Experimentos basicos de químicaDescripción completa
Descripción: experimentos caseros
Muestra que es un DOE ( por sus siglas en inglés, Diseño de Experimentos), terminología y un ejemplo para su entendimiento, utilizando la herramienta del Minitab 15Descripción completa
experimientos cortos
Descripción: experimentos
Experimentos basicos de químicaDescrição completa
experimentosFull description
Una relación de trabajos relacionados con simuladores tecnológicos. Donde aplicando procedimientos sencillos se obtienen resultados inmediatos e increíbles.Descripción completa
Problemas Diseño de ExperimentosDescripción completa
35 experimentos referentes al tema de Fluidos dentro de Física.Realizados por las alumnas del 5ºG de la I.E. Nuestra Señora del Rosario, Chiclayo-Perú.
Descripción: TIPOS DE EXPERIMENTOS
DiseñoDescripción completa
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experimientos cortos
Tarea N° 1 Glosario 1. Alea Aleator toriza izació ción: n: Consiste en asignar aleatoriamente aleatoriamente (al azar azar)) a los participantes en un ensayo a dos o más grupos de tratamiento o de control. Es una técnica utilizada para equilibrar el efecto de condiciones externas o no cont contrrolab olable les s que que pued pueden en inu inuir ir en los los resul esulta tado dos s de un experimento. Al aleatorizar el orden en el que se reali ealiz zan las cor corrid ridas experimentales se reduce la probabilidad de que las diferencias en los materi materiale ales s o las condi condicio cione nes s del del exper experime imento nto sesgu sesguen en consi conside derab rable lemen mente te los los resul resultad tados. os. !a aleato aleatori rizac zaci" i"n n tambié también n perm permite ite estim estimar ar la #aria #ariaci" ci"n n in$er in$erent ente e de los los mater materia iale les s y las las condicio ciones de mane anera que se puedan $acer cer infe inferrencia cias estad% estad%sti stica cas s #álida #álidas s con con base base en los los datos datos del exper experim iment ento. o. El modelo matemático de este dise&o es' espuesta Constante * Efecto bloque * Efecto +ratamien +ratamiento to * Error Error 2. Bloqueo: Es uno de los tres principios principios básicos que se deben tener en cuenta al plani,car plani,car un experimento experimento está basado en di#idir o particionar particionar las unidades experimentales en grupos llamados bloques de modo que las obser#aciones realizadas en cada bloque se realicen ba-o condiciones experimentales lo más parecidas posibles. El modelo matemático de este dise&o es' espuesta Constante * Efecto bloque * Efecto +ratamien +ratamiento to * Error Error El dise&o en bloques más simple es el denominado diseño en bloques completos, en el que cada tratamiento se obser#a el mismo nmero de #eces en cada bloque. El dise&o en bloques completos con una nica obser#aci"n por en bloques cada tratamiento se denomina diseño completament completamente e aleatoriza aleatorizado do o simpl diseño ño en simpleme emente nte dise bloques aleatorizado. aleatorizado.
. !ise !iseño ño de e"pe e"perim riment entos: os: Esta metodolog%a sir#e para dise&ar las condiciones ideales de un producto cto proceso ceso o ser ser#icio icio para que cum cumpla con con altas tas
expectati#as usando el m%nimo nmero de experimentos o pruebas. /0E es muy til cuando se tiene un producto complicado cuyo resultado puede depender de una gran cantidad de #ariables que no controlamos y que debemos a-ustar para optimizarlo. El dise&o de experimentos (/0E) ayuda a in#estigar los efectos de las #ariables de entrada (factores) sobre una #ariable de salida (respuesta) al mismo tiempo.
#. $rror aleatorio: 1e produce como consecuencia de realizar el estudio con una muestra en lugar de estudiar a toda la poblaci"n y generalizar los resultados que $emos obtenido en nuestra muestra a la poblaci"n. Este tipo de error será de mayor si conforme la muestra sea más peque&a y disminuirá al aumentar el tama&o muestral llegando a desaparecer si estudiamos a toda la poblaci"n.
%. $rror e"perimental: Componente del error aleatorio que ree-a los errores del experimentador en la plani,caci"n y e-ecuci"n del experimento. En general los errores experimentales son ineludibles y dependen básicamente del procedimiento elegido y la tecnolog%a disponible para realizar la medici"n.
&. $"perimento: 2n experimento es un procedimiento mediante el cual se trata de comprobar (con,rmar o #eri,car) una o #arias $ip"tesis relacionadas con un determinado fen"meno mediante la manipulaci"n y el estudio de las correlaciones de las #ariables que presumiblemente son su causa. !a experimentaci"n constituye uno de los elementos cla#es de la in#estigaci"n cient%,ca y es fundamental para ofrecer explicaciones causales. En un experimento se consideran todas las #ariables rele#antes que inter#ienen en el fen"meno mediante la manipulaci"n de las que presumiblemente son su causa el control de las #ariables extra&as y la aleatorizaci"n (o randomizaci"n) de las restantes.
