Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
DISEÑO EXPERIMENTAL CON BLOQUES AL AZAR Y DISEÑOS FACTORIALES - Coggle…
DISEÑO EXPERIMENTAL CON BLOQUES AL AZAR Y DISEÑOS FACTORIALES
5.2 DISEÑO DE EXPERIMENTOS FACTORIALES
Es un tipo de experimento que estudia el efecto de dos o más factores y sus interacciones en una variable de respuesta. Para ello, se prueban todas las combinaciones posibles de los niveles de cada factor simultáneamente.
Caracteristicas principales
Estudio simultáneo de factores: A diferencia de variar un solo factor a la vez, los diseños factoriales varían todos los factores al mismo tiempo.
Combinaciones de niveles: Los tratamientos se forman probando todas las combinaciones posibles de los niveles de cada factor.
Identificación de interacciones: Permite detectar si el efecto de un factor sobre la respuesta depende del nivel de otro factor.
Eficiencia: Son muy eficientes para estudiar el efecto de múltiples factores con un número de experimentos relativamente bajo, en comparación con estudiar cada factor por separado.
Formula
Características clave
Múltiples factores: Se diseñan para investigar el efecto de dos o más variables independientes (factores) simultáneamente.
Combinación de niveles: Se combinan todos los niveles de cada factor para crear los diferentes tratamientos experimentales.
Estudio de interacciones: Permite identificar si el efecto de un factor depende del nivel de otro factor, lo que se conoce como interacción.
Eficiencia: Es una forma eficiente de obtener información sobre múltiples factores y sus efectos conjuntos en una sola serie de experimentos.
5.1 METODOLOGÍA DEL DISEÑO EXPERIMENTAL DE BLOQUES AL AZAR
Concepto Clave
Eliminación de la variabilidad: El objetivo es eliminar la variabilidad debida al factor de bloqueo de la varianza del error experimental, permitiendo así una comparación más precisa de los tratamientos.
Homogeneidad dentro de los bloques: La premisa es que los experimentos realizados dentro de un mismo bloque compartirán condiciones más similares que los experimentos en bloques diferentes.
Aleatorización restringida: En lugar de asignar aleatoriamente todos los tratamientos a todas las unidades experimentales, la aleatorización se restringe a la asignación dentro de cada bloque.
Aplicación: Es útil cuando se sospecha que una variable (que no es el foco principal) puede influir en los resultados, como en estudios de fertilizantes en diferentes parcelas de terreno, o de eficiencia de un proceso en distintas máquinas.
Bloqueo: Se agrupan unidades experimentales similares para formar "bloques". Esto se hace para aislar una fuente de variabilidad (el factor de bloqueo) que se cree que afectará la variable de respuesta.
Caracteristicas a medir
Las unidades experimentales se agrupan en r bloques. Se definen los t
tratamientos que se van a aplicar a las n unidades experimentales.
Las unidades experimentales de cada bloque se sortean para la asignación a cada
tratamiento.
Se define la variable a medir.
Formula
5.3 Diseño factorial "2k"
Diseño experimental que se utiliza para estudiar "k" factores, donde cada factor tiene dos niveles (bajo y alto).
Caracteristicas
Niveles de cada factor: Cada factor se evalúa en solo dos niveles que pueden ser cualitatvos o cuantitativos
Numero de combinaciones: Para un diseño completo se requiere dos "K" combinaciones experimentales unicas.
Numero de factores K: Representa el numero de variables independientes a estudiar
Formula
Calculos relacionados
Efectos principales: Se calculan para cada factor de manera individual.
Interacciones: Entre los factores A x B y A x C
