CONTENIDO
Prólogo a la segunda edición IX
Capítulo 1 Catalizar la generación del conocimiento 1
1.1. El proceso de aprendizaje 1
1.2. Consideraciones importantes 5
1.3. El problema del investigador y los métodos estadísticos 7
1.4. Una típica investigación 9
1.5. Cómo utilizar las técnicas estadísticas 13
Capítulo 2 Fundamentos (probabilidad, parámetros y estadísticos) 17
2.1. Error experimental 17
2.2. Distribuciones 18
2.3. Parámetros y estadísticos 23
2.4. Medidas de posición y dispersión 24
2.5. Distribución normal 28
2.6. Gráficos de probabilidad normal 33
2.7. Aleatoriedad y variables aleatorias 34
2.8. Covarianza y correlación como medidas de dependencia lineal 37
2.9. Distribución t de Student 39
2.10. Estimación de parámetros 43
2.11. Muestreo aleatorio de una población normal 44
2.12. Las distribuciones chi cuadrada y F 46
2.13. La distribución binomial 49
2.14. La distribución de Poisson 54
Apéndice 2A. Media y varianza de una combinación lineal de observaciones 58
Capítulo 3 Comparación de dos tratamientos: distribuciones de referencia, pruebas e intervalos de confianza 67
3.1. Conjuntos y distribuciones de referencia relevantes 67
3.2. Diseño de comparación de parejas aleatorizadas: ejemplo de los zapatos de los chicos 81
3.3. Formación de bloques y aleatorización 92
3.4. Resumen: comparaciones, replicaciones, aleatorización y formación de bloques en experimentos sencillos 94
3.5. Profundizando en las pruebas de significación 95
3.6. Inferencias sobre datos discretos: distribución binomial 106
3.7. Inferencias sobre frecuencias (recuentos por unidad): distribución de Poisson 110
3.8. Tablas de contingencia y pruebas de asociación 113
Apéndice 3A. Comparación de la robustez de las pruebas para comparar dos tratamientos 117
Apéndice 3B. Cálculo de la distribución de referencia a partir de datos anteriores 120
Capítulo 4 Comparación de varios tratamientos, bloques aleatorizados y cuadrados latinos 133
4.1. Comparación de k tratamientos en un diseño completamente aleatorizado 133
4.2. Diseños en bloques aleatorizados 146
4.3. Un primer apunte sobre los experimentos split-plot y sobre su relación con bloques aleatorizados 156
4.4. Diseños con más de una variable de bloque: cuadrados latinos 157
4.5. Diseños balanceados de bloques incompletos 163
Apéndice 4A. Ideas sobre el ANOVA gráfico 166
Apéndice 4B. Algunos cuadrados latinos, cuadrados grecolatinos e hipergrecolatinos útiles 167
Capítulo 5 Diseños factoriales a dos niveles 173
5.1. Introducción 173
5.2. Ejemplo 1: los efectos de tres factores (variables) sobre la transparencia de una película 174
5.3. Ejemplo 2: los efectos de tres factores sobre tres propiedades físicas de un polímero en solución 175
5.4. Diseño factorial 2 (elevado a 3): investigación a escala de planta piloto 177
5.5. Cálculo de los efectos principales 178
5.6. Efectos de las interacciones 181
5.7. Experimentos genuinamente repetidos 183
5.8. Interpretación de resultados 185
5.9. Tabla de contrastes 186
5.10. Uso incorrecto del ANOVA en experimentos factoriales 2 (elevado a k) 188
5.11. Visualización de los datos 190
5.12. Trabajar con más de una respuesta: un experimento sobre comida para animales 193
5.13. Diseño factorial 2 (elevado a 4): estudio del desarrollo de un proceso 199
5.14. Análisis mediante gráficos de probabilidad normal y gráficos de Lenth 203
5.15. Otros modelos para datos factoriales 208
5.16. Formación de bloques en diseños factoriales 2 (elevado a k) 211
5.17. Aprender practicando 216
Apéndice 5A. Formación de bloques en diseños factoriales más grandes 220
Apéndice 5E. Confusión parcial 222
Capítulo 6 Diseños factoriales fraccionados 235
6.1. Efectos de cinco factores sobre seis propiedades de una película en ocho experimentos 235
6.2. Estabilidad de un nuevo producto, cuatro factores en ocho ensayos. Diseño 2 (elevado a 4-1) 236
6.3. Ejemplo de una media fracción: modificación de un cojinete 239
6.4. Anatomía de la media fracción 240
6.5. Diseño 2 (sub III (elevado a 7-4)): ejemplo de la bicicleta 244
