Diseño Experimental INTRODUCCIÓN En sentido amplio, en el presente documento se considerará un diseño experimental como un plan para descubrir o probar conexiones causales, siendo el experimento la ejecución de ese plan. Por ejemplo, si se quiere probar que cierto alimento es la causa del escorbuto, se pueden disponer dos grupos: uno alimentado con el alimento sospechoso y otro con un alimento diferente. Si en el primer grupo aparecen casos de escorbuto y en el segundo no, habrá quedado probado el vínculo causal. En un sentido más restringido, el diseño experimental incluye la idea de que el investigador provoca un fenómeno en lugar de esperar a que ocurra. OBJETIVOS OBJETIVO GENERAL Adquirir un conocimiento global, claro y conciso del diseño experimental para saber aplicarlo al momento en que estemos desarrollando nuestras respectivas trabajos de investigación al término de la carrera universitaria. OBJETIVOS ESPECÍFICOS - Reconocer en que trabajos de investigación se puede aplicar. - Desarrollar correctamente la planificación de un diseño experimental. Conocer sus antecedentes históricos. HISTORIA DEL DISEÑO EXPERIMENTAL El diseño de experimentos tuvo su inicio teórico a partir de 1935 por sir Ronald Fisher, quien sentó la base de la teoría del diseño experimental y que a la fecha se encuentra desarrollada y ampliada. Actualmente las aplicaciones son múltiples, especialmente en la investigación de las ciencias naturales, ingeniería, laboratorios y casi todas las ramas de las ciencias sociales. DEFINICIÓN La experimentación es una técnica utilizada para encontrar el comportamiento de una variable a partir de diferentes combinaciones de factores o variables de entrada de un proceso, que al cambiar afectan la respuesta. OBJETIVO DE UN DISEÑO EXPERIMENTAL El objetivo de un diseño experimental es estudiar si utilizar un determinado tratamiento produce una mejora en el proceso o no. Para ello se debe experimentar utilizando el tratamiento y no utilizándolo. Si la viabilidad experimental es grande, solo se detectará la influencia del uso del tratamiento cuando éste produzca grandes cambios en relación con el error de observación. Factor de tratamiento y sus niveles. Unidades experimentales. Factores ¨nuisance¨ Factor bloque. Covariable. Ruido. Elegir una regla de asignación de las unidades experimentales a las condiciones de estudio (tratamientos) Se debe hacer una lista completa de las preguntas concretas a las que debe dar respuesta el experimento. Una vez elaborada la lista de objetivos, puede ser útil esquematizar el tipo de conclusiones Identificar todas las posibles fuentes de variación. Definir los objetivos del experimento PLANEACIÓN DE UN DISEÑO EXPERIMENTAL La regla de asignación o diseño experimental especifica que unidades experimentales se observarán bajo cada tratamiento. Hay diferentes posibilidades: • diseño factorial o no, • anidamiento, • asignación al azar en determinados niveles de observación, • el orden de asignación, etc. Especificar las medidas con • Variable respuesta o variable de interés. Los datos que se recogen que se trabajará (la un experimento son medidas respuesta), el procedimiento en de una variable denominada experimental y anticiparse a variable respuesta o variable de las posibles dificultades. interés. Ejecutar un experimento piloto. • Un experimento piloto es un experimento que utiliza un número pequeño de observaciones. El objetivo de su ejecución es ayudar a completar y chequear la lista de acciones a realizar. Especificar el modelo. • El modelo matemático especificado debe indicar la relación que se supone que existe entre la variable respuesta y las principales fuentes de variación identificadas en el paso 2. Esquematizar los pasos del análisis. • Se deben esquematizar los pasos del análisis a realizar que deben incluir: • estimaciones que hay que calcular, • contrastes a realizar, • intervalos de confianza que se calcularán • diagnosis y crítica del grado de ajuste del modelo a la realidad. Determinar el tamaño Muestral. • Calcular el número de observaciones que se deben tomar para alcanzar los objetivos del experimento. • Existen, dependiendo del modelo, algunas fórmulas para determinar este tamaño. Todas ellas sin embargo requieren el conocimiento del tamaño de la variabilidad no planificada (no sistemática y sistemática, si es el caso) y estimarlo a priori no es fácil, siendo aconsejable sobreestimarla. Revisar las decisiones anteriores. Modificarlas si se considera necesario. • De todas las etapas enumeradas, el proceso de recogida de datos suele ser la tarea que mayor tiempo consume, pero es importante realizar una planificación previa, detallando los pasos anteriores, lo que garantizará que los datos sean utilizados de la forma más eficiente posible. • “El análisis estadístico no es un segundo paso independiente de la tarea de planificación. Es necesario comprender la totalidad de objetivos propuestos antes de comenzar con el análisis. Si no se hace así, tratar que el experimento responda a otras cuestiones a posteriori puede ser (lo será casi siempre) imposible”.
