Six notions gouvernent tout le menu. Sans elles, les écrans et les plans d’expériences se lisent mal.
1. Facteur, niveau, essai
A factor (denominada X) es una variable que controlas: una temperatura, una presión, una máquina, un proveedor. Sus niveles son los valores que le haremos adoptar: dos niveles (mín. / máx.), tres (mín. / central / máx.) o más. Un ensayo es una línea del plano: una combinación de cotas que hay que realizar.
Le tabla de factores, a la izquierda de cada página, es la fuente de información: allí se introduce un factor por línea, junto con sus niveles. El número de factores y sus niveles determinan qué planos se proponen; no se introducen en ningún otro sitio.
2. Interaction
Hay interacción entre dos factores cuando el efecto de uno depende del nivel del otro: el endurecedor mejora la resistencia al frío y la empeora al calor. De ningún estudio factor por factor se deduce una interacción; eso es precisamente lo que aporta el diseño experimental.
⚠️ Cada interacción que quieras evaluar consume un grado de libertad, como un factor adicional. Por eso, al declarar las interacciones, las tablas pequeñas desaparecen de la lista: ya no hay sitio para ellas.
3. Alias et résolution
Una tabla fraccionaria solo cubre una parte de las combinaciones posibles. El precio que hay que pagar: algunos efectos se convierten en alias, es decir, si se confunden, sus columnas son idénticas, y nada en los datos indicará cuál de las dos ha provocado la desviación observada.
La resolución resume la gravedad de estas confusiones:
| Resolución | Lo que se confunde | Lectura |
| III | Efectos principales con interacciones | Solo cribado. Un efecto puede ser una interacción encubierta. |
| IV | Interacciones entre ellas; efectos principales propios | Un buen compromiso: los resultados son fiables. |
| V y más | Casi nada | Modelado cómodo. |
| Factorial completo | Nada | Se han realizado todas las combinaciones. |
💡 La tabla de alias, al pie de las páginas de Taguchi, recoge, columna por columna, los factores y las interacciones que se entremezclan en ellas. Es el documento que hay que leer antes para iniciar las pruebas: ya anticipa lo que el plan no podrá resolver.
4. Orthogonalité et corrélation
Dos columnas del plan son ortogonales cuando su correlación es nula: sus efectos se estiman de forma independiente. Este es el objetivo de diseño de todos los planes del menú, y lo que verifica la matriz de correlaciones disponible en varias páginas. Fuera de la diagonal, queremos que quede en blanco.
5. Points centraux et réplication
Un punto clave es un ensayo realizado a mitad de camino en todos los factores. No sirve para estimar un efecto, sino para otras dos cosas: medir la repetibilidad del proceso, y detectar una curvatura, si el valor observado se desvía de la media de los valores extremos, la respuesta no es lineal.
Responder Un plan que duplica el número de ensayos y elimina los alias. Es la solución más sencilla y más cara.
6. Degrés de liberté
El número de grados de libertad (ddl) es el número de coeficientes que hay que estimar: la constante, los efectos principales, las interacciones declaradas y los términos cuadráticos. Un diseño requiere al menos tantos ensayos como sea el valor de ddl, más un ensayo adicional por cada ddl, si también se quiere estimar la dispersión residual.
⚠️ Esta es la restricción estricta del diseño experimental, y no es negociable: solicitar un modelo complejo con un presupuesto de pruebas ajustado es imposible, y no solo impreciso. Las páginas del menú lo utilizan para ocultar las tablas demasiado pequeñas, en lugar de permitirte crear un plan inaplicable.