6.6. Diseños con ocho experimentos 247
6.7. Ejemplo de utilización de la tabla 6.6 247
6.8. Cambio de signo, plegamiento y uso secuencial de diseños 249
6.9. Una investigación utilizando el plegamiento de múltiples columnas 252
6.10. Aumento de la resolución de un diseño de III a IV por plegamiento 257
6.11. Diseños con dieciséis experimentos 258
6.12. Media fracción nodal 2 (elevado a 5-1) de un diseño factorial 2 (elevado a 5): ejemplo del reactor 261
6.13. Dieciseisava fracción nodal de un diseño factorial 2 (elevado a 8) 263
6.14. Diseño nodal. Sesenta y cuatroava fracción de un diseño factorial 266
6.15. Construcción de otras fracciones a dos niveles 269
6.16. Eliminación de los efectos de bloques 271
Referencias y lecturas adicionales 273
Capítulo 7 Diseños fraccionados adicionales y su análisis 281
7.1. Diseños de Plackett y Burman 281
7.2. Selección de nuevos experimentos 294
7.3. Justificación del uso de diseños fraccionados 303
Apéndice 7A. Detalles técnicos 306
Apéndice 7B. Análisis parcial aproximado para los diseños PB 308
Apéndice 7C. Diseños ortogonales de Hall 310
Capítulo 8 Diseños factoriales y transformación de datos 317
8.1. Diseño (factorial) de dos factores 317
8.2. Simplificación y aumento de la sensibilidad mediante transformaciones 320
Apéndice 8A. Fundamentos para la transformación de los datos 329
Apéndice 8B. X de Bartlett para probar la no homogeneidad de varianzas 329
Capítulo 9 Fuentes de variación múltiples 335
9.1. Diseños de lotes subdivididos, componentes de la varianza y transmisión de error 335
9.2. Diseños split-plot o de lotes subdivididos 335
9.3. Estimación de los componentes de la varianza 345
9.4. Transmisión de error 353
Capítulo 10 Mínimos cuadrados y la necesidad de los diseños de experimentos 363
10.1. Estimación con mínimos cuadrados 364
10.2. Versatilidad de mínimos cuadrados 378
10.3. Los orígenes del diseño de experimentos 397
10.4. Modelos no lineales 407
Apéndice 10A. Representación vectorial de los conceptos estadísticos 410
Apéndice 10B. Versión matricial de mínimos cuadrados 416
Apéndice 10C. Análisis de factoriales, parciales y otros 418
Apéndice 10D. Mínimos cuadrados ponderados y sin ponderar 420
Capítulo 11 Modelado, geometría y diseño de experimentos 437
11.1. Algunos modelos empíricos 441
11.2. Algunos diseños experimentales y la función de información del diseño 447
11.3. ¿Está suficientemente bien estimada la superficie de respuesta? 453
11.4. Estrategia de diseño secuencial 454
11.5. Análisis canónico 461
11.6. Diseños de Box-Behnken 475
Capítulo 12 Algunas aplicaciones de los métodos de superficie de respuesta 489
12.1. Experimentación iterativa para la mejora del diseño de un producto 489
12.2. Simplificación de una función de respuesta mediante transformación de los datos 503
12.3. Detección y explotación de espacios de factores activos e inactivos para datos con múltiples respuestas 509
12A. Exploración de espacios de factores canónicos 513
12.5. Del empirismo al mecanicismo 518
12.6. Aplicaciones de la metodología de superficies de respuesta 526
Apéndice 12A. Varianza media de y 527
Apéndice 12B. 528
Capítulo 13 Introducción al diseño de productos y procesos robustos 539
13.1. Robustez al entorno 539
13.2. Robustez a los componentes de variación 549
Apéndice 13A. Una formulación matemática para la robustez al entorno 556
Apéndice 13B. Selección de los criterios 558
Capítulo 14 Introducción al control de procesos, pronósticos y series temporales 565
14.1. Supervisión de procesos 565
14.2. Media móvil ponderada exponencialmente 569
14.3. El gráfico CUSUM 574
14.4. Ajuste del proceso 576
14.5. Una breve visión de algunos modelos de series temporales y aplicaciones 585
14.6. Utilización de un modelo para hacer un pronóstico 588
14.7. Análisis de intervención: ejemplo de la contaminación atmosférica en Los Ángeles 593
Capítulo 15 Proceso en operación evolutiva 599
15.1. Más de un factor 602
15.2. Múltiples respuestas 606
15.3. El comité del proceso en operación evolutiva 607
Tablas 611
Indice de autores 625
Indice alfabético 629