Diseño de Experimentos y Contraste de Hipótesis

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La experimentación juega un papel fundamental en virtualmente todos los campos de la investigación y el desarrollo. El objetivo de la experimentación es obtener información de calidad que permita desarrollar nuevos productos y procesos, comprender mejor un sistema (un proceso industrial, un procedimiento analítico,...) y tomar decisiones sobre cómo optimizarlo y mejorar su calidad, comprobar hipótesis científicas, etc.

Obviamente, la experimentación se debe planificar, desarrollar y analizar cuidadosamente para que proporcione la información buscada.

Una hipótesis estadística es una afirmación respecto a alguna característica de una población.

Contrastar una hipótesis es comparar las predicciones con la realidad que observamos. Si dentro del margen de error que nos permitimos admitir, hay coincidencia, aceptaremos la hipótesis y en caso contrario la rechazaremos.

Se trata pues, de entender cómo extraer conclusiones a partir de una muestra aleatoria y significativa, que permitan aceptar o rechazar una hipótesis previamente emitida, sobre el valor de un parámetro desconocido de la población.

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El curso va dirigido a directivos, gerentes, responsables y técnicos que desarrollen actividades en el Área Industrial (Fabricación, Control de Calidad, Garantía, Ingeniería, Tecnología y Optimización de Procesos) y en las Áreas de I+D+i, donde las estrategias de Diseño de Experimentos ayudan a la distribución de recursos, toma de decisiones y reducción de costes.

Contraste de hipótesis
a. Concepto de hipótesis estadística. Hipótesis nula (H0) y alternativa (H1).
Diferencias significativas. Estadístico de prueba.
b. Tipos de errores.
c. Definición del p-valor.
d. Metodología del contraste de hipótesis.
e. Comparación de una proporción con un valor. Comparación de dos o másproporciones.
f. Comparación de una media con un valor. Comparación de dos o más medias.
Caso de experimento bloqueado: muestras apareadas.
g. Comparación de dos o más varianzas.
h. Contraste de hipótesis con dos factores.
i. Ejemplos prácticos de aplicación de cada uno de los apartados en Minitab.

Interpretación de resultados.
1. Diseño de experimentos. Fundamentos teóricos.
a. Gráficos Multi-vari.
b. Etapas para llevar a cabo un diseño de experimentos. La elección de variables.
c. Diseños factoriales completos.
d. Diseños factoriales fraccionales.
e. Diseños robustos. Factores de control y factores de ruido.
f. Método de Taguchi. Método de la matriz producto y Método de la matriz única.
g. Método de la superficie de respuesta.
h. Ejercicios prácticos de aplicación en Minitab