Nivel: Principiante
Función laboral: Analista / Científico / Ingeniero
Industria: Ciencias de la vida.
Ruth Hummel, JMP Embajadora Académica, SAS
Julia Sharp, profesora asociada y directora del laboratorio estadístico Franklin A. Graybill
Muchos académicos en un amplio espectro de campos, especialmente los campos que no son de ingeniería, no están expuestos a un diseño eficiente de experimentos. Estos investigadores tienden a confiar en los diseños clásicos estándar del "primer curso" y, a menudo, se encuentran con la falta de herramientas y conocimientos para diseñar experimentos eficientes. Describiremos un breve curso de estudio paso a paso para investigadores y consultores estadísticos de estudiantes graduados, utilizando ejemplos que llevan a un profesional de la estadística desde "lo básico" hasta el conocimiento de diseño y las habilidades de implementación necesarias que les ayudarán a ahorrar tiempo y dinero y maximizar conocimiento adquirido a través de DOE eficiente. Motivados por la gran necesidad de la humanidad de un ladrillo Lego más suave que sea menos doloroso para los pies, revisaremos cómo crear algunos diseños clásicos estándar y luego pasar a la plataforma de Diseño personalizado, señalando las conexiones y diferencias entre las plataformas de Diseño clásico y personalizado. Hablaremos brevemente sobre los criterios de optimalidad, y luego generaremos varios diseños potenciales fuera del Diseñador clásico y personalizado. Pasaremos tiempo en Comparar diseños para pensar cómo elegir los tamaños de efectos apropiados para los cálculos de potencia, y proporcionaremos pautas para elegir el mejor diseño.
