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Referencias
Anderson, D., Sweeney, D., & Williams, T. (2012). Estadistica para negocios y economia. México: CENGAGE Learning.
Devore, J. (2008). Probabilidad y Estadistica para Ingenierias y Ciencias. México: Cengage Learning Editores.
University of New Hampshire. (2015). Randomized Complete Block Designs (RCBD's). Obtenido de http://www.unh.edu/halelab/BIOL933/lectures/lect_9_reading.pdf
2^k
De esta manera se presentará una tabla de un experimento 2^k
Este diseño factorial se basa en el estudio simultáneo del efecto de k factores, con x cantidad de niveles, con respecto a una variable de respuesta. Esto quiere decir que el número de combinaciones dependerá de el número que k tenga (Devore,2008).
Esta clase de diseño busca encontrar, al igual que el multifactorial, si existe un efecto significativo del efecto sobre el experimento. Una de las diferencias notorias entre estos dos diseños factoriales son las ecuaciones usadas para calcular el ANOVA y los residuos; esto lo lograrán ver conforme avancen en la pestaña.
ECUACIONES ÚTILES
RESUMEN DE CÁLCULOS
Tabla ANOVA
RESIDUOS
Don Gripino
Esta vez para mi proyecto debíamos encontrar que factores influenciaban más a la hora del tiempo de efervescencia de una pastilla antigripal. ¿Te suena conocido? pues sí, es similar al ejecutado en ANOVA 1F, pero aún así diferente.
Aquí teníamos el factor temperatura, saturación con azúcar y pH de la solución como posibles factores importante, y como queríamos hallar el efecto de estos simultáneamente lo ideal fue utilizar el diseño 2^k.
Básicamente es un diseño muy fácil de manejar, las ecuaciones no son tan complejas como las que hemos visto anteriormente. Pero sobre todo lo que más me ha asombrado es la utilidad de la tabla de signos, me arriesgaría a decir que si tienes una buena tabla de signos el resto de la experimentación se va de manera fácil.
Experimento Multifactorial
En los experimentos factoriales el investigador es capaz de obtener información acerca de dos o más factores de manera simultánea, aquí en lugar de realizar comparaciones entre los tratamientos se obtendrán efectos principales e interacciones significantes (Devore,2008).
El análisis pre-eliminar de estos experimentos es distinto a las demás, véase la imagen al final de esta pestaña, se puede ver que se grafican los factores vs. datos. Permitiendo ver si existe alguna interacción previa.
Otra de las mayores diferencias de este es la manera en la que se calculan los residuos
ECUACIONES ÚTILES
RESUMEN DE CÁLCULOS
Tabla ANOVA
RESIDUOS
¿Una hoja de trabajo?
Esta vez no hablaré acerca de un proyecto, porque ciertamente no hice uno con este; pero si hice una hoja de trabajo...
Yo sé eso no suena tan interesante como las demás, pero déjenme decirles que aunque sea igual de laboriosa que los diseños descritos en la pagina sin duda alguna ha sido el que menos pesado he sentido.
En mi opinión es porque aquí excel no te lo da todo. Por ejemplo, todos los residuos (y en verdad digo TODOS) los debes de hacer a mano entonces eso hace que encuentres conexiones más rápido entre las operaciones. Además esta clase de diseños tiene aplicación con la carrera que estudio, pues cuando quiera encontrar que elementos en un agar permite una mejor/peor crecimiento de bacterias en una petri.