Identificación de Los Efectos de Los Diseños Experimentales

IDENTIFICACIÓN DE LOS EFECTOS DE LOS DISEÑOS EXPERIMENTALES EXPERIMENTALES

La experim experiment entaci ación ón forma forma parte parte natural natural de la mayoría mayoría de las invest investiga igacio ciones nes científicas e industriales, en muchas de las cuales, los resultados del proceso de interés se ven afectados por la presencia de distintos factores, cuya influencia pued puede e esta estarr ocul oculta ta por por la vari variab abil ilid idad ad de los los resu result ltad ados os mués muéstr tral ales es.. Es fundamental conocer los factores que influyen realmente y estimar esta influencia. Para conseguir esto es necesario experimentar, variar las condiciones que afectan a las unidades experimentales y observar la variable respuesta. el an!lisis y estudio de la información recogida se obtienen las conclusiones. La forma tradicional que se utili"aba en la experimentación, para el estudio de estos problemas, se basaba en estudiar los factores uno a uno, esto es, variar los niveles de un factor permaneciendo fi#os los dem!s. Esta metodología presenta grandes inconvenientes$ % Es necesario un gran n&mero de pruebas. % Las conclusiones obtenidas en el estudio de cada factor tiene un campo de valide" muy restringido. % 'o es posible estudiar la existencia de interacción entre los factores. % Es inviable, en muchos casos, por problemas de tiempo o costo. Las técnicas de dise(o de experimentos se basan en estudiar simult!neamente los efectos de todos los factores de interés, son m!s eficaces y proporcionan me#ores resultados con un menor coste.  ) continuación se enumeran las etapas que deben seguirse para una correcta planificación de un dise(o experimental, etapas que deben ser e#ecutadas de forma secuencial. *ambién se introducen algunos conceptos b!sicos en el estudio de los modelos de dise(o de experimentos. Las etapas a seguir en el desarrollo de un problema de dise(o de experimentos son las siguientes$

efinir los ob#etivos del experimento. +dentificar todas las posibles fuentes de variación, incluyendo$  factores tratamiento y sus niveles,  unidades experimentales,  factores nuisance -molestos$ factores bloque, factores ruido y covariables. Elegir una regla de asignación asignación de las unidades experimentales experimentales a las condiciones condiciones de estudio -tratamientos. Especi Especific ficar ar las medidas medidas con que se traba# traba#ar! ar! -la respues respuesta ta,, el proced procedimi imient ento o experimental y anticiparse a las posibles dificultades. E#ecutar un experimento piloto. Especificar el modelo. Esquemati"ar los pasos del an!lisis. eterminar el tama(o muestral. /evisar las decisiones anteriores. 0odificarlas si se considera necesario. IMPORTANCIA DE LA ALEATORIZACIÓN

La aleatorización consiste en que tanto la asignación del material experimental como el orden en que se realizan las pruebas individuales o ensayos se determinan aleatoriamente y la importancia de esta consiste en: 1. Garantizar la validez de la estimación del error experimental. 2. Garantizar la independencia de los errores o que las observaciones sean  variables aleatorias aleatorias independientes. independientes. Esto es necesario necesario para para obtener pruebas pruebas de significancia vlidas y estimados de intervalos. intervalos. !. Eliminar el sesgo de tal manera que no se desfavorezca o discrimine a los tratamientos y permite cancelar los efectos de factores extra"os que pudieran estar presentes.

La aleatorización #ace vlida la prueba$ #aci%ndola apropiada para analizar los datos como si la suposición de errores independientes fuera cierta. &bs%rvese que no #emos dic#o que la aleatorización garantiza independencia$ independencia$ sino sólo que la aleatorización nos permite proceder como si la independencia fuera un #ec#o. La razón de esta distinción debe ser clara: los errores asociados con unidades experimentales experimentales que son adyacentes en espacio o tiempo$ tendern a correlacionarse$ correlacionarse$ y todo lo que #ace la aleatorización es asegurarnos que el efecto de esta correlación$ sobre cualquier comparación entre los tratamientos$ se #ar tan peque"a como sea posible. '(n quedar algo de correlación$ pero ninguna cantidad de aleatorización puede eliminarla totalmente. Es decir$ en cualquier experimento$ la independencia de errores completa y verdadera es sólo ideal y nunca puede lograrse. )in embargo$ por todos conceptos$ debe buscarse tal independencia y la aleatorización aleatorización es la me*or t%cnica empleada para lograr el fin deseado.  'lgunas veces se se introduce el concepto de aleatorización aleatorización como como un instrumento instrumento para +eliminar, tendencias. -ara ilustrar el razonamiento en que se basa este procedimiento procedimiento ' y  debe ser parcial a favor de $ si existe un efecto de aprendiza*e. )in embargo$ si cada vez que tubo que investigarse un nuevo compuesto$ el analista #ubo de decidir al azar cul procedimiento usar primero$ la tendencia pudo #aber sido reducida$ tal vez eliminada. -ero$ podr/a #aberse logrado algo ms. )i estuviesen actuando otras tendencias$ tambi%n se podr/an #aber eliminado sus efectos 0o al menos reducido por medio de aleatorización. Es decir asignando tratamientos al azar a las unidades experimentales$ estamos tratando de certificar que los tratamientos no sern favorecidos continuamente o per*udicados por fuentes extra"as de variación$ sobre las que no tenga control el experimentador o sobre los cuales decida no e*ercer control. En otras palabras$ la aleatorización es como un seguro siempre es una buena idea y algunas veces es a(n me*or de lo que esperamos. 3-or qu% los estad/sticos insisten en la aleatorización4 Es porque el estad/stico desea #acer ciertas deducciones de los datos observados y desea obtener una medida de confiabilidad de esas deducciones. )i no se emplea la aleatorización$ la citada medida de confiabilidad puede ser tendenciosa. 'dems$ cualquier deducción no podr/a ser sostenida PRUEBA DE DUNCAN

Es un procedimiento utilizado para realizar la comparación de rangos m(ltiples de medias. Este procedimiento se basa en la noción general de un rango studentizado 0recordar distribución distribución t5student. El rango de cualquier subcon*unto subcon*unto de p medias muestrales debe exceder cierto valor antes de que se encuentre que

cualquiera de la p medias es diferentes. Este valor se llama rango de menor significancia para las p medias y se denota con 6p donde dónde: 1. rp son los rangos studentizado de menor significancia y depende del nivel de significancia y den n(mero de grados de libertad. 2. s2 es el cuadrado medio del error y se toma de la tabla de anlisis de varianza !. n es el n(mero de elementos para un tratamiento especifico. 7. p representa el tama"o del con*unto de medias. 8. y 6p puede entenderse como la diferencia m/nima que debe existir entre la media mas grande y la ms peque"a de un con*unto de tama"o p. Los pasos que debemos seguir para aplicar la prueba de 9uncan son: 1. alcular el valor de cada una de las medias correspondientes a cada tratamiento y ordenarlas de mayor a menor$ ya ordenadas las renumeraremos de 1 a p. ;ote que inicialmente p es igual al n(mero de tratamientos <. 2. 9eterminar de una tabla los valores rp para un valor de significancia a. !. alcular los 6p de acuerdo con la expresión anterior y tomar de la tabla de anlisis de varianza el valor s2 = ))E>0