11 | octubre | 2019

El método ANOVA en el Diseño de Experimentos

En muchas aplicaciones del ANOVA la comparación de los niveles del factor es prioritaria

En la industria es frecuente hacer pruebas con la intención de resolver un problema o comprobar una idea (conjetura, hipótesis); por ejemplo, hacer algunos cambios en los materiales, métodos o condiciones de operación de un proceso, probar varias temperaturas en una máquina hasta encontrar la que da el mejor resultado o crear un nuevo material con la intención de lograr mejoras o eliminar algún problema.

Sin embargo, es común que estas pruebas o experimentos se hagan sobre la marcha, con base en el ensayo y error, apelando a la experiencia y a la intuición, en lugar de seguir un plan experimental adecuado que garantice una buena respuesta a los interrogantes planteados.

Algo similar ocurre con el análisis de los datos experimentales, donde más que hacer un análisis riguroso de toda la información obtenida y tomar en cuenta la variación, se realiza un análisis informal, “intuitivo”.

Es tal el poder de la experimentación que, en ocasiones, se logran mejoras a pesar de que el experimento se hizo con base en el ensayo y error. Sin embargo, en situaciones de cierta complejidad no es suficiente aplicar este tipo de experimentación, por lo que es mejor diseñar experimentos de forma planificada que garanticen la obtención de respuestas a los interrogantes planteados en un lapso corto de tiempo y utilizando pocos recursos.

El diseño estadístico de experimentos es precisamente la forma más eficaz de hacer pruebas.

Algunos problemas típicos que pueden resolverse con el diseño y el análisis de experimentos son los siguientes:

  1. Comparar dos o más materiales con el fin de elegir al que mejor cumple los requisitos.
  2. Comparar varios instrumentos de medición para verificar si trabajan con la misma veracidad y precisión.
  3. Determinar los factores de un proceso que tienen impacto significativo sobre una o más características del producto final.
  4. Encontrar las condiciones de operación (temperatura, velocidad, humedad, por ejemplo) que reduzcan los defectos o que logren un mejor desempeño del proceso.
  5. Reducir el tiempo de ciclo del proceso.
  6. Hacer el proceso insensible o robusto a oscilaciones de variables ambientales.
  7. Apoyar el diseño o rediseño de nuevos productos o procesos.
  8. Ayudar a conocer y caracterizar nuevos materiales.

  9. La técnica estadística central en el análisis de los experimentos es el llamado análisis de varianza ANOVA.

    TCM - Gráfico Método ANOVA
    Método ANOVA con un solo factor:


    El método ANOVA con un factor de clasificación permite comparar los niveles del factor estudiado que participan en el diseño experimental. Por ejemplo, si en el experimento participan distintos operadores, la comparación entre ellos permite verificar cuál consigue mejores resultados.

    En muchas aplicaciones del ANOVA la comparación de los niveles del factor estudiado es prioritaria.

    Es obvio que, al hacer tales comparaciones, existe un interés y un objetivo claro. Por ejemplo, una comparación de cuatro instrumentos de medida se hace con el fin de estudiar si alguno da más error que los restantes; en este caso, la variable de interés es el error de indicación de cada instrumento después de haber sido calibrados con un patrón.

    El método ANOVA con un factor de clasificación también llamado Diseño Completamente al Azar (DCA) es el más simple de los diseños experimentales para comparar distintas poblaciones y evaluar su variabilidad, dado que solamente considera la variación entre poblaciones y el error aleatorio. Es muy importante que no existan otras fuentes de variabilidad distintas a las que se han considerado en el estudio ya que esta circunstancia invalidaría los resultados.

    Si estás interesado en profundizar más en el Diseño Estadístico de Experimentos y Método ANOVA, disponemos del Curso de Análisis de Varianza y Diseño de Experimentos DOE con Excel y Minitab con el que podrás Planificar experimentos para conocer el efecto de distintos factores.

     
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