Diseño factorial de 3 factores

Dise;o factorial de 3 factores

1. DISEÑO FACTORIAL DE 3 FACTORES EQUIPO 8 Integrantes : Corona Cobarrubias Coral Garcia Garcia Aldo Enrique Hernandez Gomez Alejandra Saenz Torres Oscar

2. CRITERIOS DE EVALUACION ASISTENCIA 20 CUADERNO 30 ATENCION AL EXPOSITOR 20 CALCULADORA 15 PRACTICA (MINITAB) 15

3. introduccion El diseño factorial 3ᴷ considera k factores con tres niveles cada uno y tiene 3ᴷ tratamientos. La primera desventaja de los diseños 3ᴷ es que al aplicarse requieren mayor cantidad de pruebas que el diseño de 2ᴷ . Cuando se quiere investigar la influencia de tres factores (A, B y C) sobre una o más variables de respuesta, y el número de niveles de prueba en cada uno de los factores es a, b y c, respectivamente, se puede construir el arreglo factorial axbxc que consiste de axbxc tratamientos o puntos experimentales. Entre los arreglos de este tipo que se utilizan con frecuencia en aplicaciones diversas se encuentran: el factorial 2², el factorial 3³ y los factoriales mixtos con no más de cuatro niveles en dos de los factores, por ejemplo, el factorial 4 x 3 x 2 y el factorial 4 x 4 x 2, por mencionar dos de ellos.

4. EXPERIMENTO . Un estudio en el que el investigador tiene un alto grado de control sobre las fuentes de variación importantes, se denomina experimento. Si se tiene poco control sobre los factores, se habla de un estudio observacional. FACTORES . Los fenómenos que potencialmente causan variación, y que son controlados por el experimentador, se denominan factores. También a veces se denominan tratamientos . NIVELES DE UN FACTOR . Son los valores que toma un factor. En general toman valores que se miden en escala categórica, aunque a veces suelen ser medidos en escalas numéricas. COMBINACIÓN DE TRATAMIENTOS . Cada una de las combinaciones de niveles de todos los factores involucrados en el experimento. RÉPLICAS . Todas las corridas experimentales que corresponden a una misma combinación de tratamientos. Son repeticiones del experimento, bajo idénticas condiciones de los factores. Objetivos: Lograr mayor precisión en la estimación de los efectos de los factores y de sus interacciones, y estimar el error experimental.

5. Hipótesis de interés El estudio factorial de tres factores (A, B y C) permite investigar los efectos: A, B, C, AB, AC, BC y ABC, donde el nivel de desglose o detalle con el que pueden estudiarse depende del número de niveles utilizando en cada factor. Por ejemplo, si un factor se prueba en dos niveles, todo su efecto marginal (individual) es lineal, o sea que su efecto individual no se puede descomponer; pero, si tuviera tres niveles su efecto marginal se puede descomponer en una parte lineal y otra cuadrática pura.

6. En resumen, se tienen siete efectos de interés sin considerar desglose, y con ellos se pueden plantar las siete hipótesis nulas cada una aparejada con su correspondiente hipótesis alternativa. El ANOVA para probar estas hipótesis se muestran en la siguiente tabla.

7. Donde: FV : Fuente de Variación. SC: Suma de Cuadrados. GL: Grados de Libertad. CM: Cuadrado Medio. F O : f Fisher calculado.                  

8. Yi = Total de las observaciones bajo el i- esimo nivel del factor A. Yj = Total de las observaciones bajo el j- esimo nivel del factor B. Yk = Total de las observaciones bajo el K- esimo nivel del factor C. Yij = Total de las observaciones de la ij-esima celda. Yi.j = Total de las observaciones de la i.j-esima celda. Yi.k = Total de las observaciones de la i .k-esima celda. Yijk .= Total de las observaciones de la ijk .- esima celda. Y= Total de las todas las observaciones. Yijk = Total de las observaciones de la ijk-esima celda. Donde :

