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Diseño de Experimentos con un Factor


TecNM
Descripción de la imagen

BIENVENIDA Y PRESENTACIÓN

Acerca de este curso


El Diseño de Experimentos (DOE) de un factor es una técnica estadística utilizada para investigar el efecto de un único factor o variable independiente en una respuesta o variable dependiente. Consiste en diseñar y realizar experimentos de manera controlada para determinar cómo el cambio en el nivel de una sola variable afecta al resultado del experimento. En el diseño de experimentos de un factor, el factor en estudio se manipula deliberadamente para observar cómo este cambio afecta a la variable de interés. Por ejemplo, si estamos estudiando el efecto de la temperatura en la germinación de semillas, la temperatura sería el factor único que se modificaría en distintos niveles (por ejemplo, 20°C, 25°C, 30°C) mientras se mantiene constante cualquier otro factor que pueda influir en el resultado, como la humedad o la luz.

El objetivo principal del diseño de experimentos de un factor es determinar si existe una relación significativa entre el factor en estudio y la variable de respuesta, así como cuál es la naturaleza de esta relación (por ejemplo, lineal, cuadrática, etc.). Esto se logra mediante la recopilación sistemática de datos y su análisis estadístico apropiado, lo que permite tomar decisiones informadas sobre cómo optimizar o controlar el factor en cuestión para lograr un resultado deseado. En resumen, el diseño de experimentos de un factor es una herramienta poderosa para investigar relaciones causales entre variables al manipular cuidadosamente un único factor y observar su efecto en la variable de interés.

El temario está organizado para ir construyendo un resumen ejecutivo del proyecto, que al finalizar el curso sea de utilidad al participante para dar continuidad a la puesta en práctica, bajo los siguientes contenidos:

Módulo 1. Introducción al diseño de experimentos de un factor

  • 1.1 Introducción al diseño de experimentos de un factor
  • 1.2 Aplicación del diseño de experimentos de un factor
  • 1.3 Elaboración de diagramas de caja para el diseño de experimentos de un factor
  • 1.4 Evaluación integradora módulo 1

Módulo 2. Desarrollo del Anova para diseño de experimentos de un factor

  • 2.1 Planteamiento de las hipótesis estadísticas y prácticas
  • 2.2 Desarrollo del ANOVA para el diseño de experimentos de un factor
  • 2.3 Conclusión estadística y práctica del ANOVA
  • 2.4 Evaluación integradora del módulo 2

Módulo 3. Métodos de comparaciones múltiples de medias

  • 3.1 Introducción a los métodos de comparaciones múltiples de medias
  • 3.2 Método LSD (Diferencia mínima significativa)
  • 3.2.1 Desarrollo del método LSD e intervalos de confianza para las medias
  • 3.3 Evaluación integradora del módulo 3

Módulo 4. Comprobación de los supuestos en diseño de experimentos

  • 4.1 Prueba de normalidad de Anderson Darling
  • 4.2 Prueba de Igualdad de varianza de Bartlett
  • 4.3 Prueba gráfica de independencia
  • 4.4 Evaluación integradora del módulo 4

Cierre del curso

  • Encuesta de Salida
  • Examen final

Conocimientos previos

  1. Conocimientos sobre Distribuciones muestrales
  2. Conocimientos de intervalos de confianza y prueba de hipótesis para media y varianza
  3. Conocimiento de pruebas no paramétricas
  4. Manejo de Excel

Equipo Responsable del Curso


Course Staff Image #1

Luis Antonio Carrillo Cruz

contacto: luisantonio.carrillo@itsn.edu.mx

Ingeniero industrial; especialidad en desarrollo empresarial por el Instituto Tecnológico Superior de Nochistlán (ITSN). Maestría en ingeniería con especialidad en sistemas de calidad y productividad por el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey (ITESM). Posee certificaciones en Coore Tools, Solidworks, Auditor de SGI y Green Belt. Autor del libro “Análisis del sistema de medición con Excel” con ISBN internacional, hecho el Depósito Legal en la Biblioteca Nacional de Perú. Ha realizado publicaciones de artículos de investigación científica desde la perspectiva positivista en el análisis y mejora de los procesos en empresas nacionales e internacionales; es profesor investigador del Instituto Tecnológico Superior de Nochistlán y participa como asesor en proyectos de mejora en el sector público y privado especialmente en el ramo automotriz.

Course Staff Image #2

Elvia Lara García

contacto:elvia.lara@itsn.edu.mx

Docente Investigadora del Tecnológico Nacional de México campus Nochistlán, con Maestría en informática Administrativa por universidad Autónoma de Durango Campus Zacatecas; Ingeniero en Sistemas Computacionales; cuenta con reconocimiento a perfil deseable PRODEP, Auditor de SGI. Cuenta con diversos artículos; como docente imparte asignaturas de redes y programación en asignaturas de la currícula de Ingeniería en Sistemas Computacionales.

Course Staff Image #2

Luis Jesús Oros Yáñez

contacto:luis.oy@nochistlan.tecnm.mx

Cuenta con estudios de Licenciatura en Psicología y una Maestría en Administración. Su trayectoria incluye roles como Profesor de Asignatura "A", Coordinador Institucional de Tutorías, Jefe de Departamento en Recursos Humanos y actualmente se desempeña como Jefe de Departamento en Desarrollo Académico.

