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Una descripción teórica sobre el proceso de planificación de experimentos y los modelos estadísticos utilizados en el diseño de experimentos ii. El texto aborda el concepto de diseño de experimentos como una herramienta efectiva para optimizar procesos y productos industriales, y el uso de diseños en cuadrados latinos y grecolatinos para controlar y contrastar variables de interés. Además, se discuten los objetivos, características y aplicaciones de estos diseños.
Tipo: Esquemas y mapas conceptuales
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The scenarios that surround the industries today, in a day in a globalized world where technological and scientific advances are constantly evolving, make the level of quality of products and services increasingly higher. Currently, one of the key factors for the success of an industry is to make use of all its capacity for knowledge and learning, as well as its experience. Experimentation in industries is one of the elements that can contribute the most to learning and improving products and processes. The application of Design of Experiments (DoE) is presented as an effective tool to understand and optimize processes and products in the industry. The statistical methodology par excellence to optimize experimentation is known as Design of Experiments. It is simply defined as a method for systematically applying statistics to the process of experimentation. It can be defined as carrying out a set of tests in which voluntary changes are made to the control parameters of a process or system, whose objective is to observe and identify the reasons for the changes in the study or response variable and quantify it. Experiments in modern industry are more complicated, because there are many factors that can be controlled and that lead to products and/or processes, hence there are many combinations of these factors that must be tested to obtain valid and consistent results.. In industry, the design of experiments is usually applied basically in two areas: the design and improvement of processes and products. But most industrial problems are conditioned by time and budget, which is an important limitation when experimenting. That is why all industries or companies should try to answer the following question before carrying out their experiments: How can I obtain the most information possible from the experiments and in the most efficient way? The objective of the essay is to present a brief theoretical description of the process of planning the design of experiments and the statistical models used in the Design of Experiments. All of our activities associated with planning and conducting research studies have statistical implications, which is why virtually every field of study and business conducts experiments, usually to find out something about a particular process or system. In engineering, experimentation plays an important role in the design of new products, the development of manufacturing processes, and the improvement of processes. The objective in many cases would be to develop a robust process, that is, a process that is minimally affected by external sources of variability.
Por superposición de dos cuadrados latinos del mismo orden y ortogonales entre sí, uno de los cuadrados con letras latinas el otro con letras griegas. Influir en el resultado de experimento y que deben de tomarse en cuenta para anular su posible efecto y evitar sesgo al comparar los factores de interés. Utilizar para llevar a cabo regresión, análisis de varianza de un solo estrato y análisis de covarianza (aunque aov puede proporcionar una interfaz más conveniente para estos).
Minimizar el efecto de la variabilidad cuando se asocia con unidades discretas (por ejemplo, ubicación, operador, planta, lote, tiempo). Controlar sistemáticamente tres fuentes de variabilidad extraña. Una cuadrícula es un conjunto de líneas horizontales y verticales que crean un patrón sobre el que podemos alinear nuestros elementos de diseño.
En conclusión, los diseños de estadística son fundamentales en cualquier estudio o investigación que involucre el análisis de datos y la inferencia estadística. La elección del diseño apropiado dependerá del objetivo de la investigación y de las variables que se quieran analizar. Cada diseño tiene sus fortalezas y limitaciones, por lo que es importante seleccionar el diseño que mejor se adapte a las necesidades de la investigación. Los diseños de encuesta, experimentales, longitudinales, de casos y controles, y observacionales son algunos de los diseños más comunes utilizados en la investigación estadística. Es importante que los investigadores tengan un buen conocimiento de los diferentes diseños y cómo se aplican para poder llevar a cabo una investigación rigurosa y confiable. El diseño en bloques completos al azar es un tipo de diseño experimental que se utiliza para controlar los efectos de variables no controladas en la investigación científica. En este diseño, los sujetos o unidades experimentales se agrupan en bloques homogéneos, según ciertas características relevantes para el estudio. Luego, dentro de cada bloque, se asignan aleatoriamente los tratamientos a cada unidad experimental. Este diseño es útil cuando se espera que ciertas variables no controladas influyan en los resultados de la investigación, como el género, la edad, el nivel socioeconómico, etc. Un cuadrado latino es una matriz cuadrada n x n en la que cada fila y cada columna contienen exactamente una vez cada uno de los n elementos diferentes. Los cuadrados latinos son utilizados en diseño experimental para distribuir tratamientos a grupos de sujetos o para distribuir ensayos en un conjunto de ubicaciones. Un diseño en cuadrado latino es un tipo específico de diseño experimental que utiliza un cuadrado latino para asignar tratamientos a grupos de sujetos. En un diseño en cuadrado latino, cada tratamiento aparece exactamente una vez en cada fila y en cada columna del cuadrado. Esto permite que se controlen múltiples factores al mismo tiempo y se evite el sesgo de la asignación aleatoria. El diseño en cuadrado grecolatino es una técnica utilizada en la estadística experimental para reducir el error experimental y aumentar la precisión en los experimentos. Esta técnica implica dividir los factores que se están estudiando en dos grupos: un grupo de factores "grecos" y un grupo de factores "latinos". Cada grupo se organiza en una tabla o matriz cuadrada. En la tabla greca, cada factor aparece en cada fila y columna exactamente una vez, mientras que, en la tabla latina, cada factor aparece exactamente una vez en cada fila y columna. Luego, se realizan experimentos utilizando las combinaciones de factores de las dos tablas para evaluar el efecto de cada factor y su interacción con otros factores.
