¿Que es el Diseño y Análisis de Experimentos

¿Que es el Diseño y Análisis de Experimentos: de manera general?.
Antes de contestar la pregunta vale la pena comentar Tipos de Investigaciones que la
estadística puede apoyar de acuerdo a la planeación y al análisis de datos. Las
investigaciones o trabajos científicos, pueden ser observacionales o experimentales,
comparativos o descriptivos, retrospectivos o prospectivos y transversales o
longitudinales.
En particular los Modelos de Diseños de Experimentos son comparativos y puede ser
retrospectivos o prospectivos. En el curso los modelos que se explicarán son
transversales y prospectivos y una introducción a los longitudinales y prospectivos.
La planeación de una investigación requiere de un esfuerzo para obtener el o los
objetivos planteados, lo cual requiere de recursos y un seguimiento permanente de lo
que ocurre.
En estadística a la planeación de la colección de los datos de un experimento le sigue su
análisis y ello se realiza a través de la modelación del experimento planeado.
Experimentación Científica.
En muchas disciplinas científicas es común realizar experimentación y como
consecuencia, es necesario planearla y analizar los datos resultantes muchas veces de
manera estadística.
Experimentación en la Industria.
Históricamente en el área de control de la calidad, las empresas productoras no
prestaban atención a las necesidades de los consumidores en cuanto a las características
de los artículos producidos.
Es hasta la Segunda Guerra Mundial cuando surge el concepto de calidad, como un
juicio sobre las características de los bienes que se producen. Como una metodología
para mejorar los procesos de producción se diseñaron nuevas metodologías estadísticas
para mejorar los procesos de producción.
Inicialmente el análisis estadístico se llevaba a cabo en la línea de producción, con los
Métodos de Operación Evolutiva, a través de mediciones observacionales, es decir,
conforme el producto es elaborado se realiza el muestreo, con los resultados obtenidos
se procede a ajustar el sistema de producción. Sin embargo los investigadores se
percataron de que, por un lado los procesos al estar sujetos a múltiples factores no
controlados podían tenerse sesgos en las mediciones, lo cual no permitían en muchas de
las veces tener investigaciones concluyentes. Para resolver el problema anterior el
estudio de los procesos de producción se llevo a cabo en las llamadas condiciones de
laboratorio, línea de producción o planta piloto, donde el número de factores
involucrados se reduce a sólo aquellos que afectan directamente la variable bajo estudio
a través del diseño de experimentos que permitan medir tanto la influencia de los
factores, así como de la fluctuación aleatoria, teniendo como resultado la eliminación
del resto de factores que no deben estar presentes. Lo anterior permitió desarrollar
procedimientos de optimización mediante experimentación secuencial con la llamada
Metodología de Superficie de Respuesta.
Por lo anterior, el Diseño de Experimentos tiene gran aplicación en procesos de
planeación, innovación y optimización en la producción industrial, así como en la
investigación científica. Su uso ha permitido el desarrollo de tecnologías que han
permitido a las naciones tener un gran desarrollo y ser competitivos mundialmente.
Algunos comentarios sobre la Experimentación.
1.1 Importancia del Diseño de Experimentos.
Es un procedimiento que permite llevar a cabo investigaciones concluyentes debido a
que entre otras características se requiere planear la investigación para poder garantizar
la Validez Externa y la Validez Interna de la Investigación.
1.2 Terminología del Diseño de Experimentos.
Unidad Experimental. Unidad que constituye una repetición por analizar.
Población Experimental: grado de generalidad o de aplicabilidad.
Factor, nivel Poblaciones=tratamientos
Arreglo tratamientos, Diseño experimental. Efectos: fijos, aleatorios
Factores: cruzados, anidados
Efectos de los Factores en la Respuesta bajo estudio:
Para un factor de clasificación o tratamiento: efecto de tratamientos.
Para diversos factores de clasificación: arreglos de tratamientos factoriales o de
factores cruzados: efectos principales y efectos de Interacción.
Validez externa: muestreo aleatorio de la población objetivo para asignarla a los
tratamientos
Validez externa o comparabilidad de tratamientos o poblaciones:
Diseño Experimental: Control de Factores de Confusión; Bloqueo: Cualitativo
(bloqueo cualitativo o bloques), cuantitativo (bloqueo cuantitativo o covariables) y
aleatorización..
1.3 El Paradigma Observacional y el Paradigma Experimental.
Paradigma Observacional. En estudios observacionales es común que el efecto en
estudio esté enmascarado por fluctuaciones aleatorias fuera de control experimental.
Paradigma Experimental. En estudios experimentales es común que se establezca
una estrategia para que el o los efectos en estudio no estén enmascarados o
confundidos.