Este documento describe el diseño factorial, un método para diseñar experimentos que estudia el efecto de múltiples factores sobre una respuesta. Explica que en un diseño factorial sin interacción, los efectos de un factor no se ven afectados por los otros factores, mientras que en un diseño con interacción los efectos dependen de los otros factores. También indica que el diseño factorial puede usarse para identificar factores e interacciones importantes y decidir si vale la pena investigar más un factor.

1. Diseñando Experimentos Diseño Factorial Juan de J. Sandoval, M Sc. Centro de Investigaciones Instituto Tecnológico Metropolitano 2008

2. 2 Modelo sin interacción Yij=  + i+ j + eij La no interacción corresponde cuando los efectos de un factor son los mismos, es decir no se afectan por los efectos del otro factor. Se dice también que en su impacto en la media de la respuesta, los dos factores son independientes, es decir actúan en independencia uno del otro.

3. Diseño Factorial Design puede ser usadopara. . Identificarfactores con efectossignificantessobreunarespuesta Identificarinteraccionessobreunarespuesta Identify which factors have the most important effects on the response Identificarcualesfactorestienen un efectosobre la respuesta Decidir si la investigación de un efecto adicional de un factor está justificada Investiga la dependencia funcional de una respuesta de factores múltiples simultáneamente (si y solamente si usted prueba muchos niveles de cada factor)

4. ¿Cuandoes no esApropiado? Cuando usted está interesado en desarrollar una relación funcional entre un factor y la respuesta, y usted sabe que las interacciones entre ese factor y otros son poco importantes. Cuando hay solamente un factor del interés o de la importancia.

5. Ejemplo de Diseño Factorial 23 Respuesta: rendimiento, % Factores

6. Ejemplo de efectosprincipales23

7. Factorial 23completo

8. 8 k=1 No Interacción kh k=2 k=3 h=1 h=2 kh Si interacción k=3 k=1 k=2 h=2 h=1

9. 9 Sin Interacción kh B1 B2 B3 M1 M2 M3 B2 B3 Con interacción kh B1 En este caso usualmente, no tienen sentido los efectos principales. M1 M2 M3

10. 10 B2 B2 B2 khm khm khm B3 B3 B3 B1 B1 B1 A1 A2 A3 A1 A2 A3 A1 A2 A3 C1 C2 C3 B2 B2 B2 khm khm B3 khm B3 B3 B1 B1 B1 A1 A2 A3 A1 A2 A3 A1 A2 A3 C3 C1 C2 Casos de interacción .