Diseño de experimentos · Paso a paso
De tu pregunta
a un plan de pruebas.
Decide qué cambiar, qué medir y cómo organizar tus pruebas. Te acompañamos en cada paso para que construyas tu propio experimento.
Empezar mi diseño → Abrir mis experimentos Diseño factorial 2k · 1 a 4 factores · 2 niveles por factorEl ejemplo se inspira en DOE-001 de HVT: fibras y conservación de agua. Sus niveles son didácticos; no son el protocolo validado ni resultados del ensayo real.
Listo para preparar tus pruebas
Tu plan experimental
Conserva diseño, mediciones e historial en este navegador. El análisis estadístico requiere el motor Python conectado.
Estas tablas pertenecen al diseño anterior. Puedes descargarla con sus mediciones. Para usar tus cambios, vuelve al paso 6 y genera un nuevo plan.
- Descarga el protocolo: contiene tus materiales, instrucciones y criterios.
- Prepara una unidad independiente para cada fila y sigue el orden indicado.
- Registra el resultado con su unidad. Si una prueba falla, déjala sin resultado y explica el motivo en observaciones.
- Descarga la tabla al terminar para conservar tus mediciones.
Las mediciones de esta tabla no se guardan al cerrar o recargar. Descarga el CSV para conservarlas. Si cambias el diseño, tendrás que generar una nueva tabla.
3. Orden de ejecución Generado
Sigue este orden aleatorio para preparar las unidades. Cada fila corresponde a una prueba independiente; los valores son los planificados.
4. Registro de datos reales Lo completas tú
Anota la identificación de cada unidad, fecha/hora local, condiciones realmente aplicadas y mediciones. Cambiar estos datos no modifica la matriz de diseño. Usa observaciones para incidencias, ubicación o motivo de una prueba no válida.
Una tabla completa permite comenzar el análisis. Compara la variación entre réplicas y los efectos conjuntos; una diferencia observada por sí sola no demuestra significancia.
El método detrás de tu plan
Usamos un diseño factorial completo 2k de dos niveles por factor: se prueban todas las combinaciones de los factores elegidos, con réplicas independientes y orden aleatorio. Si agrupas por día o lote, la aleatorización ocurre dentro de cada grupo completo.
Consultar el método en NIST ↗