Course Staff Image #2

Abraham Blanco Rebollar

contacto:abraham.br@nochistlan.tecnm.mx

Profesor Titular “A” y actualmente ocupa el cargo de Subdirector Académico en el ITSN. Es licenciado en Mercadotecnia por la Universidad de Guadalajara y posee una Maestría en Ingeniería con especialidad en Sistemas de Calidad y Productividad del ITESM. Su formación incluye certificaciones Lean Six Sigma Yellow & Green Belt, además de varios diplomados y cursos en áreas como Investigación, postproducción, gestión integral y educación centrada en el aprendizaje. Ha ocupado diversos puestos, incluyendo Auditor del Sistema de Gestión Integral y Encargado del Departamento de Gestión Tecnológica y Vinculación en el ITSN. Su experiencia profesional abarca desde auditoría interna hasta la gestión en el sector bancario y autoservicios

Course Staff Image #2

María Patricia Torrijos Muñoz

contacto: patricia.torrijos@puebla.tecnm.mx

Profesora de tiempo completo del Tecnológico Nacional de México / Instituto Tecnológico de Puebla, impartiendo clases a nivel licenciatura en el área de Estadística con materias de Probabilidad y Estadística, Estadística inferencial I y II .Con doctorado en Educación, perfil PRODEP, perteneciente a cuerpo académico. Temas de investigación y publicación dirigidos a la educación.

Course Staff Image #2

José Emilio Ortega Balbuena

contacto: jose.ortega@puebla.tecnm.mx https://www.facebook.com/eortegabalbuena https://www.youtube.com/channel/UC8odLA3WevEo5VvXuDpt8bA

Candidato a maestro en planificación industrial, ingeniero industrial mecánico en diseño de manufact/static/JoseEmilio.pnguras, profesor del Tecnológico Nacional de México ( IT puebla), impartiendo clases a nivel licenciatura en el área estadística consultor de COPARMEX Puebla, impartiendo el diplomado en seis sigma.

Course Staff Image #2

Jaime Alejandro Romero Sierra

contacto: jaime.romero@puebla.tecnm.mx

Maestro en Ciencias en Ingeniería Mecánica y Maestro en Aprendizaje Basado en competencias, con curso acreditado de probabilidad la ciencia de la incertidumbre y los datos, ofertado por el Massachussets Institute of Tecnology (MIT), así como también, Con especialidad en enseñanza activa y Pedagogía dígital por el Instituto Tecnológico de Estudios Superiores de Monterrey (ITESM). Especializado en herramientas informáticas para la enseñanza de las ciencias, contando con investigaciones sobre el uso de plataformas virtuales como medio de aprendizaje, así como innovación en recursos educativos para el aprendizaje de las ciencias.

Revisores del curso MOOC


Course Staff Image #1

Javier Hernández Orozco

contacto: d_vinculacion0404@tecnm.mx

Maestro en Ciencias en Ciencias Computacionales por el Instituto Tecnológico de Pachuca. Desempeñó diversos cargos en el INEGI durante el Programa de Certificación de Derechos Ejidales y Titulación de Solares (PROCEDE) y hoy día asiste a despachos particulares generando Cartografía automatizada y archivos digitales para el Registro Agrario Nacional (RAN). En el ámbito educativo se ha desempeñado como docente en el área de Sistemas Computacionales y funcionario en el área de Planeación, Programación y Presupuestación en el Instituto Tecnológico de Pachuca. Actualmente colabora en la producción de recursos educativos digitales y en la administración de la plataforma tecnológica de educación continua, de la Dirección de Vinculación e Intercambio Académico en el TecNM.

Course Staff Image #1

Mtro. Marco Antonio Trujillo Martínez

contacto: d_vinculación@tecnm.mx

Director de Vinculación e Intercambio Académico del Tecnológico Nacional de México, con Especialidad en Política y Gestión Educativa y Maestría en Ciencias de la Educación; como responsable de esta Dirección, está coordinar la elaboración de lineamientos, procedimientos, instrumentos, criterios y estrategias para la educación continua y cursos abiertos en línea del TecNM. Así como, coordinar la elaboración de lineamientos, procedimientos, instrumentos, criterios y estrategias para la creación y operación de ecosistemas de emprendedurismo, innovación y emprendimiento asociativo del TecNM conforme a la normatividad aplicable y verificar su cumplimiento. Desde este ámbito, el TecNM impulsa programas y proyectos que tienen como finalidad una economía de todos, desde la Economía Social y Solidaria y los NODESS.

Preguntas frecuentes

¿Recibiré una constancia por tomar este curso?

SI, al terminar y aprobar el curso, recibirás una constancia de participación que emite el Tecnológico Nacional de México con valor de 40 hrs

¿Cómo sabré si apruebo el curso?

Las evaluaciones se califican de manera automática y al final el curso se aprueba si se cumple con los requerimientos solicitados. Iniciarás con una Evaluación Diagnóstica general que te servirá para identificar que tanto conoces los temas que se van a abordar. Encontrarás actividades de repaso en cada tema, que te permitirán reforzar tus conocimientos y una evaluación sumativa por módulo.

¿Con quién puedo resolver dudas sobre el contenido?

Este curso masivo es autodirigido, no habrá profesor ni tutor asignado, pero si requieres asistencia puedes escribir al correo experimentosfactor@gmail.com

¿Con quién me contacto si tengo problemas técnicos??

Con gusto te atendemos en el correo: mooc_ayuda@tecnm.mx

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