Análisis y diseño de experimentos / Humberto Gutiérrez Pulido, Román de la Vara Salazar

CAPÍTULO 1 Introducción al diseño de experimentos 2
El diseño de experimentos hoy 4
Definiciones básicas en el diseño de experimentos 6
Etapas en el diseño de experimentos 10
Consideraciones prácticas sobre el uso de métodos estadísticos 12
Principios básicos 12
Clasificación y selección de los diseños experimentales 14
CAPÍTULO 2 Elementos de inferencia estadística: experimentos con uno y dos tratamientos 18
Población y muestra, parámetros y estadísticos 20
Distribuciones de probabilidad e inferencia 21
Estimación puntual y por intervalo 23
Conceptos básicos de prueba de hipótesis 29
Planteamiento de una hipótesis estadística 30
Prueba para la media 34
Prueba para la varianza 36
Tres criterios de rechazo o aceptación equivalentes 37
Hipótesis para dos medias: comparación de dos tratamientos 39
Prueba para la igualdad de varianzas 43
Poblaciones pareadas (comparación de dos medias con muestras dependientes) 44
Resumen de fórmulas para procedimientos de prueba de hipótesis 49
Uso de un software estadístico 49
CAPÍTULO 3 Experimentos con un solo factor (análisis de varianza) 60
Diseño completamente al azar y ANOVA 62
Comparaciones o pruebas de rango múltiples 74
Verificación de los supuestos del modelo 81
Elección del tamaño de la muestra 89
Uso de software computacional 91
CAPÍTULO 4 Diseños de bloques 100
Diseño de bloques completos al azar 102
Diseño en cuadro latino 109
Diseño en cuadro grecolatino 115
Uso de software 116
CAPÍTULO 5 Diseños factoriales 126
Conceptos básicos en diseños factoriales 128
Experimentación factorial vs. mover un factor a la vez 132
Diseños factoriales con dos factores 134
Diseños factoriales con tres factores 143
Transformaciones para estabilizar varianza 149
Diseño factorial general 150
Modelos de efectos aleatorios 153
Cómo hacerlo con software 157
CAPÍTULO 6 Diseños factoriales 2ᵏ 166
Diseño factorial 2² 168
Experimento 2²: ejemplo integrador 173
Diseño factorial 2³ 183
Experimento 2³: ejemplo integrador 185
Diseño factorial general 2ᵏ 192
Diseño factorial 2ᵏ no replicado 195
Experimento 2⁵ no replicado: ejemplo integrador 199
Cuando la significancia de los efectos es menos clara: un ejemplo 208
Factoriales 2ᵏ con punto al centro 214
Factoriales 2ᵏ en bloques 216
Uso de software estadístico 220
CAPÍTULO 7 Diseños factoriales 3ᵏ y factoriales mixtos 236
Diseños factoriales 3ᵏ 238
Factoriales mixtos 247
Uso de software estadístico 250
CAPÍTULO 8 Diseños factoriales fraccionados 2ᵏ-ᵖ 258
Diseño factorial fraccionado 2ᵏ-¹ 261
El concepto de resolución 265
Construcción de fracciones 2 ᵏ-¹ 265
Experimento 2⁵-¹: ejemplo integrador 266
Diseños factoriales fraccionados 2ᵏ-² 269
Diseño factorial fraccionado 2 ᵏ-ᵖ 273
Experimento 2⁷-⁴: ejemplo integrador 276
Tópicos adicionales sobre factoriales fraccionados 279
Uso de software 285
CAPÍTULO 9 Introducción al diseño robusto (Taguchi) 294
Filosofía Taguchi 296
El concepto de robustez 298
Factores de control, de ruido y de señal 299
Arreglos ortogonales 303
Diseño con arreglo interno y externo (diseño de parámetros) 307
Razón señal/ruido 307
Uso de software 312
CAPÍTULO 10 Planeación de un experimento 318
Experimentación: una estrategia para probar conjeturas y generar aprendizaje 320
El diseño de experimentos y el ciclo de Deming 322
Etapas y actividades de la planeación y análisis de un experimento 323
Control de factores de bloque y de ruido 330
Qué sigue después del primer experimento 331
Qué hacer cuando ningún efecto es significativo 334
CAPÍTULO 11 Análisis de regresión 338
Regresión lineal simple 340
Pruebas de hipótesis en la regresión lineal simple 346
Calidad del ajuste en regresión lineal simple 351
Estimación y predicción por intervalo en regresión simple 357
Regresión lineal múltiple 360
Pruebas de hipótesis en regresión lineal múltiple 365
Intervalos de confianza y predicción en regresión múltiple 371
Uso de un software estadístico 373
CAPÍTULO 12 Optimización de procesos con metodología de superficie de respuesta 384
Introducción a la metodología de superficie de respuesta 386
Técnicas de optimización 393
Diseños de superficie de respuesta 413
Uso de software estadístico 420
CAPÍTULO 13 Optimización simultánea de varias respuestas 432
Optimización simultánea 434
Método gráfico 436
Método de la función de deseabilidad 441
Trabajo con un software estadístico 446
CAPÍTULO 14 Diseños anidados y diseños en parcelas divididas 452
Diseños anidados 454
Modelo y análisis estadístico del diseño anidado 455
Diseños en parcelas divididas 460
Modelo y análisis estadístico de los diseños en parcelas divididas 465
Cómo hacer los cálculos usando software 473
CAPÍTULO 15 Diseño de experimentos con mezclas 480
El problema del diseño de experimentos con mezclas 482
Algunos diseños de mezclas y sus modelos estadísticos 486
Ajuste del modelo y caracterización de la superficie de respuesta490
Restricciones en los componentes de una mezcla 494
Uso de software estadístico 500
APÉNDICE A Tablas 509
APÉNDICE B Uso de sistemas computacionales 521
Etapas al planear y analizar un experimento en un paquete estadístico 522
Sistema Statgraphics 522
Sistema Minitab 526
Sistema JMP 528
Diseño de experimentos usando SPSS 529
REFERENCIAS Y BIBLIOGRAFÍA 533
ÍNDICE ANALÍTICO 537