DISEÑO DE EXPERIMENTOS (DOE)

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Material de reforzamiento para la UA de Diseño de Experimentos

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DED UANL

Mexico

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#	Jeux	Précision	temps
1	Anonyme 31 Juillet 2026	% 50	02:31

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DISEÑO DE EXPERIMENTOS (DOE)


DISEÑO DE EXPERIMENTOS (DOE)Version en ligne Material de reforzamiento para la UA de Diseño de Experimentos par DED UANL 1 ¿Cuál es el objetivo principal del Diseño de Experimentos en la investigación científica y de procesos? a Planificar y realizar pruebas estadísticas para determinar las causas de variación en una variable de respuesta. b Monitorear continuamente un proceso en tiempo real para asegurar que no cambie. c Recopilar datos históricos sin alterar las variables del sistema bajo estudio. d Demostrar que un proceso funciona perfectamente bajo condiciones ideales de laboratorio. 2 En el contexto de un experimento, ¿qué representa un "factor"? a Una variable independiente que el experimentador elige manipular para evaluar su efecto. b El resultado medible o la variable de salida del experimento c Una variable incontrolable que introduce ruido en los datos experimentales d El número de veces que se repite una condición experimental específica. 3 ¿Qué son los "niveles" en un diseño de experimentos? a Los diferentes valores o configuraciones específicas que puede tomar un factor. b Los grados de precisión con los que se mide la variable de respuesta. c Las distintas etapas cronológicas en las que se divide el experimento. d El número total de factores incluidos en el arreglo experimental. 4 ¿Por qué es fundamental el principio de "aleatorización" en un diseño experimental? a Para asegurar que los efectos de variables extrañas no controladas se distribuyan equitativamente y evitar sesgos. b Para garantizar que el experimento sea lo más económico y rápido posible. c Para reducir a cero la variabilidad natural del proceso bajo estudio. d Para determinar matemáticamente el número óptimo de réplicas necesarias. 5 ¿En qué consiste la "replicación" dentro de un experimento? a En repetir de manera independiente las corridas experimentales bajo las mismas combinaciones de factores. b En realizar múltiples mediciones consecutivas sobre la misma unidad experimental. c En copiar los datos de un experimento previo para validar los resultados estadísticos actuales. d En utilizar el doble de factores para expandir el alcance del diseño original. 6 ¿Cuál es el propósito principal de aplicar la técnica de "bloqueo" en un diseño de experimentos? a Aislar y controlar de manera sistemática una fuente conocida de variabilidad que no es el objeto de interés principal. b Interrumpir temporalmente el experimento cuando los resultados no coinciden con las hipótesis. c Eliminar por completo los factores que tienen interacciones complejas entre sí. d Garantizar que todos los factores operen siempre en sus niveles más altos. 7 Si se realiza un diseño factorial completo con 3 factores, donde cada uno tiene 2 niveles, ¿cuántas combinaciones experimentales (o tratamientos) únicas se obtienen en total sin contar réplicas? a 8 b 6 c 9 d 5 8 ¿Qué se entiende por "interacción" entre dos factores en un experimento? a Cuando el efecto de un factor sobre la variable de respuesta depende del nivel en que se encuentre el otro factor. b Cuando dos factores se cancelan mutuamente provocando que la variable de respuesta sea cero. c Cuando se miden dos variables de respuesta distintas al mismo tiempo. d Cuando un factor se transforma físicamente en el otro durante la ejecución de la prueba. 9 ¿Qué técnica estadística se utiliza de manera estándar para analizar los datos procedentes de un Diseño de Experimentos y determinar la significancia de los factores? a Análisis de Varianza (ANOVA) b Análisis de Componentes Principales (PCA) c Gráficos de control de Shewhart d Prueba de chi-cuadrada de independencia 10 ¿Cuál es la principal ventaja de un diseño factorial fraccionado en comparación con un diseño factorial completo? a Permite evaluar un gran número de factores con una cantidad significativamente menor de corridas experimentales. b Proporciona estimaciones completamente limpias y sin confusión de todos los efectos e interacciones posibles. c Garantiza matemáticamente que los resultados tengan un error experimental de cero. d Requiere un análisis de datos simplificado que evita el uso de software especializado. Explicación 1 El diseño de experimentos busca manipular deliberadamente las variables de entrada para observar y cuantificar los cambios en la variable de respuesta. Las opciones b y c corresponden a control de procesos y estudios observacionales respectivamente. 2 Los factores son las variables de entrada controlables que se configuran en diferentes niveles para observar su impacto directo en el proceso. 3 Cada factor se evalúa en distintos estados o valores definidos (por ejemplo, Temperatura a 100°C y 150°C), los cuales constituyen sus niveles. 4 La asignación al azar de las corridas experimentales precave que tendencias temporales o variables ocultas vicien o sesguen la validez de los resultados estadísticos. 5 La replicación implica volver a preparar y aplicar el tratamiento a nuevas unidades experimentales desde cero, lo que permite estimar de forma genuina la magnitud del error experimental. 6 Al agrupar unidades experimentales homogéneas dentro de un "bloque" (como un lote de materia prima), se remueve matemáticamente ese efecto perturbador del error experimental, ganando precisión. 7 Un diseño factorial completo se calcula mediante el principio combinatorio LF. Para este caso: 23 = 2 × 2 × 2 = 8 tratamientos únicos. 9 El ANOVA descompone la variabilidad total observada en componentes asignables a cada factor evaluado y al error aleatorio, permitiendo contrastar hipótesis de igualdad de medias. 10 Al evaluar una fracción del total de combinaciones, optimiza tiempo y presupuesto, asumiendo el riesgo controlado de confundir (alias) efectos de alto orden que se presumen despreciables.

Vous pouvez intégrer le jeu dans un LMS compatible avec LTI 1.1 ou LTI 1.3 comme Canvas, Moodle ou Blackboard. Les scores seront ainsi automatiquement enregistrés dans le carnet de notes de la plateforme.

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En el contexto de un experimento, ¿qué representa un "factor"?

¿Qué son los "niveles" en un diseño de experimentos?

¿Por qué es fundamental el principio de "aleatorización" en un diseño experimental?

¿En qué consiste la "replicación" dentro de un experimento?

¿Cuál es el propósito principal de aplicar la técnica de "bloqueo" en un diseño de experimentos?

Si se realiza un diseño factorial completo con 3 factores, donde cada uno tiene 2 niveles, ¿cuántas combinaciones experimentales (o tratamientos) únicas se obtienen en total sin contar réplicas?

¿Qué se entiende por "interacción" entre dos factores en un experimento?

¿Qué técnica estadística se utiliza de manera estándar para analizar los datos procedentes de un Diseño de Experimentos y determinar la significancia de los factores?

¿Cuál es la principal ventaja de un diseño factorial fraccionado en comparación con un diseño factorial completo?

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