ESTRATEGIAS Y TÉCNICAS ESTADÍSTICAS EN LA EXPERIMENTACIÓN

Por: El experimento es uno de los métodos empíricos y científicos para descubrir o probar algo acerca de un sistema o proceso especifico. Por lo tanto un experimento puede definirse como una prueba o serie de pruebas que en las que se hacen cambios deliberados en las variables de entrada de un proceso o sistema para observar e identificar las razones de los cambios que pudieran observarse en la respuesta de salida.

En cualquier experimento, los resultados y las conclusiones que puedan sacarse dependen en gran medida de la manera en que se recabaron los datos. Por lo tanto el método utilizado para recabar datos afecta de manera adversa las conclusiones que se puedan obtener del experimento, lo cual hace factible plantear objetivos en el experimento que puedan aportar al método de recolección de datos que se elija.

Los objetivos del experimento podrían comprender los siguientes:

Determinar cuáles son las variables que tienen mayor influencia sobre la respuesta del proceso.

Cuál es el ajuste de las variables del proceso controlables, que tienen mayor influencia para que la respuesta este siempre cerca del valor nominal.

Determinar cuál es el ajuste de las variables controlables, que tienen mayor influencia para que la variabilidad de la respuesta sea mínima.

Determinar cuál es el ajuste de las variables que podemos controlar, que tienen mayor influencia para que los efectos de las variables no controlables sea mínimo.

Otro punto de importancia una vez que se conocen los objetivos del experimento, es determinar la estrategia de experimentación, ya que esta nos trazara el mejor camino para conocer de forma influyen las variables en el mismo.

Existen muchas estrategias de experimentación que se pueden utilizar para relacionar las variables en el experimento, estas pueden ser:

Enfoque de la mejor conjetura: este enfoque toma en cuenta el conocimiento y experiencia del investigador para seleccionar las variables y relacionarlas a fin de obtener el mejor resultado en la experimentación. Sin embargo, el enfoque de la mejor conjetura presenta al menos dos desventajas. La primera es que la conjetura inicial no produce los resultados esperados, entonces se tendría que hacer otra conjetura acerca de las variables correctas a relacionar, esto podría repetirse por mucho tiempo sin garantía de éxito. Otro problema podría ser que la primera conjetura produce un resultado satisfactorio; entonces el experimento se ve tentado a suspender las pruebas aun cuando no hay garantía de que se ha encontrado la mejor solución.

Enfoque de un factor a la vez: consiste en seleccionar un punto de partida, o línea base de los niveles, para cada factor, para después variar sucesivamente su factor en su rango, manteniendo constantes los factores restantes en el nivel base. La desventaja principal de esta estrategia es que no puede tomar en consideración cualquier posible interacción entre los factores.

Experimento factorial: éste es el enfoque correcto para trabajar con varios factores. Se trata de una estrategia experimental en la que los factores se hacen variar en conjunto, en lugar de uno a la vez.

Se entiende por Diseño Factorial, un tipo de experimento diseñado que permite estudiar los efectos que pueden tener varios factores sobre una respuesta. Al realizar un experimento, el hecho de variar los niveles de todos los factores al mismo tiempo en lugar de uno a la vez permite estudiar las interacciones entre los factores.

APLICACIONES TÍPICAS DEL DISEÑO EXPERIMENTAL

El diseño experimental es una herramienta de importancia fundamental en el ámbito de la ingeniería para mejorar el despeño de un proceso de manufactura, al igual que en el desarrollo de procesos nuevos.

La aplicación de las técnicas del diseño experimental en las fases iniciales del desarrollo se pueden representar en:

- Mejoras en el rendimiento del proceso.- Variabilidad reducida y conformidad más cercana con los requerimientos

nominales o proyectados.- Reducción del tiempo de desarrollo. - Reducción de los costos globales.

Los métodos del diseño experimental desempeñan también un papel importante en las actividades del diseño de ingeniería, donde se desarrollan productos nuevos y se hacen mejoramientos de los productos existentes.

