U.N.M.S.M.F.C.M.
DISEO Y ANLISIS DE EXPERIMENTOS
CRITERIOS MNIMOS PARA PREPARAR EL TRABAJO
1. Formulacin del problema (citar la fuente)Cuando se quieren
comparar ciertos tratamientos o estudiar el efecto de un factor, es
deseable que las posibles diferencias se deban principalmente al
factor de inters y no a otros factores que no se consideran en el
estudio. Cuando esto no ocurre y existen otros factores que no se
controlan o nulifican para hacer la comparacin, las conclusiones
podran ser afectadas sensiblemente.
Estos factores son comnmente llamados factores perturbadores los
cuales como se dijo no se consideran en el estudio o dicho de otro
modo no existe inters alguno.
Estos factores poseen niveles y se presentan de forma
desconocida y no controlables otras veces de forma conocida y no
controlables como es el caso de la temperatura que en un proceso de
gran escala son difciles de controlar.Podemos observar esta
situacin de factores perturbadores en:
Unidades de equipos o mquinas de prueba estas son diferentes en
sus caractersticas de operacin.
Lotes de materia prima, personas y tiempo son fuente de
variabilidad perturbadora.
Cuando se conoce la fuente de variabilidad perturbadora es
conocida y controlable puede usarse la tcnica de diseo llamado
BLOQUEO, esta tcnica nos va a servir para eliminar el efecto que
tiene sobre las comparaciones estadsticas entre tratamientos.El
error experimental en este caso refleja tanto el error aleatorio
como la variabilidad entre los niveles del factor perturbador.
El objetivo principal es hacer el error experimental tan pequeo
como fuera posible, tratando de eliminar del error experimental la
variabilidad del factor perturbador.La aleatorizacin es la tcnica
de diseo que se utiliza para proteger contra esos factores QUE
ESTAN AL ASECHO.
2. Planteamiento del diseo utilizado.
3. Planteamiento del modelo adecuado.
4. Formulacin de hiptesis.
5. Comparacin de medias o efectos con la prueba ANOVA.
6. Estimacin de parmetros, puntuales y/o por intervalos
7. Comparaciones de medias (por pares y/o por contrastes)
8. Validacin de los supuestos del modelo.
9. Conclusiones.
