1. En qué circunstancias es recomendable utilizar el factorial 2k y que beneficios nos otorga frente al factorial general?

Es recomendable utilizarlo cuando el problema a analizar presenta k(1,2,3..) factores y cada uno con dos niveles, el cual permitirá investigar todas las combinaciones posibles de los niveles de los factores o condiciones en cada prueba para conocer simultáneamente qué efecto tienen k factores sobre una respuesta y descubrir si interaccionan entre ellos.

Beneficios:

Permite obtener la información con el mínimo número de experimentos (y por tanto, con el menor coste) y con la menor incertidumbre posible

Este describe los experimentos más adecuados para conocer simultáneamente qué efecto tienen k factores sobre una respuesta y descubrir si interaccionan entre ellos.

El diseño factorial 2k puede trabajarse hasta con una sola repetición o replica, lo que no es posible en factorial general ya que necesita como mínimo 2 repeticiones para poder trabajarlo

2. ES IMPRESCINDIBLE EFECTUAR REPETICIONES EN LA CONDUCCION DE EXPERIMENTOS DEL TIPO 2K? POR?

No es imprescindible porque este diseño permite obtener la información con el mínimo número de experimentos (y por tanto, con el menor coste) y con la menor incertidumbre posible

3. ES NECESARIO EFECTUAR REPETICIONES EN LA CONDUCCION DE EXPERIMENTOS FACTORIALES DEL TIPO 2X3X4? PORQ?

Si porque se trata de un experimento donde la cantidad de niveles es variable por lo que para obtener la información precisa es necesario que haya más de una repetición.

6. CUANDO ES NECESARIO UN DBCA CON ARREGLO FACTORIAL? De un ejemlo

Cuando en el diseño estadístico de experimento se contempla aparte de los factores un factor de bloqueo.

EJEMPLO

Si se desea evaluar el efecto de la raza en la ganancia de peso en ovinos alimentados con dos diferentes fuentes de proteína, con diferentes niveles de inclusión en la dieta. Si se tienen tres razas de ovejas. En el caso de que las unidades sean homogéneas (misma edad, mismo peso, mismo sexo). Entonces se utilizará un DCA con arreglo factorial 3 x 2 x 4. Es decir tres factores principales (razas) y dos factores secundarios o de efectos aleatorios (las dos harinas con sus diferentes niveles de inclusión).

En caso de que no se tenga solo hembras o solo machos para hacer el ensayo y hay una combinación de hembras y machos, entonces el diseño será un DBCA (bloquear por sexo) con arreglo factorial 3 x 2 x 4.

EN QUE CASOS ES NECESARIO DESARROLLAR UNA PCMM

Se utiliza cuando se tiene varias medias en el diseño estadístico experimental, y se desea determinar si son iguales o diferentes en la combinación q se dan entre las medias.