Entre estas aplicaciones se pueden destacar:

- La evaluación y comparación de configuraciones de diseño básicos.- Evaluación de materiales alternativos.- Selección de los parámetros del diseño para que el producto sea robusto.- La determinación de los parámetros clave del diseño del producto que afectan

el desempeño del mismo.

La aplicación de diseño de experimental, puede resumirse en la optimización de maquinaria, en productos mejorados, en bajos costos de producción y tiempo cortos de diseño y desarrollo del producto.

Para llevar a cabo un experimento con mayor eficiencia, es necesario utilizar un enfoque estadístico para planearlo. El diseño estadístico experimental, nos permite recabar datos adecuados que puedan analizarse, con métodos estadísticos que llevaran a conclusiones validas y objetivas.

Cuando un problema incluye datos estadísticos que están sujetos a errores experimentales, la metodología estadística es el único enfoque objetivo del análisis. Por lo que cualquier experimento incluye dos aspectos: el diseño de experimento y el análisis estadístico de los datos. Los tres principios básicos del diseño experimental son:

Realización de replicas: por ello se entiende la repetición del experimento básico. Ello permite al experimentador obtener una estimación de error experimental.

Aleatorización: se considera como el punto principal en el que s fundamenta el uso de los métodos estadísticos en el diseño experimental. Se entiende por la aleatorización que la asignación del material experimental así como el orden en que se realizan los ensayos individuales del experimento se determinan al azar.

Formación de bloques: es una técnica de diseño que se utiliza para mejorar la precisión de las comparaciones que se hacen entre los factores de interés. Muchas veces esta técnica se utiliza para entender la variabilidad trasmitida por factores perturbadores.

PAUTAS GENERALES PARA DISEÑAR EXPERIMENTOS

Para aplicar el enfoque estadístico en el diseño y análisis de experimento, es necesario que todo lo que participan el mismo tengan desde el principio una idea clara de que es exactamente lo que va a estudiarse, como van a colectarse los datos y por lo menos una comprensión cualitativa de la forma en que van a analizarse estos datos. A continuación se desglosa un esquema general del procedimiento recomendado:

Identificación y enunciación del problema: una enunciación clara del problema aporta sustancialmente para alcanzar una mejor comprensión sobre los fenómenos bajo estudio y solución final del problema.

Elección de los factores, los niveles y los rangos: al considerar los factores que pueden influir en el desempeño del proceso, es fácil determinar que estos factores pueden ser potenciales o perturbadores; entendiéndose por factores potenciales como los que se quieren hacer variar en el experimento. Por otro lado los factores perturbadores suelen clasificarse como factores controlables, no controlables y de ruido.

Selección de variable de sistema: para seleccionar esta variable, hay que tener certeza de que esta variable proporciona en realidad información útil acerca del proceso bajo estudio. En la mayoría de los casos ésta será el promedio o la deviación estándar de ala característica medida.

Elección del diseño experimental: la elección del diseño experimental implica la consideración del tamaño de la muestra , la selección de un orden de corridas adecuado para los ensayos experimentales y la determinación de si entra o no en juego la formación de bloques u otras restricciones sobre la aleatorización .

Cuando se lleva a cabo el experimento es vital monitorear con atención el proceso a fin de asegurarse de que todo se esté haciendo conforme a la planeación. Por ellos es importante realizar varias corridas piloto o de prueba.

Análisis estadístico de los datos: deberán usarse métodos estadísticos para analizar los datos a fin de que los resultados y las conclusiones sean objetivos y no de carácter apreciativo.

Conclusiones y recomendaciones: una vez que se han analizado los datos, es necesario sacar conclusiones prácticas acerca de los resultados y recomendar un curso de acción. Los métodos gráficos son muy útiles en esta etapa, en particular para presentar los resultados.

Referencia bibliográfica.

Diseño y análisis de experimentos, Douglas C. Montgomery Limusa Wiley, 2005