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Conceptos Básicos En Diseños Factoriales<br />En este resumen se presenta la familia de diseños factoriales completos desde una perspectiva un tanto general: factoriales para cualquier número de factores  y de niveles de prueba en cada uno de ellos, sin dejar cierto nivel de generalidad,  se presentan los diseños factoriales para dos o para tres factores y el caso con cualquier cantidad de factores. <br />Diseño Factorial: es estudiar el efecto de varios factores sobre una o varias respuestas, es decir, busca estudiar la relación entre los factores y la respuesta, y tiene la finalidad de conocer mejor como es esta relación y que permita tomar acciones y decisiones que mejoren el desempeño del proceso.<br /> Uno de los objetivos particulares más importantes que en general tiene un diseño factorial es determinar una combinación de niveles de los factores en la cual el desempeño del proceso sea mejor que en las condiciones de operación actuales, es decir, encontrar nuevas condiciones de operación que eliminen o disminuyan cierto problema de calidad en la variable de salida.<br />Los factores pueden ser de tipo cualitativo (maquinas, tipo de material, operador, presencia o ausencia de una operación previa, etc.) o de tipo cuantitativo (temperatura, humedad, velocidad, presión, etc.).<br />Para poder estudiar de manera en que influye cada factor sobre una variable de respuesta, es necesario elegir al menos dos niveles de prueba para cada uno de ellos.<br />Factor Cualitativo: Sus niveles toman valores discretos o de tipo nominal que no pueden ser fracciones. <br />Factor Cuantitativo: Sus niveles de prueba pueden tomar cualquier nivel de cierto intervalo. La escala es continua. Cabe mencionar que en la materia solo usamos este tipo de factores.<br />Experimento Factorial: Un diseño de experimentos factorial o arreglo factorial es el conjunto de puntos experimentales o tratamientos que pueden formase considerando todas las posibles combinaciones de los niveles de los factores.<br />Efecto Principal Y Efecto  De Interacción: El efecto de un factor se define como el cambio observado en la variable de respuesta debido a un cambio del nivel de tal factor. En particular los efectos  principales son los cambios en la media de la variable de respuesta debidos a la acción   individual de cada factor.<br /> Unidad Experimental: Unidad a la cual se le aplica un solo tratamiento (que puede ser una combinación de muchos factores) en una reproducción  del experimento.<br />En cada diseño de experimentos es importante definir cuidadosamente la unidad experimental, ya que esta puede ser una pieza o conjunto de piezas producidas,  dependiendo del proceso que se estudia. <br />Variable De Respuesta: Es la característica del producto cuyo valor interesa mejorar mediante el diseño de experimento.<br />Factores Controlables: Son variables de proceso que se pueden fijar en un punto o nivel de operación. Algunos de estos son los que usualmente se controlan durante la operación normal del proceso, y se distinguen porque para cada uno de ellos existe la manera o el mecanismo para cambiar o manipular su nivel de operación.Alos factores controlables también se les llama variables de entrada, condiciones de proceso, variables de diseño,parámetros del proceso o simplemente factores.<br />Factores No Controlables: Son variables que no se pueden controlar durante la operación normal del proceso como la luz, temperatura que se investigan en el experimento para observar cómo afectan o influyen en la variable de respuesta.<br />Características de calidad o variables de respuestaFactores ControlablesFactores No Controlables<br />¿Cuáles características se van a medir?¿Qué factores controlables deben incluirse en el experimento?¿Qué niveles debe utilizar cada factor?¿Cuál diseño es experimental es adecuado?<br />Error Aleatorio: Es la variabilidad observada que no se puede explicar por los factores estudiados; y resulta del pequeño efecto de los factores no estudiados y del error experimental.<br />Aleatorizacion: Consiste en hacer corridas experimentales en orden aleatorio; este principio aumenta la posibilidad de que la independencia del error se cumpla.<br />Bloqueo: Es nulificar o tomar en cuenta  en forma adecuada todos los factores que pueden afectar la respuesta observada.<br />Diseño De Bloques Completos Al Azar: En este diseño se consideran tres fuentes de variabilidad: el factor de tratamientos, el factor de bloques y el error aleatorio, es decir, se tienen tres posibles culpables de variabilidad presente en los datos.