¡Muchas gracias por el comentario! Te invito a suscribirte al canal dónde podrás encontrar otros tutoriales de temas y herramientas estadísticas y calidad.
Agradezco lo detallado del video y la dedicación. Como es un caso de metalurgia, quiero aportar experiencia. Para la escala de dureza HRB, cualquier valor menor de 20 HRB no es válido según normativa del método, así que la medición es errónea, debía usarse otra escala de dureza acorde con la dureza de las muestras. En la vida real, este análisis no es confiable y esto recae en la explicación del primer video sobre la definición del cómo se va a evaluar la respuesta que se utiliza como fuente de datos. Así que esto ejemplifica que comprender que una buena planificación y análisis al inicio del DoE es fundamental, de lo contrario, todo el trabajo es refutable fácilmente y debe ser repetido. Nuevamente, muy agradecido por el video.
¡Muchas gracias por el comentario y aportación! De acuerdo con lo que comentas, por eso es importante no sólo el conocimiento de la herramienta como tal del DoE, si no también del conocimiento de los procesos, características de calidad en estudio, especificaciones y en general diría de la física del problema. Saludos!
Que bueno que el video haya sido de utilidad para solucionar dudas sobre el tema. Muchas gracias por el comentario. Te invito a suscribirte al canal y recomendar los videos. Gracias nuevamente!
Excelente videotutorial para el Diseño factorial. tengo una entrevista para ingeniero de NPI donde se hacen validaciones de equipos, procesos, etc donde el pan de todos los dias son corridas con diseños de experimentos que son claves durante las fases de validacion de calificacion operacional (OQ), Engineering Studies (ES). Saludos!
¡Muchas gracias por el comentario! Tengo entendido que ese tipo de posición de New Product Introduction (NPI) Engineer, generalmente ven este tipo de temas de diseño de experimentos para las validaciones y optimización de procesos en nuevos productos. Suerte en su entrevista.
Hola excelente explicación, me perdí en la parte donde calculas los valores de la dureza para las dos réplicas, por favor podrías indicar de donde sacas esos valores?
Primero felicitarte, muy bien explicado el video. Tengo una duda, en un caso real aplicado cuando los residuales no se ajustan a una distribución normal, que se debe hacer?
Buenas tardes Carlos, es una muy buena pregunta. En un caso real habría que revisar la recolección de los datos, en algunas ocasiones influye la forma en la cuál se han realizado las corridas experimentales, recordemos que parte de los supuestos es la aleatorización de las corridas experimentales (para evitar sesgos en el DoE) También podría ocurrir que la naturaleza (por decirlo de una forma) del comportamiento de los datos de un proceso especifico no sigue una distribución normal, si ese fuera el caso se podría hacer uso de herramientas de transformación de datos y/o normalización. ¡Saludos!
Esta tematic la doy en optimizacion de procesos de de la mineris El aporte que podria dar con el de ido respeto Generar una superficie de repuesta En la variable A trabajaria segun la significancia es negativa en la proxima prueba teabajaria con vslores menores como maximo 700 menor por ejemplo 650 B la aumentari al igual que C Saludos
Gracias por ver el video tutorial! Sí, recuerde que la variable de respuesta siempre debe ser numérica. Si su variable de respuesta es una característica la cual mide en porcentaje o le da el tratamiento como porcentaje, no hay inconveniente, puede usarse.
Existe una versión para Mac. Desde luego también para Windows. En la página de Minitab puedes revisar las versiones disponibles, así como los sistemas operativos. Hay versiones de prueba con licencias de 30 días que puedes descargar, o adquirir el programa mediante alguna de las opciones que ofrece. Una opción más económica es del sector académico. Espero haber respondido tu pregunta.