10. PROBLEMAS!!

11. EJEMPLO 1 1 .- Un ingeniero mecánico estudia la rugosidad superficial de una pieza producida en una operación de corte de metal. Son de interés tres factores: la profundidad del corte(A), el ángulo de la herramienta (B) y la rapidez de alimentación (C).A los tres factores se les ha asignado dos niveles, y se corren dos réplicas de un diseño factorial a) Analice los datos usando el análisis de varianza bajo el supuesto de que todos los factores son fijos. Use α =0.05 b) Encuentre los valores de P de los cocientes F del inciso a

12. Primer paso: Planteamiento de las hipótesis                            

13. Segundo paso: Caculo de las sumas correspondientes Para calcular la sumatoria de Yj² Para calcular la sumatoria de Yijk²

14. Para calcular la sumatoria de Yi.j² Para calcular la sumatoria de Yij²

15. Para calcular la sumatoria de Yj.k² Para calcular la sumatoria de Yijk.²

16. Sumatorias obtenidas: Σ Y 177 Σ Yijk² 2051 Σ Y² 31329 Σ Yi² 15749 n 2 Σ Yk² 16029 N 16 Σ Yj² 15689 a 2 Σ Yij² 7893 b 2 Σ Yi.j² 8087 c 2 Σ Yj.k² 8027 Σ Yijk. ² 4063

17. Tercer paso: Calcular los componentes del ANOVA              

20.   FV SC GL CM F O F CALCULADA Conclusión A: Rapidez de alimentación 10.56 1 10.56 4.33 5.32 Acepta B: Profundidad del corte 3.06 1 3.06 1.25 5.32 Acepta C: Angulo de la herramienta 45.56 1 45.56 18.67 5.32 Rechaza AB 1.56 1 1.56 0.64 5.32 Acepta AC 7.56 1 7.56 3.10 5.32 Acepta BC 0.06 1 0.06 0.02 5.32 Acepta ABC 5.06 1 5.06 2.08 5.32 Acepta Error 19.50 8 2.44   Total 92.94 15         Dado que utilizamos un α =0.05 y puesto que el valor de f, con su nivel de significancia como con sus grados de lib erta d en las tablas respectivamente tenemos  

21. Resultados obtenidos con MINITAB

22. EJEMPLO 2 2.- El departamento de control de calidad de una planta de acabados textiles estudia los efectos de varios factores sobre el teñido de una tela combinada de algodón y fibra sintética que se usa para hacer camisas. Se seleccionan dos operadores (A), tres duraciones del ciclo (B) y dos temperaturas (C), y dos ejemplares de prueba pequeños de tela se tiñeron bajo cada conjunto de condiciones. La tela terminada se comparó con un patrón y se asigno una puntuación numérica. Los resultados se presentan en la tabla siguiente a) Enuncie y pruebe las hipótesis apropiadas usando el análisis de varianza con α =0.05

23. Para calcular la sumatoria de Yi.j² Para calcular la sumatoria de Yij²

24. Para calcular la sumatoria de Yj.k² Para calcular la sumatoria de Yijk.²

25. Sumatorias obtenidas: Σ Y² 586756 Σ Yijk² 25144 Σ Y 766 Σ Yi² 295556 n 2 Σ Yk² 293666 N 24 Σ Yj² 198266 a 2 Σ Yij² 100076 b 3 Σ Yi.j² 147938 c 2 Σ Yj.k² 99326 Σ Yijk . ² 50200

29. FV SC GL CM F O F CALCULADA Conclusión A: Operador 181.5 1 181.5 49.45 4.75 Rechaza B: Duración de ciclo 335.08 2 167.54 45.65 3.89 Rechaza C: Temperatura 24 1 24 6.54 4.75 Rechaza AB 54.25 2 27.125 7.39 3.89 Rechaza AC 2.66 1 2.66 0.72 4.75 Acepta BC 24.25 2 12.125 3.30 3.89 Acepta ABC 29.75 2 15.04 4.10 3.89 Rechaza Error 44 12 3.67   Total 695.83 23       Dado que utilizamos un α =0.05 y puesto que el valor de f, con su nivel de significancia como con sus grados de lib erta d en las tablas respectivamente tenemos y      

30. Resultados obtenidos con MINITAB