Complementario al azar y ANOVA

2.3. Comparaciones o Pruebas de Rangos Multiples

2.4. Verificación Supuestos del Modelo

2.5. Elección del Tamaño de Muestra

2.6. Software Estadístico

2.1. Familia Diseños para comparar tratamientos

Se llaman Experimentos Factoriales a aquellos experimentos en los que se estudia simultáneamente dos o más factores, y donde los tratamientos se forman por la combinación de los diferentes niveles de cada uno de los factores.

Los experimentos factoriales en si no constituyen un diseño experimental si no que ellos deben ser llevados en cualquiera de los diseños tal como D.C.A. ; D.B.C.A.; D.C.L.

Los experimentos factoriales se emplean en todos los campos de la investigación, son muy utiles en investigaciones exploratorias en las que poco se sabe acerca de muchos factores.

VENTAJAS:

1.- Permite estudiar los efectos principales, efectos de interacción de factores, efectos simples y efectos cruzados.

2.- Todas las unidades experimentales intervienen en la determinación de los efectos principales y de los efectos de interacción de los factores, por lo que el número de repeticiones es elevado para estos casos.

3.- El número de grados de libertad para el error experimental es alto, comparándolo con los grados de libertad de los experimentos simples de los mismos factores, lo que contribuye a disminuir la variancia del error experimental, aumentando por este motivo la precisión del experimento.

DESVENTAJA:

1.- Se requiere un mayor número de unidades experimentales que los experimentos simples y por lo tanto se tendrá un mayor costo y trabajo en la ejecución del experimento.

2.- Como en los experimentos factoriales c/u de los niveles de un factor se combinan con los niveles de los otros factores; a fin de que exista un balance en el análisis estadístíco se tendrá que algunas de las combinaciones no tiene interés práctico pero deben incluirse para mantener el balance.

3.- El análisis estadistíco es más complicado que en los experimentos simples y la interpretación de lso resultados se hace más dificil a medida de que aumenta el número de factores y niveles por factor en el experimento.

CONCEPTOS GENERALES:

FACTOR.- Es un conjunto de tratamientos de una misma clase o característica. Ejemplo: tipos de riego, dosis de fertilización, variedades de cultivo, manejo de crianzas, etc.

FACTORIAL.- Es una combinación de factores para formar tratamientos.

NIVELES DE UN FACTOR.- Son los diferentes tratamientos que pertenecen a un determinado factor. Se acostumbra simbolizar algún elemento "i" por la letra minuscula que representa al factor y el valor del respectivo subindice.

Ejemplo:

A: Tipos de riego: Secano Goteo Aspersión

Niveles: a0 a1 a2

TIPOS DE FACTORES:

1.- Factores Cuantitativos.

2.- Factores Cualitativos.

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