Especificar el diseño para Crear diseño factorial de 2 niveles (Generadores predeterminados)

Minitab muestra los posibles diseños base. Por lo general, dependiendo del número de factores, usted puede seleccionar un diseño factorial completo o factorial fraccionado. El diseño factorial completo permite estimar todas las interacciones entre los factores, pero requiere más corridas. Un diseño factorial fraccionado requiere menos corridas, pero no estima tantas interacciones entre los factores.

El número de corridas y la resolución del diseño total pueden cambiar con base en otros elementos del diseño. Por ejemplo, la inclusión de puntos centrales aumenta el número de corridas.

Si usted desea incluir puntos centrales en su diseño, selecione el número apropiado de puntos. Puede utilizar puntos centrales para detectar curvatura en la respuesta. También puede utilizar puntos centrales para estimar la variabilidad sin tener que replicar todos los puntos de vértice.

Los puntos centrales son corridas en las que los factores numéricos se establecen en un punto intermedio entre sus niveles bajo y alto. Por ejemplo, si un factor numérico tiene niveles 100 y 200, el punto central se establece en 150. Si usted tiene factores de texto, entonces Minitab agrega un punto central en cada nivel del factor de texto y en el nivel intermedio de los factores numéricos. Por ejemplo, su diseño incluye un factor de texto con los niveles A y B y un factor numérico con los niveles 100 y 200. Si usted agrega 1 punto central al diseño base, Minitab agrega 1 punto central en los niveles A y 150 y 1 punto central en los niveles B y 150. Por lo tanto, Minitab agrega 2 puntos centrales por cada punto central que se especifica.

Si el diseño incluye más de 1 bloque, entonces Minitab agrega el número de puntos centrales que usted especificó a cada bloque. Por ejemplo, si especifica 2 puntos centrales por bloque y 2 bloques para su diseño y los factores son numéricos, Minitab agrega 2 puntos centrales en el bloque 1 y 2 puntos centrales en el bloque 2.

Aumentar el número de réplicas no agrega puntos centrales adicionales a menos que usted también aumente el número de bloques. Por ejemplo, si especifica 3 puntos centrales, 2 réplicas y 1 bloque, entonces el diseño incluye 3 puntos centrales.

Para obtener más información, vaya a Cómo agrega Minitab puntos centrales a un diseño factorial de dos niveles.

Seleccione el número de réplicas para los puntos de vértice. Las réplicas son múltiples corridas experimentales con la misma configuración de factores (niveles). Una réplica es equivalente al diseño base, donde cada corrida se ejecuta una vez. Con dos réplicas, cada corrida se ejecuta dos veces (en orden aleatorio), y así sucesivamente.

Agregar réplicas puede ayudar a aumentar la precisión del modelo y aumentar la potencia para detectar efectos. Para determinar cuántas réplicas incluirá en el diseño, considere los recursos disponibles y el propósito del diseño. Por ejemplo, en un diseño de cribado o en una experimentación secuencial, usted podría comenzar con el diseño base (1 réplica) y luego considerar si debe agregar réplicas después de analizar los datos. Puede agregar réplicas al diseño más adelante con Estadísticas > DOE > Modificar diseño. Para obtener más información sobre las réplicas, vaya a Réplicas y repeticiones en experimentos diseñados.

Seleccione el número de bloques. Si el diseño incluye bloques y el número de bloques es igual al número de réplicas, cada réplica es un bloque separado. Si el número de réplicas no es igual al número de bloques, Minitab crea diseños en los que el número de corridas por bloque es igual.

Los bloques representan las diferencias que puede ocurrir entre corridas que se realizan en diferentes condiciones. Por ejemplo, un ingeniero diseña un experimento para estudiar soldaduras y no puede recolectar todos los datos el mismo día. La calidad de la soldadura se ve afectada por distintas variables que cambian día a día que el ingeniero no puede controlar, tales como la humedad relativa. Para explicar estas variables que no se pueden controlar, el ingeniero agrupa las corridas realizadas cada día en bloques separados. Los bloques explican la variación causada por las variables no controlables para que estos efectos no se confundan con los efectos de los factores que el ingeniero desea estudiar. Para obtener más información sobre cómo Minitab asigna las corridas a los bloques, vaya a ¿Qué es un bloque?.