Tipos De Diseño Experimental

Para dar solución al gran número de situaciones y problemas teóricos prácticos que se presentan en la ingeniería y en otras actividades profesionales se han propuesto un buen numero de diseños experimentales cantidad que hacen necesario saber elegir el más adecuado para la situación que se quiere resolver, de allí que es conveniente conocer su clasificación de acuerdo a su alcance dentro del objetivo en propuesto. Definiciones Clasificación: de acuerdo con su objetivo y su utilización, sin pretender ser exhaustivo, los diseños se pueden clasificar como:

1. Diseños para comparar dos o más tratamientos.

2. Diseños para estudiar el efecto de varios factores sobre la(s) respuesta(s). 3. Diseños para determinar el punto óptimo de operación de un proceso.

4. Diseños para la optimización de una mezcla.

5. Diseños para hacer el producto insensible a factores no controlables.

Ejemplos de los anteriores son los que se van a tratar en este curso como los citados a continuación:

Diseño Completo al Azar, Diseño de Bloques Completos al azar, diseño de Cuadro Latino, diseño de Cuadro Greco Latino, diseño factorial 2K, diseños factoriales 3K

Análisis de Covarianza.

Lo que se busca en cada, experimento es la veracidad de una hipótesis.

Cuando la hipótesis se refiere a los parámetros del fenómeno se convierte entonces en hipótesis estadística como la variabilidad del clima, de una temperatura en un proceso así se disponga de métodos de medida con bastante precisión y exactitud, sin olvidar que el resultado de todo experimento tiene un componente llamado error, generalmente debido al azar.

Este efecto aleatorio obliga al investigador a recurrir a la estadística para minimizarlo y probar las hipótesis con un grado importante de certeza.

El análisis de covarianza es un procedimiento muy importante en experimentación para la verificación de las hipótesis, pero lamentablemente no se usa con frecuencia.

El análisis de covarianza permite realizar ajustes con las respuestas de las unidades experimentales en las que se varía un factor medible, con la respuesta que se hubiese obtenido, si todas las unidades experimentales hubiesen tenido, el valor promedio del factor variable, para eliminar así el efecto de ese factor.

El análisis de covarianza entre muchas utilidades, se puede,utilizar también para ajustar las respuestas de las unidades de experimentación de promedios de dos o mas factores variables denominadas covariables.

Utiliza el análisis de varianza y el de regresión para eliminar la variabilidad que existe en la variable independiente X; también ajusta medias de tratamiento y así estima mucho mejor el efecto de la variable independiente X sobre la variable dependiente Y.

La variable independiente X es una observación hecha en cada unidad experimental antes de aplicar los tratamientos,

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