Experimentos con un solo factor
Enviado por Mjgl144 • 30 de Junio de 2021 • Informe • 6.953 Palabras (28 Páginas) • 210 Visitas
UNIVERSIDAD DE ORIENTE
NUCLEO DE MONAGAS
ESCUELA DE INGENIERÌA AGRONÒMICA
DISEÑO DE EXPERIMENTOS
MATURÌN/MONAGAS/VENEZUELA
Tema I: Experimentos con un solo factor
[pic 1]
Profesor: Bachiller:
Harrys Coa María José Guevara
C.I: 26533223
Maturín, Abril 2021
INTRODUCCION AL DISEÑO DE EXPERIMENTO
Gutiérrez (2017). “Los diseños experimentales han demostrado ser una herramienta fundamental para la investigación en las ciencias aplicadas. Su aplicación está muy relacionada con la investigación que puede ser desde la que se realiza en el laboratorio hasta la de campo en las diferentes áreas del conocimiento”.
Rodríguez, (s.f) afirma que: “Los Diseños Experimentales, básicamente son arreglos de variables sujetas a estudio que permiten el estudio de un fenómeno de interés, y poder inferir causalidad. Además poseen un modelo matemático que sustenta el posterior análisis estadístico”.
La fase que se conoce como Diseño, es el proceso de planear un experimento para obtener datos apropiados que puedan ser analizados mediante métodos estadísticos, con el objeto de producir conclusiones válidas y objetivas. Y la fase del Experimento, es una prueba o una serie de pruebas, en las cuales se inducen cambios deliberados en las variables de entrada de un proceso o sistema, de manera que sea posible observar e identificar las causas de los cambios en la respuesta de salida. Considerándose que los experimentos exitosos consisten en proponer preguntas que son importantes en el campo de la investigación en el que se está trabajando y en efectuar experimentos que las contesten.
Un experimento diseñado es una prueba o serie de pruebas en las cuales se inducen cambios deliberados en las variables de entrada de un proceso o sistema, de manera que sea posible observar e identificar las causas de los cambios en la respuesta de salida. Un experimento, también es definido como un procedimiento que le permite al investigador, reproducir bajo condiciones “controladas” un fenómeno real con el objeto de obtener la información necesaria para la contrastación objetiva de hipótesis relativas al efecto de factores específicos de la producción. (López y González, 2016).
HISTORIA
La mayor parte del desarrollo inicial fue estimulada por aplicaciones en la agricultura, específicamente en el área textil. Los principios estadísticos que subyacen al diseño de experimentos fueron desarrollados en gran parte por Ronald Aylmer Fisher durante su trabajo pionero en la Estación Experimental Rothamsted, una estación agrícola experimental donde desarrolló el análisis de la varianza para analizar los inmensos datos de sus cultivos desde 1840, y donde en los próximos años estableció su reputación como bioestadística. (Cochran, 2018).
Asimismo Fisher en Inglaterra en los años veinte en el campo de la agricultura; sus experiencias lo llevaron a publicar en 1935 su libro Design Experiments. Desde entonces, varios investigadores han contribuido al desarrollo y aplicación de la técnica en diferentes campos. (Izquierdo et al., 2007).
Montgomery, 2004 afirma que: que el diseño de experimentos se desarrolla en varias etapas, las cuales describió de la siguiente manera.
La primera etapa iniciada en la década del veinte por Fisher se caracteriza por la introducción sistemática del pensamiento científico y la aplicación del diseño factorial completa y fraccionada y el análisis de varianza en las investigaciones experimentales científicas.
La segunda etapa -iniciada por Box y Wilson, se caracteriza por el desarrollo de la superficie de respuesta (RSM). Estos autores notaron que los experimentos industriales diferían de los de la agricultura en dos aspectos:
• Inmediatez: porque la respuesta se puede observar bastante rápido, sin tener que esperar tanto como en la agricultura.
• Secuencialidad: el experimentador puede realizar unos pocos experimentos y planificar los siguientes en función de los resultados.
En esta última etapa surgen diseños como:
• Diseños compuestos centrales (CCD).
• Diseños compuestos centrales centrados en las caras (FCD).
• Diseños de Box-Behnken. Durante los siguientes años, la RSM y otras técnicas de diseño se extendieron a la industria química y a los procesos industriales, en especial en las áreas de investigación y desarrollo (I&D).
Los diseños de Box-Behnken y Box-Wilson se utilizan para modelar factores cuantitativos. Box-Behnken es un diseño de 3 niveles y Box-Wilson es un diseño de segundo orden.
El diseño de Box-Behnken es un diseño cuadrático independiente en el sentido de que no contiene un diseño factorial incrustado o factorial fraccional. En este diseño, las combinaciones de tratamiento están en los puntos medios de los bordes del espacio de proceso y en el centro. Estos diseños son giratorios (o casi giratorios) y requieren 3 niveles de cada factor. Los diseños tienen una capacidad limitada de bloqueo ortogonal en comparación con los diseños compuestos centrales.
La tercera etapa comienza a finales de la década del setenta con el creciente interés de las industrias en la mejora de sus procesos. Los trabajos de Taguchi sobre diseño robusto de parámetros (RPD) sirvieron para difundir el interés y el uso del DOE en otras áreas como automoción, industria aeroespacial, electrónica o industria de semiconductores. Aunque los análisis propuestos por Taguchi fueron fuertemente criticados por ser ineficientes y en algunos casos poco efectivos, ellos sirvieron para desarrollar el concepto de robustez y extender el empleo del diseño de experimentos a otras áreas, lo que ha dado pie al comienzo de la cuarta etapa del diseño de experimentos en la década del noventa; en ella surgen los diseños óptimos y se han desarrollado numerosas herramientas software para el análisis del DOE. (Izquierdo et al., 2007).
IMPORTANCIA DEL DISEÑO DE EXPERIMENTOS
Desde el comienzo de la humanidad su instinto de supervivencia los llevo a ir evolucionando de forma progresiva. De allí deriva la importancia del desarrollo del diseño de experimentos que no es una técnica que puede ayudar a conocer un proceso. Permite deducir la forma en la influyen los diversos factores sobre una repuesta y de este modo ajustarlos en los niveles que optimicen los resultados.
Asimismo el hombre a lo largo de años ha tenido la necesidad de mejorar los procesos, y gracias al diseño de experimentos le permite mejorar los procesos y la calidad de sus productos, mejorando así los resultados.
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