BIENVENIDA Y PRESENTACIÓN

Acerca de este curso

El Diseño de Experimentos (DOE) de un factor es una técnica estadística utilizada para investigar el efecto de un único factor o variable independiente en una respuesta o variable dependiente. Consiste en diseñar y realizar experimentos de manera controlada para determinar cómo el cambio en el nivel de una sola variable afecta al resultado del experimento. En el diseño de experimentos de un factor, el factor en estudio se manipula deliberadamente para observar cómo este cambio afecta a la variable de interés. Por ejemplo, si estamos estudiando el efecto de la temperatura en la germinación de semillas, la temperatura sería el factor único que se modificaría en distintos niveles (por ejemplo, 20°C, 25°C, 30°C) mientras se mantiene constante cualquier otro factor que pueda influir en el resultado, como la humedad o la luz.

El objetivo principal del diseño de experimentos de un factor es determinar si existe una relación significativa entre el factor en estudio y la variable de respuesta, así como cuál es la naturaleza de esta relación (por ejemplo, lineal, cuadrática, etc.). Esto se logra mediante la recopilación sistemática de datos y su análisis estadístico apropiado, lo que permite tomar decisiones informadas sobre cómo optimizar o controlar el factor en cuestión para lograr un resultado deseado. En resumen, el diseño de experimentos de un factor es una herramienta poderosa para investigar relaciones causales entre variables al manipular cuidadosamente un único factor y observar su efecto en la variable de interés.

El temario está organizado para ir construyendo un resumen ejecutivo del proyecto, que al finalizar el curso sea de utilidad al participante para dar continuidad a la puesta en práctica, bajo los siguientes contenidos:

Módulo 1. Introducción al diseño de experimentos de un factor

• 1.1 Introducción al diseño de experimentos de un factor
• 1.2 Aplicación del diseño de experimentos de un factor
• 1.3 Elaboración de diagramas de caja para el diseño de experimentos de un factor
• 1.4 Evaluación integradora módulo 1

Módulo 2. Desarrollo del Anova para diseño de experimentos de un factor

• 2.1 Planteamiento de las hipótesis estadísticas y prácticas
• 2.2 Desarrollo del ANOVA para el diseño de experimentos de un factor
• 2.3 Conclusión estadística y práctica del ANOVA
• 2.4 Evaluación integradora del módulo 2

Módulo 3. Métodos de comparaciones múltiples de medias

• 3.1 Introducción a los métodos de comparaciones múltiples de medias
• 3.2 Método LSD (Diferencia mínima significativa)
• 3.2.1 Desarrollo del método LSD e intervalos de confianza para las medias
• 3.3 Evaluación integradora del módulo 3

Módulo 4. Comprobación de los supuestos en diseño de experimentos

• 4.1 Prueba de normalidad de Anderson Darling
• 4.2 Prueba de Igualdad de varianza de Bartlett
• 4.3 Prueba gráfica de independencia
• 4.4 Evaluación integradora del módulo 4

Cierre del curso

• Encuesta de Salida
• Examen final