Uno de los requerimientos en un DoE es el supuesto de que los datos sigan/se asemejen a una distribución normal, la prueba de normalidad la puede hacer a los residuales de su experimento. Si sus datos no pasan la prueba de normalidad, podría re plantear la forma en que los datos han sido recolectados y/o identificar si hubo algún tipo de data atípica en su recolección. Otro caso podría ser que su característica en estudio su naturaleza de datos no sea del tipo de distribución normal, lo cuál también en ocasiones puede suceder. Existen procesos que por su naturaleza no se ajusten a una distribución normal, una opción también podría ser normalizar los datos con alguna herramienta de transformación. Otro camino a seguir es correr el estudio con conocimiento de que sus data no se ajustó a una distribución normal, de igual forma puede correr el estudio y va a obtener referencias y conclusiones del mismo, considerando lo anterior que ese tipo de proceso o característica no se ha ajustado a una distribución normal. Quizá algunos puristas de la teoría estadística del DoE tendrán alguna retroalimentación, pero en la práctica real son cosas a las que se va a enfrentar cuando corre un diseño de experimentos, si la recolección de la data fue la indicada, si hubo aleatorización, evitar sesgos en la recolección de la data. Son cosas que desde luego habría que cuidar y considerar, por es importante la planeación del estudio, pero también a veces puede encontrarse con otro tipo de eventualidades como la disponibilidad del equipo y/o linea, proceso, dónde realizará el estudio, el tiempo, recursos y demás que también puede influir en como la data ha sido recolectada.
Excelente explicacion, ya he tomado cursos, pero tu video es de la mejor forma en la que se explica el proceso, muchas gracias!
¡Muchas gracias por el comentario! Te invito a suscribirte al canal dónde podrás encontrar otros tutoriales de temas y herramientas estadísticas y calidad.
Agradezco lo detallado del video y la dedicación. Como es un caso de metalurgia, quiero aportar experiencia. Para la escala de dureza HRB, cualquier valor menor de 20 HRB no es válido según normativa del método, así que la medición es errónea, debía usarse otra escala de dureza acorde con la dureza de las muestras. En la vida real, este análisis no es confiable y esto recae en la explicación del primer video sobre la definición del cómo se va a evaluar la respuesta que se utiliza como fuente de datos. Así que esto ejemplifica que comprender que una buena planificación y análisis al inicio del DoE es fundamental, de lo contrario, todo el trabajo es refutable fácilmente y debe ser repetido. Nuevamente, muy agradecido por el video.
¡Muchas gracias por el comentario y aportación! De acuerdo con lo que comentas, por eso es importante no sólo el conocimiento de la herramienta como tal del DoE, si no también del conocimiento de los procesos, características de calidad en estudio, especificaciones y en general diría de la física del problema. Saludos!
Muchas gracias por tu explicacion, me ayudó a entender un fenomeno que estoy estudiando, pude observarlo en otro sentido.
¡Muchas gracias por el comentario!
graciasss por la excelente explicación, acabas de permitir que mi tesis de maestria siga avanzando al solcionar mis dudas.
Que bueno que el video haya sido de utilidad para solucionar dudas sobre el tema. Muchas gracias por el comentario. Te invito a suscribirte al canal y recomendar los videos. Gracias nuevamente!
Excelente video.
Muchísimas gracias por tomarte el tiempo de hacerlo con tanto detalle, esta muy bien explicado.
¡Muchas gracias por el comentario y visitar el canal!
Excelente videotutorial para el Diseño factorial. tengo una entrevista para ingeniero de NPI donde se hacen validaciones de equipos, procesos, etc donde el pan de todos los dias son corridas con diseños de experimentos que son claves durante las fases de validacion de calificacion operacional (OQ), Engineering Studies (ES). Saludos!
¡Muchas gracias por el comentario! Tengo entendido que ese tipo de posición de New Product Introduction (NPI) Engineer, generalmente ven este tipo de temas de diseño de experimentos para las validaciones y optimización de procesos en nuevos productos. Suerte en su entrevista.
Gracias por la explicacion. Fue muy clara y me ayudo a entender mas el tema. Saludos!
¡Muchas gracias por el comentario!
Excelente video
¡Muchas gracias por el comentario!
Realmente un gran aporte....muchas gracias...me sirvió de mucho
Muchas gracias por el comentario. ¡Saludos!
Hola excelente explicación, me perdí en la parte donde calculas los valores de la dureza para las dos réplicas, por favor podrías indicar de donde sacas esos valores?
Excelente Video!!
¡Muchas gracias por el comentario!
Genial, Genial, Genial.
¡Muchas gracias por el comentario!
Una pregunta, porque la prueba de homogeneidad se hacen se realiza con residuos
Primero felicitarte, muy bien explicado el video.
