Hola Emily, Este diseño experimental (plackett-burman) es exploratorio solamente. La idea es que con la gráfica de pareto de efectos principales armas un diseño factorial al que le aplicas una anova donde se definen ya los grados de libertad de la manera usual de la anova. En el ejemplo se tiene que los factores J y G son potencialmente significativos, entonces con los datos armas una anova de un diseño 2^2 con estos dos factores. JGR.
Hola Dr. Rios antes que nada muchas gracias por compartir tu amplio conocimiento en tema de la experimentación. Permiteme hacerte una consulta que me ha intrigado durante mucho tiempo. ¿Podrias orientarme sobre la diferencia y cuando usar? Un diseño Box- Beheken Vs un Taguchi, el Placket Burman me queda claro que unicamente sirve para "CRIBAR" los factores cuando son demasiados, pero en el caso de los anteriores, no comprendo cuando es recomendable uno u otro. Agradezco mucho pudieras darme tu punto de vista.
Hola Sergio, Gracias por tu mensaje. Te confieso que no conozco el metodo Taguchi, nunca lo he usado. Hay mucha literatura que muestra evidencias que los diseños factoriales 2^k y 2^(k-p) son mas eficientes que los diseños Taguchi, eso ha hecho que no le ponga atencion al metodo Taguchi. Entonces no te podria precisar cuando se debe usar el diseño Taguchi. Sobre el diseño Box-Behnken (BB), es para ajustar un modelo completo de 2o orden, es decir con: efectos principales, interacciones dobles y terminos cuadraticos puros. Yo recomiendo usar el diseño Compuesto Central (Central composite design) que es para lo mismo. Pero si por alguna razon no es posible hacer pruebas factoriales (en el vertice del cubo) entonces se debe usar el diseño BB, ya que la geometria de un diseño BB es que no se hacen pruebas en el vertice del cubo, sino en el centro de la arista del cubo. En resumen, se usa el diseño BB si no es posible hacer pruebas en el vertice del cubo. saludos, JGR.
@@aprendiendoestadistica5263 ¡Wow! Gracias por tu respuesta Dr. Ríos en verdad aprendo con lo que me compartes, muchas veces al inicar en experimentacion encontramos varias opciones de diseños en minitab, los cuales al no comprender nos orillan a cometer errores en la optimización de los procesos, al no entender cual y cuando usar. Si me permites reformular la estrategia sería algo asi: 1. Si hay muchos factores de los que no sabemos el verdadero impacto primero cribamos con un Plackett Burman. 2. Después, ya para optimizar el proceso, usamos los factores obtenidos del Plackett Burman pero ahora en un Diseño Central Compuesto, a menos que, "No sea posible correr pruebas en los vertices del cubo" entonces tendriamos que usar un Box Behken. 3. Metodo Taguchi es superado por las tecnicas anteriores, por ello imagino que la empresas y cursos de optimizacion de procesos tampoco se toca mucho el tema. Quiza a estas alturas del 2021 ya no sea recomendable Taguchi para optimizacion de procesos, siendo superado por BB y Centrales Compuestos.
@@sergiocalitlgarcia7650 Estoy de acuerdo con tu estrategia. Pronto publicaré en mi canal un curso sobre analisis de superficie de respuesta que es donde se usan los diseños compuesto central y box-behnken, estar al pendiente. JGR.
