Bibliografía: páginas 445-446.

Contiene: Introducción. 2. Análisis de varianza (ANOVA). Verificación de las suposiciones del modelo de un factor fijo. Anova con bloques. Anova de más de un factor. Diseños factoriales con dos niveles. Diseños fraccionados con dos niveles. Diseños anidados y diseños Split-plot. Metodología de superficies de respuesta (RSM) mezclas y EVOP. El método Taguchi. Análisis de regresión.

Experimentar es algo natural en el ser humano, y no es necesario aprender técnicas sofisticadas para hacerlo, sobre todo cuando se trata de pruebas triviales que no tienen consecuencias nocivas. Sin embargo, intentar hacerlo de forma natural cunado se habla de procesos o situaciones más complejos, en donde generalmente se tienen más variables e interacciones entre éstas, no es lo más inteligente; ante ello es imperativo aprender métodos eficaces para aplicar la experimentación en forma ordenada y eficiente, a fin de obtener información útil de los procesos para mejorarlos. Ésta es la finalidad de esta obra, que está dirigida tanto a ingenieros (para que usen cuando experimentan en busca de condiciones óptimas de operación de sus procesos y mejoren sus productos), como para estudiantes de ingeniería (como libro de texto), pues incluye, además de aplicaciones, la teoría necesaria para entender y aplicar el diseño y análisis de experimentos de manera precisa y eficiente. (Tomado de la cubierta).