Hay seis conceptos que rigen todo el men\u00fa. Sin ellos, las pantallas y los planes de experimentos resultan dif\u00edciles de entender.<\/p>\n\n\n\n
A factor<\/strong> (denominada X) es una variable que controlas: una temperatura, una presi\u00f3n, una m\u00e1quina, un proveedor. Sus niveles<\/strong> son los valores que le haremos adoptar: dos niveles (m\u00edn. \/ m\u00e1x.), tres (m\u00edn. \/ central \/ m\u00e1x.) o m\u00e1s. Un ensayo<\/strong> es una l\u00ednea del plano: una combinaci\u00f3n de cotas que hay que realizar.<\/p>\n\n\n\n Le tabla de factores<\/strong>, a la izquierda de cada p\u00e1gina, es la fuente de informaci\u00f3n: all\u00ed se introduce un factor por l\u00ednea, junto con sus niveles. El n\u00famero de factores y sus niveles determinan qu\u00e9 planos se proponen; no se introducen en ning\u00fan otro sitio.<\/p>\n\n\n\n Hay interacci\u00f3n<\/strong> entre dos factores cuando el efecto de uno depende del nivel del otro: el endurecedor mejora la resistencia al fr\u00edo y la empeora al calor. De ning\u00fan estudio factor por factor se deduce una interacci\u00f3n; eso es precisamente lo que aporta el dise\u00f1o experimental.<\/p>\n\n\n\n \u26a0\ufe0f Cada interacci\u00f3n que quieras evaluar consume un grado de libertad<\/strong>, como un factor adicional. Por eso, al declarar las interacciones, las tablas peque\u00f1as desaparecen de la lista: ya no hay sitio para ellas.<\/p>\n\n\n\n Una tabla fraccionaria solo cubre una parte de las combinaciones posibles. El precio que hay que pagar: algunos efectos se convierten en alias<\/strong>, es decir, si se confunden, sus columnas son id\u00e9nticas, y nada en los datos indicar\u00e1 cu\u00e1l de las dos ha provocado la desviaci\u00f3n observada.<\/p>\n\n\n\n La resoluci\u00f3n<\/strong> resume la gravedad de estas confusiones:<\/p>\n\n\n\n \ud83d\udca1 La tabla de alias<\/strong>, al pie de las p\u00e1ginas de Taguchi, recoge, columna por columna, los factores y las interacciones que se entremezclan en ellas. Es el documento que hay que leer antes<\/strong> para iniciar las pruebas: ya anticipa lo que el plan no podr\u00e1 resolver.<\/p>\n\n\n\n Dos columnas del plan son ortogonales<\/strong> cuando su correlaci\u00f3n es nula: sus efectos se estiman de forma independiente. Este es el objetivo de dise\u00f1o de todos los planes del men\u00fa, y lo que verifica la matriz de correlaciones<\/strong> disponible en varias p\u00e1ginas. Fuera de la diagonal, queremos que quede en blanco.<\/p>\n\n\n\n Un punto clave<\/strong> 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<\/strong> del proceso, y detectar una curvatura<\/strong>, si el valor observado se desv\u00eda de la media de los valores extremos, la respuesta no es lineal.<\/p>\n\n\n\n Responder<\/strong> Un plan que duplica el n\u00famero de ensayos y elimina los alias. Es la soluci\u00f3n m\u00e1s sencilla y m\u00e1s cara.<\/p>\n\n\n\n El n\u00famero de grados de libertad<\/strong> (ddl) es el n\u00famero de coeficientes que hay que estimar: la constante, los efectos principales, las interacciones declaradas y los t\u00e9rminos cuadr\u00e1ticos. Un dise\u00f1o requiere al menos tantos ensayos como sea el valor de ddl, m\u00e1s un ensayo adicional por cada ddl, si tambi\u00e9n se quiere estimar la dispersi\u00f3n residual.<\/p>\n\n\n\n \u26a0\ufe0f Esta es la restricci\u00f3n estricta del dise\u00f1o experimental, y no es negociable: solicitar un modelo complejo con un presupuesto de pruebas ajustado es imposible, y no solo impreciso. Las p\u00e1ginas del men\u00fa lo utilizan para ocultar las tablas demasiado peque\u00f1as, en lugar de permitirte crear un plan inaplicable.<\/p>","protected":false},"featured_media":0,"menu_order":20,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"menu-guide-dutilisateur":[24],"class_list":["post-4648","guide-dutilisateur","type-guide-dutilisateur","status-publish","hentry","menu-guide-dutilisateur-7-doe-plans-dexperiences"],"acf":[],"yoast_head":"\n2. Interacci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n
3. Alias y resoluci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n
Resoluci\u00f3n<\/strong><\/td> Lo que se confunde<\/strong><\/td> Lectura<\/strong><\/td><\/tr><\/thead> III<\/strong><\/td> Efectos principales con interacciones<\/td> Solo cribado. Un efecto puede ser una interacci\u00f3n encubierta.<\/td><\/tr> IV<\/strong><\/td> Interacciones entre ellas; efectos principales propios<\/td> Un buen compromiso: los resultados son fiables.<\/td><\/tr> V y m\u00e1s<\/strong><\/td> Casi nada<\/td> Modelado c\u00f3modo.<\/td><\/tr> Factorial completo<\/strong><\/td> Nada<\/td> Se han realizado todas las combinaciones.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n 4. Ortogonalidad y correlaci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n
5. Puntos centrales y replicaci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n
6. Grados de libertad<\/h2>\n\n\n\n