'. (actores controlables: 1on #ariables de proceso o caracter%sticas de los materiales experimentales que se pueden ,-ar en un ni#el dado. Algunos de éstos son los que usualmente se controlan durante la operaci"n normal del proceso y se distinguen porque para cada uno de ellos existe la manera o el mecanismo para cambiar o manipular su
ni#el de operaci"n. Esto ltimo es lo que $ace posible que se pueda experimentar con ellos.
). (actores estudiados: 1on las #ariables que se in#estigan en el experimento respecto de c"mo inuyen o afectan a la(s) #ariable(s) de respuesta. !os factores estudiados pueden ser controlables o no controlables a estos ltimos quizá fue posible y de interés controlarlos durante el experimento. 3ara que un factor pueda ser estudiado es necesario que durante el experimento se $aya probado en al menos dos ni#eles o condiciones.
*. (actores no controlables: 1on #ariables o caracter%sticas de materiales y métodos que no se pueden controlar durante el experimento o la operaci"n normal del proceso. 3or e-emplo algunos factores que suelen ser no controlables son las #ariables ambientales (luz $umedad temperatura part%culas ruido etc.) el ánimo de los operadores la calidad del material que se recibe del pro#eedor (interno o externo).
1+.
atriz de diseño:
Es el arreglo formado por los tratamientos que serán corridos incluyendo las repeticiones.
11.
Ni-eles:
1on los diferentes #alores que se asignan a cada factor estudiado en un dise&o experimental. 2na combinaci"n de ni#eles de todos los factores se llama tratamiento o punto de dise&o.
laneación: 12. !a planeaci"n está compuesta por las acti#idades encaminadas a entender el problema el dise&o y la realizaci"n de las pruebas experimentales adecuadas. 2n planteamiento claro del problema contribuye a menudo en forma sustancial a un me-or conocimiento del fen"meno y de la soluci"n ,nal del problema . 1.
roceso de deducción:
Es en el que las consecuencias deri#adas de la $ip"tesis pueden ser comparadas con los datos. Cuando las consecuencias y los datos no corresponden entonces la discrepancia puede lle#ar a un proceso de inducción.
1#.
roceso de inducción:
Es en el cual se modi,ca la $ip"tesis original. /e esta manera inicia un segundo ciclo de la interacci"n de teor%a y datos en el cual las consecuencias de la $ip"tesis modi,cada son comparadas con los datos (los #ie-os y los que se obtengan en este nue#o ciclo)4 esto puede lle#ar a futuras modi,caciones y a la obtenci"n de conocimiento.
1%.
Tratamiento:
El tratamiento es el proceso de modi,caci"n de factores de una unidad experimental y cuyos efectos #an a ser medidos y comparados.
1&.
/epetición:
5mplica correr más de una #ez un tratamiento o combinaci"n de factores. 3ermite obtener una estimaci"n del error experimental. +al estimaci"n se con#ierte en la unidad básica para determinar si las diferencias obser#adas en los datos son estad%sticamente signi,cati#as
1'.
0nidad e"perimental:
Es el material para e#aluar la #ariable respuesta y al que se le aplican los distintos ni#eles de los factores de tratamiento para obtener una medici"n o dato representati#o. 2na persona una unidad de tiempo una se&al entre muc$as otras pueden ser consideradas como unidad experimental.
1).
ariable de respuesta:
A tra#és de esta(s) #ariable(s) se conoce el efecto o los resultados de cada prueba experimental por lo que pueden ser caracter%sticas de la calidad de un producto y6o #ariables que miden el desempe&o de un proceso. El ob-eti#o de muc$os estudios experimentales es encontrar la forma de me-orar la(s) #ariable(s) de respuesta. 3or lo general estas #ariables se denotan con la letra y.
1*.
$rror tipo :
Es el error que se comete cuando el in#estigador no acepta la $ip"tesis nula ( ) siendo esta #erdadera en la poblaci"n. Es equi#alente a encontrar un resultado falso positi#o porque el
in#estigador llega a la conclusi"n de que existe una diferencia entre las $ip"tesis cuando en realidad no existe. 20.
$rror tipo : 1e comete cuando el in#estigador no rec$aza la $ip"tesis nula siendo esta falsa en la poblaci"n. Es equi#alente a la probabilidad de un resultado falso negati#o ya que el in#estigador llega a la conclusi"n de que $a sido incapaz de encontrar una diferencia que existe en la realidad.
