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El diseño de experimentos es una herramienta estadística que antes de la década de los ochenta no contaba con la tecnología que pudiera evaluar y analizar los datos de forma rápida las investigaciones. Con el desarrollo de nuevas tecnologías, computadoras y software especializados, el diseño de experimentos comenzó a tener mayor importancia en el ámbito científico e industrial a principios de esta década. Hoy en día con los avances tecnológicos se han encontrado nuevas técnicas y métodos de experimentación, un ejemplo de ello es un algoritmo genérico que ayuda a construir fracciones en los diseños factoriales de niveles mixtos llamado NOBA (Near–Orthogonal Balanced Arrays, por sus siglas en inglés, en español, matrices balanceadas semi ortogonales). Este algoritmo muestra que es posible crear fracciones balanceadas semi ortogonales y de tallas económicas. En este texto se describe como se aplicó el método NOBA a los diseños factoriales de tres niveles (3^k) para verificar su capacidad de fraccionamiento y comparar los resultados contra otros métodos. Los resultados de los métodos de fraccionamiento en la investigación se analizaron de acuerdo con las propiedades D – optimalidad y multicolinealidad, obtenidas con el software de Design Expert 11, el cual ayudo a determinar, si el método NOBA es superior. Los resultados de la investigación se muestran dentro del texto y determinan si el algoritmo del método NOBA al ser aplicado a los diseños factoriales de tres niveles genera las mismas fracciones y propiedades que en los diseños factoriales de niveles mixtos y a otros métodos de fraccionamiento ya establecidos, reduciendo el tamaño de la experimentación y los recursos asignados para la corrida experimental. O simplemente solo es aplicable a los diseños factoriales de niveles mixtos.