Tecnológico de Monterrey

Q2003B — Diseño de Experimentos

Ingeniería en Nanotecnología

Sesión 2

ANOVA y Valor P

💡

¿Por qué estos simuladores?

En el diagnóstico de la Sesión 1, detectamos que conceptos como valor p y ANOVA necesitan refuerzo visual. Estos simuladores te ayudarán a entender intuitivamente qué significan estos números antes de calcularlos.

SIMULADOR 1

Valor P: ¿Es especial tu resultado?

El problema: Hiciste un experimento cambiando la temperatura en la síntesis de nanopartículas. Obtuviste un tamaño de 65 nm, pero el promedio histórico es 50 nm.

La pregunta: ¿La temperatura realmente causó eso, o fue pura suerte?

El valor p te dice: Si p < 0.05, tu resultado es TAN raro que probablemente NO fue suerte — la temperatura SÍ hizo algo.

25°C
25°C (Control) 100°C (Tratamiento)

📊 Cómo interpretar:

  • p > 0.05: Resultado común → Probablemente fue azar
  • p < 0.05: Resultado raro → Probablemente el factor SÍ influyó
  • • La zona roja muestra qué tan extremo es tu resultado
SIMULADOR 2

ANOVA: Comparando 3+ Grupos

El problema: Tienes 3 catalizadores (A, B, C) para curar resinas. Quieres saber si HAY diferencia entre ellos.

ANOVA te da DOS números:

  • F: Qué tan diferentes son los grupos entre sí vs. la variación dentro de cada grupo
  • p: Si esa diferencia es estadísticamente significativa

El combo ganador: F grande + p pequeño = ¡Hay diferencia real!

45 min
50 min
55 min
Poco ruido (datos consistentes) Mucho ruido (datos dispersos)

📊 Cómo interpretar el combo F + p:

✅ F alto + p < 0.05

Las medias son MUY diferentes entre sí. Los catalizadores SÍ importan.

⚠️ F bajo + p > 0.05

Las diferencias son pequeñas vs. el ruido. Probablemente no hay diferencia real.

Experimenta: Mueve las medias para que estén muy juntas o muy separadas. Observa cómo cambian F y p. Luego sube el ruido y ve qué pasa.

🔗 ¿Cómo se conectan?

Valor P (Simulador 1)

Compara UN resultado contra lo esperado. "¿Mi dato es especial?"

Útil para: t-test, comparar 2 grupos

ANOVA (Simulador 2)

Compara TRES o más grupos. "¿Al menos uno es diferente?"

Útil para: Comparar múltiples tratamientos a la vez

En DOE usamos ANOVA porque: Típicamente comparamos múltiples condiciones (temperaturas, catalizadores, concentraciones). ANOVA nos dice si ALGUNA condición es diferente, y luego usamos tests post-hoc para saber CUÁL.