Tengo una duda, en un caso real aplicado cuando los residuales no se ajustan a una distribución normal, que se debe hacer?
Buenas tardes Carlos, es una muy buena pregunta. En un caso real habría que revisar la recolección de los datos, en algunas ocasiones influye la forma en la cuál se han realizado las corridas experimentales, recordemos que parte de los supuestos es la aleatorización de las corridas experimentales (para evitar sesgos en el DoE)
También podría ocurrir que la naturaleza (por decirlo de una forma) del comportamiento de los datos de un proceso especifico no sigue una distribución normal, si ese fuera el caso se podría hacer uso de herramientas de transformación de datos y/o normalización.
¡Saludos!
si no hay normalidad no se puede realizar el analisis DOE????
Esta tematic la doy en optimizacion de procesos de de la mineris
El aporte que podria dar con el de ido respeto
Generar una superficie de repuesta
En la variable A trabajaria segun la significancia es negativa en la proxima prueba teabajaria con vslores menores como maximo 700 menor por ejemplo 650
B la aumentari al igual que C
Saludos
¡Muchas gracias por su comentario y aportación!
en 16:21...el objeto de aleatorizar (las corridas) disminuye el error experimental que no se encuentra bajo control.
¡Gracias por el comentario! Es correcto, ese es el objetivo de aleatorizar las corridas, muchas gracias por complementar la explicación.
Como puedo calcular los efectos?
POR FAVOR RESPONDA, PUEDO PONER EN LA VARIABLE DE RESPUESTA VALORES DE PORCENTAJES???
Gracias por ver el video tutorial! Sí, recuerde que la variable de respuesta siempre debe ser numérica. Si su variable de respuesta es una característica la cual mide en porcentaje o le da el tratamiento como porcentaje, no hay inconveniente, puede usarse.
@@qualitybreach muchas gracias
Hola, se que no es una pregunta estadística pero como corres Minitab en Mac ?
Existe una versión para Mac. Desde luego también para Windows. En la página de Minitab puedes revisar las versiones disponibles, así como los sistemas operativos. Hay versiones de prueba con licencias de 30 días que puedes descargar, o adquirir el programa mediante alguna de las opciones que ofrece. Una opción más económica es del sector académico.
Espero haber respondido tu pregunta.
EN EL CASO QUE NO HAYA NORMALIDAD COMO EN EL EJEMPLO QUE SE HACE POR FAVOR
Uno de los requerimientos en un DoE es el supuesto de que los datos sigan/se asemejen a una distribución normal, la prueba de normalidad la puede hacer a los residuales de su experimento. Si sus datos no pasan la prueba de normalidad, podría re plantear la forma en que los datos han sido recolectados y/o identificar si hubo algún tipo de data atípica en su recolección. Otro caso podría ser que su característica en estudio su naturaleza de datos no sea del tipo de distribución normal, lo cuál también en ocasiones puede suceder. Existen procesos que por su naturaleza no se ajusten a una distribución normal, una opción también podría ser normalizar los datos con alguna herramienta de transformación.
Otro camino a seguir es correr el estudio con conocimiento de que sus data no se ajustó a una distribución normal, de igual forma puede correr el estudio y va a obtener referencias y conclusiones del mismo, considerando lo anterior que ese tipo de proceso o característica no se ha ajustado a una distribución normal. Quizá algunos puristas de la teoría estadística del DoE tendrán alguna retroalimentación, pero en la práctica real son cosas a las que se va a enfrentar cuando corre un diseño de experimentos, si la recolección de la data fue la indicada, si hubo aleatorización, evitar sesgos en la recolección de la data. Son cosas que desde luego habría que cuidar y considerar, por es importante la planeación del estudio, pero también a veces puede encontrarse con otro tipo de eventualidades como la disponibilidad del equipo y/o linea, proceso, dónde realizará el estudio, el tiempo, recursos y demás que también puede influir en como la data ha sido recolectada.
@@qualitybreach como haría entonces?,
@@qualitybreach lo que se somete a prueba son solo los residuales ??
@@qualitybreach en este caso normalizo los datos de la variable de respuesta ?? O como haría
@@qualitybreach estuve viendo que si no hay normalidad se realiza mediante Krustall walis pero como aplicarlo a un DOE 2^3 COMO DEL VIDEO