Diseño de experimentos clásicos

Nota:

• Asignación de las unidades experimentales a los tratamientos.

Nota:

• Repetición del experimento.

Nota:

• Homogeneidad estadística de las comparaciones.

Nota:

• Principio de aleatorización, las variables no controlables se asignan al azar.

Nota:

• Asigna las unidades experimentales a los tratamientos al azar. La única restricción es el número de observaciones que se toman en cada tratamiento.

1. Forma: Respuesta = Constante + Efecto tratamiento + Error
2. No incluyen factores bloque

Nota:

• Agrupa las unidades experimentales en bloques, a continuación determina la distribución de los tratamientos en cada bloque y, por último, asigna al azar las unidades experimentales a los tratamientos dentro de cada bloque.

1. Agrupa unidades en bloques
2. Forma: Respuesta = Constante+ Efecto bloque+ Efecto tratamiento + Error
3. diseño en bloques completos

   Nota:

   • en el que cada tratamiento se observa el mismo número de veces en cada bloque.
4. diseño en bloques completamente aleatorizado

   Nota:

   • El diseño en bloques completos con una única observación por cada tratamiento
5. diseño en bloques incompletos

   Nota:

   • tamaño del bloque es inferior al número de tratamientos no es posible observar la totalidad de tratamientos en cada bloque

1. Forma:Respuesta = Constante + Efecto bloque fila+ Efecto bloque columna+ Efecto tratamiento + Error
2. cruzados o anidados

   Nota:

   • hay dos (o más) fuentes de variación lo suficientemente importantes como para ser designadas factores de bloqueo
   1. Anidados

      Nota:

      • si cada nivel particular de uno de los factores bloque ocurre en un único nivel del otro factor bloque.
   2. Cruzados

      Nota:

      • Cuando existen unidades experimentales en todas las combinaciones posibles de los niveles de los factores bloques.
3. Diseño fila-columna

   Nota:

   • se caracteriza porque existen unidades experimentales en todas las celdas(intersecciones de fila y columna).
4. Diseño con factores bloque anidados o jerarquizados

   Nota:

   • Dos factores bloque se dicen anidados cuando observaciones pertenecientes a dos niveles distintos de un factor bloque están automáticamente en dos niveles distintos del segundo factor bloque.

Nota:

• es importante estudiar la posible interacción entre los dos factores. Si en cada casilla se tiene una única observación no es posible estudiar la interacción entre los dos factores, para hacerlo hay que replicar el modelo, esto es, obtener k observaciones en cada casilla, donde k es el número de réplicas.

1. Replicar

   Nota:

   •  hay que replicar el modelo, esto es, obtener k observaciones en cada casilla, donde k es el número de réplicas.
2. Fracciones Factoriales

   Nota:

   • diseños en los que se supone que muchas de las interacciones son nulas, esto permite estudiar el efecto de un número elevado de factores con un número relativamente pequeño de pruebas.
3. Cuadro latino

   Nota:

   • En el que se supone que todas las interacciones son nulas, permite estudiar tres factores de k niveles con solo k2 observaciones.
4. Diseño equilibrado completo

   Nota:

   • se necesitan k3 observaciones.

1. Se trabaja con k factores

   Nota:

   • Todos ellos con dos niveles (se suelen denotar + y -)
2. fracciones factoriales 2k-p

   Nota:

   • Estos diseños son adecuados para tratar el tipo de problemas descritos porque permiten trabajar con un número elevado de factores y son válidos para estrategias secuenciales.
   1. k son factores o dos niveles

      Nota:

      • Mantienen la propiedad de ortogonalidad de los factores y donde se suponen nulas las interacciones de orden alto
   2. p son numero de observaciones

      Nota:

      • cuanto mayor sea p menor número de observaciones se necesita pero mayor confusión de efectos se supone

Nota:

• de interés para el estudio, se supone continua.

Nota:

• Variable discreta que puede influir en la respuesta, se supone controlada por el experimentador.

Nota:

• Posible valor que puede tomar un factor

Nota:

• Objeto donde se obtienen las mediciones de la repuesta (combinación de niveles de los factores considerados).

Nota:

• Número de veces que se observa la respuesta en cada combinación de niveles considerada.

Nota:

• Efecto debido a la combinación de niveles de distintos factores.

Nota:

• Variable cuyo efecto sobre la repuesta no es directamente de interés, se supone que no tiene interacción con los factores