$stad3stico: 21. Cualquier funci"n de los datos muéstrales que no contiene parámetros desconocidos. 2n e-emplo de estad%stico es la media muestral 7 8 con la cual se tratan de $acer a,rmaciones sobre la media m que es un parámetro poblacional cual se tratan de $acer a,rmaciones sobre la media m que es un parámetro poblacional. 2n aspecto cla#e en la interpretaci"n y utilizaci"n de cualquier estad%stico es que se trata de una #ariable aleatoria ya que su #alor depende de los elementos que son seleccionados en la muestra y por lo tanto #ar%a de una muestra a otra. 22.
$stad3stico de prueba:
Es un nmero calculado a partir de los datos y la $ip"tesis nula cuya magnitud permite discernir si se rec$aza o no la $ip"tesis nula H9. Al con-unto de posibles #alores del estad%stico de prueba que lle#an a rec$azar H9 se le llama región o intervalo de rechazo para la prueba y a los posibles #alores donde no se rec$aza H9 se les llama región o intervalo de aceptación .
2.
$stimador puntual:
Es un estad%stico que genera un #alor numérico simple que se utiliza para $acer una estimaci"n del #alor del parámetro desconocido4 por e-emplo tres parámetros sobre los que con frecuencia se desea $acer inferencia son' !a media : del proceso (poblaci"n). 2
σ
!a #arianza
o la des#iaci"n estándar ; del proceso.
!a proporci"n p de art%culos defectuosos.
!os estimadores puntuales (estad%sticos) más recomendados para estimar estos parámetros son respecti#amente' !a media muestral : X
!a #arianza muestral
2
σ
S
2
!a proporci"n de defectuosos en la muestra < x 6n donde x es el nmero de art%culos defectuosos en una muestra de tama&o n.
2#.
Grados de libertad:
!os grados de libertad (=!) son la cantidad de informaci"n suministrada por sus datos que usted puede >gastar> para estimar los #alores de parámetros de poblaci"n desconocidos y calcular la #ariabilidad de esas estimaciones. Este #alor está determinado por el nmero de obser#aciones de su muestra y el nmero de parámetros de su modelo.
2%.
4ipótesis estad3stica:
Es una a,rmaci"n sobre los #alores de los parámetros de una poblaci"n o proceso que es susceptible de probarse a partir de la informaci"n contenida en una muestra representati#a que es obtenida de la poblaci"n.
2&.
n5erencia estad3stica:
Es $acer a,rmaciones #álidas acerca de la poblaci"n o proceso con base en la informaci"n contenida en una muestra. Estas a,rmaciones tienen por ob-eti#o coadyu#ar en la toma de decisiones. !a inferencia estad%stica por lo general se di#ide en estimaci"n y prueba de $ip"tesis y se apoya en cantidades o datos estad%sticos calculados a partir de las obser#aciones en la muestra.
2'.
nter-alo de con6anza:
Es un rango de #alores deri#ado de los estad%sticos de la muestra que posiblemente incluya el #alor de un parámetro de poblaci"n desconocido. /ebido a su naturaleza aleatoria es poco probable que dos muestras de una poblaci"n en particular generen inter#alos de con,anza idénticos. 1in embargo si usted repitiera muc$as #eces su muestra un determinado porcenta-e de los inter#alos de con,anza resultantes incluir%a el parámetro de poblaci"n desconocido.
2).
otencia de la prueba:
Es la probabilidad de que la $ip"tesis nula sea rec$azada cuando la $ip"tesis alternati#a es #erdadera (es decir la probabilidad de no cometer un error del tipo 55). !a potencia es en general una funci"n de las distribuciones posibles a menudo determinada por
un parámetro ba-o la $ip"tesis alternati#a. A medida que aumenta la potencia las posibilidades de que se presente un error del tipo 55 disminuyen.
2*.
/e7ión de aceptación:
Es la regi"n complementaria a la regi"n Cr%tica. 1i el #alor e#aluado del estad%stico pertenece a ella No rechazamos la $ip"tesis.(!as $ip"tesis nunca se aceptan de forma de,niti#a s"lo se aceptan pro#isionalmente es decir no se rec$azan a la espera de una nue#a informaci"n que e#entualmente pueda lle#arnos a rec$azarla
en
el
futuro).
!a
designaremos
por
R0
.
E#identemente los con-untos de puntos que forman ambas regiones son dis-untos.
+.
/e7ión de rec8azo:
1erá aquella regi"n del campo de #ariaci"n del estad%stico tal que si contiene al #alor e#aluado del mismo con los datos muéstrales nos lle#ará a rechazar la $ip"tesis.