Introducción al Diseño de Experimentos en México

Presentación:
Sensor® mantiene un intenso programa de capacitación empresarial "in situ". Nuestra estrategia ha sido la de reducir al mínimo la organización de cursos abiertos para favorecer los grupos empresariales, lo cual plantea las siguientes ventajas:

• Se abate el costo de capacitación por persona
• Se desarrolla un equipo de trabajo que hace menos lábil a la compañía en caso de separación o promoción de alguno de sus integrantes
• El equipo de trabajo puede atacar varios problemas al mismo tiempo y los integrantes pueden servir de apoyo a otros miembros del equipo
• Lo anterior permite generar una infraestructura que optimizará la utilización de instructores o asesores externos
• Se discuten problemas específicos en forma confidencial y profunda
• Se incrementan las posibilidades de llevar a la práctica los conocimientos adquiridos.
• En el caso de los cursos abiertos éstos se realizan por invitación personalizada a un grupo de 5-10 personas, y se tiene la precaución de evitar la coincidencia de participantes que pudieran presentar conflictos de intereses.
• Estos grupos pequeños permiten mantener una atención individualizada hacia los asistentes, además de que, gracias a la invitación personal que se hace, se busca tener un grupo con nivel homogéneo y con características afines en donde los participantes tengan la misma capacidad de aprendizaje.

CONTENIDO:

1. PLANEACIÓN DE EXPERIMENTOS:

1. Introducción
¿Por Qué Experimentar?
¿Qué es un Experimento?
¿Por Qué Planear la Experimentación? Juego de las Veinte Preguntas.
¿Qué es el Diseño Experimental?
¿Aplicaciones del Diseño Experimental?
2. Conceptos Básicos en el Diseño de Experimentos
3. Algunas Consideraciones de la Experimentación
4. Requisitos de un Buen Experimento.

2. PLANES DE EXPERIMENTOS BÁSICOS

1. Introducción
Problemas
2. Planes de Experimentos Básicos
Problema y Alternativas.
Aleatorización Completa
3. Análisis de Varianza
1. Características
2. Caso de Un Solo Factor de Variación
3. Suposiciones que Sustentan al Análisis de Varianza.
Supuesto de Normalidad.
Supuesto de Independencia.
Supuesto de Homoscedasticidad.
Transformación de Datos.
Pruebas de Homoscedasticidad
4. Selección del Tamaño Muestral.
Bloques Aleatorios
5. Caso de Dos Factores de Variación, Sin Réplicas
6. Caso de Dos Factores de Variación, Con Réplicas.
Cuadrado Latino

3. EFECTOS INDIVIDUALES

Introducción.

1. Examen de Datos
2. Análisis Gráfico
3. Contrastes Múltiples
4. Prueba LSD
5. Prueba SNK
6. Comparaciones Ortogonales
7. Comprobación de Relaciones Funcionales

4. EXPERIMENTOS FACTORIALES

* Diseños Básicos
* Diseños Factoriales
* Diseño Factorial 2k
* Factoriales Replicados
* El Método de Yates
* Análisis de Factoriales Mediante Papel Probabilístico Normal
* Adición de Puntos Centrales al Diseño 2k

5. BLOQUEO Y CONFUSION

* Bloqueo
* Conglobación
* División en Bloques de Diseños Factoriales 2k
* Factorial a Tres Niveles

6. DISEÑOS FACTORIALES FRACCIONALES A DOS NIVELES

* Introducción
* Media Fracción del Diseño 2k
* Resolución del Diseño
* Construcción de Medias Fracciones
* Proyección de Fracciones en Diseños Factoriales
* Sucesiones de Diseños Factoriales Fraccionados
* Orden Estándar e Identificación de Efectos para Factoriales
* Las Mejores Medias Fracciones para k = 3, k = 4 y k = 5
* Selección de Diseños Factoriales Fraccionados a Dos Niveles.

7. ANALISIS DE LA REGRESION

* Introducción
* Regresión y Causalidad
* Conceptos Básicos
* Análisis de Regresión Lineal
* Descripción Matemática de un Modelo Lineal Recto
* Supuestos Estadísticos para un Modelo Lineal Recto
* Determinación de la Recta de Mejor Ajuste
* Medida de la Calidad de la Recta de Mejor Ajuste y Estimación de o2
* Inferencias Respecto a la Pendiente y la Intersección
* Interpretaciones de las Pruebas para Pendiente e Intersección
* Inferencias Respecto a la Línea de Regresión
* Pronóstico de un Nuevo valor de Y en Xo
* El Coeficiente de Correlación. Definición de 'r'
* 'r' como Medida de Asociación
* 'r' como una Medida de la Fuerza de la Relación Rectilínea
* Lo que 'r' No Mide
* El ANOVA y sus Relaciones con el Análisis de Regresión
* Como Asegurar la Adecuación del Modelo Rectilíneo
* Modelos Linealizables
* Regresión Lineal Múltiple

8. INTRODUCCION A LAS SUPERFICIES DE RESPUESTA

* Sumario
* Problema de la Estrategia Clásica
* Ilustración de la Metodología de Superficie de Respuesta
Diseño de Primer Orden
Ajuste por Mínimos Cuadrados
Estimación del Error
Comprobación de la Existencia de Interacción
Comprobación de la Existencia de Curvatura
Ecuación Ajustada y Curvas de Nivel
Camino de la Máxima Pendiente
Un Segundo Diseño
Diseño de Segundo Orden
Ecuación de Segundo Grado Ajustada
* Conclusiones

9. PROBLEMAS DE LOS PARTICIPANTES