Inferencia estadística	Consiste en asignar probabilidades de tal manera que se pueden alcanzar conclusiones para una determinada población partiendo de un experimento o de un muestreo	permite hacer estimaciones de los parámetros poblacionales de una población opervite tomar decisiones acerca de hipótesis relacionadas con los parámetros de una población
Prueba de significancia	Tiene como objetivo examinar una hipótesis relacionada con los valores de uno o más parámetros poblacionales	Permite determinar si los resultados obtenidos en un experimento son debidos o no al azar
Experimento	Prueba o serie de pruebas en las cuales se hacen cambios deliberados en las variables de entrada de un proceso o sistema para observar e identificar las razones de los cambios en la respuesta de salida	Pdf
Diseño de experimentos	Proceso para planear el experimento de tal forma que se recaben datos adecuados que pueden analizarse con métodos estadísticos que llevan a conclusiones válidas y objetivas	d d e
Objetivos del diseño de experimentos	1. Promover disciplina en la conducción de experimentos 2. Presentar un considerable número de diseños experimentales útiles en la investigación así como un conjunto de métodos de análisis estadístico 3. Enseñar a realizar el análisis estadístico de los datos experimentales así cómo interpretar los resultados de los análisis
Nivel de significancia	Riesgo de equivocarse, margen de error fijado por el investigador	Alfa
Explique porque en todo experimento es necesario que se cumplan los principios básicos del diseño de experimentos	para garantizar la obtención de conclusiones valederas y precisas con el fin de disminuir el error experimental
Discuta la importancia de la aplicación de los métodos del diseño de experimentos en el campo de ingeniería	El objetivo de la experimentación obtener información de calidad información que permita desarrollar nuevos productos y procesos, comprender mejor un sistema y tomar decisiones sobre cómo optimizarlo y mejorar su calidad, comprobar hipótesis científicas.
Explique porque es importante reconocer la diferencia entre la significancia estadística y la significancia práctica cuando se analizan los resultados de un experimento	Porque en muchos casos al realizar un experimento donde la población posee un tamaño muy grande la muestra puede arrojar resultados estadísticamente significativos pero sin embargo ésta puede tener escasa significancia práctica o poco valedera a la hora de tomar decisiones
Discuta las ventajas del diseño de comparaciones pareadas	1. Las muestras son dependientes 2. tiene mecanismos de control de la heterogeneidad del material experimental 3. balance y control de la heterogeneidad del material experimental 4. permite comparar dos tratamientos 5. los tratamientos deben ser probados en cada par o bloque de manera aleatoria
Análisis de variancia	Es una técnica que se usa para comprobar si existen diferencias significativas entre los promedios de los tratamientos	Anova
Modelo matemático	Es un esquema una ecuación un diagrama o una teoría que simplifica una parte difícil de las matemáticas
Grados de libertad	Son una cantidad que permite introducir una corrección matemática en los ángulos estadísticos para restricciones impuestas en los datos
Diseño completamente aleatorizado	Es el modelo en el cual los tratamientos se asignan al azar entre las unidades experimentales o viceversa
Diseño de bloques al azar	Es un diseño estadístico en el que las unidades de prueba se dividen en bloques con base en una variable externa para asegurar que los diversos grupos experimentales y de control se comparan en cuanto a esa variable
Diseño de cuadrado latino	Son apropiados cuando es necesario controlar dos fuentes de variabilidad, en dichos diseño el número de niveles del factor principal tiene que coincidir con el número de niveles de las dos variables de bloque o factores secundarios y además hay que suponer que no existe interacción entre ninguna pareja de factores
Discuta las desventajas del diseño completamente aleatorizado	1. Se puede obtener baja precisión cuando las unidades experimentales no sean muy homogenias y así ser ineficiente 2. No es muy útil experimentos en los que el número de unidades experimentales es limitado ya que provee el máximo número de grados de libertad del error
Escucha las desventajas del diseño de cuadrado latino	1. Cuando el número de tratamientos es grande se puede presentar un problema potencial debido a que el requerimiento de que el número de filas y columnas debe ser igual al número de tratamientos es más difícil de obtener 2. Cuando el número de tratamientos es muy pequeño se van a tener pocos grados de libertad para el error experimental y menos precisión para experimento
Explique por qué a los diseños de bloques al azar y cuadrado latino se les conoce con el nombre de diseño reductores de ruido	Porque permiten controlar la variabilidad el primero controla sólo una causa de variación y el segundo 2
Cuáles son las suposiciones necesarias para que el análisis de varianza sea válido	1. Independencia de los errores experimentales 2. homogeneidad de los errores experimentales 3. normalidad de los errores experimentales 4. actividad de los componentes del análisis de varianza
Experimento factorial	Son aquellos experimentos en las que se estudia simultáneamente dos o más factores idonde los tratamientos se forman por la combinación de los diferentes niveles de cada uno de los factores
Efecto principal de un factor	Es igual a la respuesta promedio observada en el nivel más alto de un factor menor la respuesta promedio es el nivel más bajo de ese factor
Texto interacción entre factores	Es una medida de cambio que expresa el efecto adicional resultante de la influencia combinada de dos o más factores
Arreglo factorial	Es una combinación de dos o más factores de tratamientos que consiste en contrastar estos factores con sus distintos niveles para obtener una tabla de comparación que nos proporciona la dependencia o interdependencia de los factores en cuanto a sus niveles de tratamientos
discuta las ventajas de los experimentos en arreglo factorial	1. Economía en el material experimental 2. permitir el estudio de la interacción 3. investigan todas las posibles combinaciones de los niveles de los factores
Explique cuándo un especialista en estadística usaría las pruebas no parametricas en lugar de las pruebas parametricas	En los experimentos en los cuales solamente podemos conseguir un número limitado de datos cualitativos clasificados en una escala ordinal o nominal
Puede la prueba de kruskal wallis y la prueba de Friedman utilizarse intercambiablemente	No kruskal wallis ha elaborado un criterio de prueba basado en rango el cual es apropiado para el diseño completamente al azar y friedmann realiza una prueba que es apropiada al diseño de bloques al azar con dos o más tratamientos

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