<br />Diseño De Cuadrado Latino: Diseño en el que se controlan dos factores de bloque y uno de tratamientos; los tres factores tienen la misma cantidad de niveles. Los tratamientos se representan por letras latinas y se distribuyen en forma adecuada en un cuadro.<br />Diseño De Cuadrado Greco-Latino: Diseño en el que se controlan tres factores de bloques y un factor de tratamientos; los cuatro factores utilizan la misma cantidad de niveles.<br />Factores: Las variables independientes relacionadas con una variable de respuesta y se denominan factores.<br />Nivel: Es el grado de intensidad  de un factor<br />Tratamiento: Es una combinación especifica de niveles de los factores que intervienen en un experimento.<br />Resumen De Pasos Para El Diseño De Experimentos:<br />Seleccionar los datos.<br />Escoger los tratamientos (combinaciones factor-nivel).<br />Determinar el tamaño de la muestra para cada tratamiento.<br />Asignar los tratamientos a las unidades experimentales.<br />
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Conceptos Básicos En Diseños Factoriales<br />En este resumen se presenta la familia de diseños factoriales completos desde una perspectiva un tanto general: factoriales para cualquier número de factores y de niveles de prueba en cada uno de ellos, sin dejar cierto nivel de generalidad, se presentan los diseños factoriales para dos o para tres factores y el caso con cualquier cantidad de factores. <br />Diseño Factorial: es estudiar el efecto de varios factores sobre una o varias respuestas, es decir, busca estudiar la relación entre los factores y la respuesta, y tiene la finalidad de conocer mejor como es esta relación y que permita tomar acciones y decisiones que mejoren el desempeño del proceso.<br /> Uno de los objetivos particulares más importantes que en general tiene un diseño factorial es determinar una combinación de niveles de los factores en la cual el desempeño del proceso sea mejor que en las condiciones de operación actuales, es decir, encontrar nuevas condiciones de operación que eliminen o disminuyan cierto problema de calidad en la variable de salida.<br />Los factores pueden ser de tipo cualitativo (maquinas, tipo de material, operador, presencia o ausencia de una operación previa, etc.) o de tipo cuantitativo (temperatura, humedad, velocidad, presión, etc.).<br />Para poder estudiar de manera en que influye cada factor sobre una variable de respuesta, es necesario elegir al menos dos niveles de prueba para cada uno de ellos.<br />Factor Cualitativo: Sus niveles toman valores discretos o de tipo nominal que no pueden ser fracciones. <br />Factor Cuantitativo: Sus niveles de prueba pueden tomar cualquier nivel de cierto intervalo. 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Algunos de estos son los que usualmente se controlan durante la operación normal del proceso, y se distinguen porque para cada uno de ellos existe la manera o el mecanismo para cambiar o manipular su nivel de operación.Alos factores controlables también se les llama variables de entrada, condiciones de proceso, variables de diseño,parámetros del proceso o simplemente factores.<br />Factores No Controlables: Son variables que no se pueden controlar durante la operación normal del proceso como la luz, temperatura que se investigan en el experimento para observar cómo afectan o influyen en la variable de respuesta.<br />Características de calidad o variables de respuestaFactores ControlablesFactores No Controlables<br />¿Cuáles características se van a medir?¿Qué factores controlables deben incluirse en el experimento?¿Qué niveles debe utilizar cada factor?¿Cuál diseño es experimental es adecuado?<br />Error Aleatorio: Es la variabilidad observada que no se puede explicar por los factores estudiados; y resulta del pequeño efecto de los factores no estudiados y del error experimental.<br />Aleatorizacion: Consiste en hacer corridas experimentales en orden aleatorio; este principio aumenta la posibilidad de que la independencia del error se cumpla.<br />Bloqueo: Es nulificar o tomar en cuenta en forma adecuada todos los factores que pueden afectar la respuesta observada.<br />Diseño De Bloques Completos Al Azar: En este diseño se consideran tres fuentes de variabilidad: el factor de tratamientos, el factor de bloques y el error aleatorio, es decir, se tienen tres posibles culpables de variabilidad presente en los datos.<br />Diseño De Cuadrado Latino: Diseño en el que se controlan dos factores de bloque y uno de tratamientos; los tres factores tienen la misma cantidad de niveles. 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