Planeación de un diseño experimental Verónica Cruz T. ID: 19629

Introducción La planeación es una actividad que permite eficacia, eficiencia y efectividad en el trabajo. En la investigación experimental, la planeación implica diseñar el experimento. El diseño estadístico de un experimento da la posibilidad de que este sea realizado de una manera eficiente, con el mínimo de recursos materiales y tiempo. El diseño estadístico de experimentos se debe usar como una metodología que permite plantear distintas estrategias para solucionar, controlar, analizar e interpretar diferentes condiciones de estudio en un fenómeno de una manera objetiva y sistemática.

Propósito de un diseño experimental Se debe diseñar e interpretar los experimentos propios y es necesario evaluar de manera critica la información ya generada en trabajos experimentales ajenos al propio. Un buen diseño experimental es uno en el efectos de las condiciones seleccionadas y manipuladas en el sistema experimental, pueden ser cuantificados y entendidos sin confusión con efectos ruidosos operando en el sistema experimental. Dependiendo del proceso a experimentar encontramos a las variables respuesta.

Propósito de un diseño experimental En este punto se plantea la necesidad de evaluar las condiciones de operación que tienen un efecto significativo en algunas de las respuestas de interés. La variabilidad en las características del producto bajo producción, y por lo tanto su calidad, es así dependiente de esas condiciones de operación, y se requiere cuantificar tal dependencia. Una estrategia eficiente para seleccionar, manipular e identificar las condiciones de operación que tengan efectos en las características de calidad del producto requiere del diseño experimental.

Estructuras del diseño experimental Consiste en el conjunto de tratamientos que el experimentador ha seleccionado para estudiar y /o comparar. Factor: una variable de interés controlada hasta cierto punto por el experimentador, de las que se desea estudiar sus efectos en una o varias respuestas. Nivel: modalidad especifica dentro de un factor. Tratamiento: se refiere a cada una de las combinaciones de los niveles de varios factores aplicados conjuntamente a las unidades experimentales.

Estructuras del diseño experimental Puede haber estructuras con un factor o varios factores; pueden considerarse todos los tratamientos (diseño factorial) o un subconjunto del total de tratamientos según el interés (diseño factorial incompleto). Efecto principal: indica la contribución de cada factor tiene sobre las variables de respuesta. Esta se mide evaluando el cambio que se produce en al respuesta al modificar los niveles del factor. Interacción: implica una relación o dependencia entre los efectos de dos o mas factores.

Estructura de diseño: manejo de ruido experimental El ruido se refleja en al respuesta variante de la unidad experimental. El ruido se compone de tres fuentes: Error experimental: es el que se aporta de manera natural en un estudio, no es observable, pero se manifiesta al comparar unidades experimentales igualmente tratadas. Error de medición: siempre presente, se caracteriza y acota mediante buena s practicas de evaluación de sistemas de medición. Ruido ambiental: es solo error experimental, se evita con la aleatorización de tratamientos.

Estructura de diseño: manejo de ruido experimental Aleatorización de tratamientos: es la base para establecer si las variaciones observadas se deben al error experimental o a efectos debidos potencialmente a factores de control en un sistema experimental. Si no hay aleatorización en un experimento, se corre el riesgo de que las interpretaciones de las variaciones no sean correctas.

Estructura de diseño: manejo de ruido experimental Si se piensa que en el sistema experimental opera ruido ambiental importante más allá del error experimental, es necesario el manejo eficiente del ruido ambiental. Bloqueo: hay que acotar efectos nocivos del ruido formando grupos de UE, cada grupo de UE con el mismo nivel de ruido ambiental antes de la aleatorización de tratamientos. Ya formados los grupos aplicar los tratamiento de manera aleatoria dentro de cada grupo. Lo ideal es que todas las UE sean homogéneas antes de aplicarles el tratamiento.

Estructura de diseño: manejo de ruido experimental Covariables: una alternativa par la formación de bloques, es medir el ruido ambiental durante el experimento, siguiendo un enfoque denominado análisis de covarianza, donde se miden variables que cavarían con la variable respuesta de las UE antes de ser tratadas. Robustificación: si componentes del ruido ambiental no son sólo medidos sino son manipulados durante el experimento para poder cuantificar sus efectos, se les estará dando un carácter de factores, denominados “actores de ruido”.

Estructura de diseño: manejo de ruido experimental Condiciones que determinan el numero de replicas: Entre menor sea la desviación de la hipótesis nula a ser medida o detectada, mayor en número de réplicas requeridas. Entre más variable, más replicas. Si el número de tratamiento aumenta y el número de replicas se mantiene constante, aumenta el tamaño del experimento, así como los grados de libertad a estimar. Si la precisión alcanza un grado más alto del requerido, se puede bajar el número de replicas.

Estrategia del plan experimental Un enfoque sistemático para planear y realizar un experimento consta de los siguientes pasos: Reconocimiento y/o planteamiento del problema. Selección de los factores de estudio y determinación de los niveles. Selección de la variable respuesta. Plantear y efectuar el diseño experimental. Análisis de datos. Conclusiones y recomendaciones.

Estrategia del plan experimental Para el diseño eficiente de experimentos es recomendable tener clara la siguiente información por escrito ene l protocolo experimental: 1.- Titulo del experimento: es donde se exprese de manera sintética el cuerpo sustancial de la experimentación. 2.- Objetivos: deben ser establecidos a partir de perspectivas diversas, deben ser específicos y medibles, beben tener consecuencias practicas.

Estrategia del plan experimental 3.- Apoyos relevantes para los objetivos: información previa, datos recolectados y opiniones de expertos. 4.- Consideraciones sobre la variable respuesta: identificar los mecanismos fundamentales que afecten los objetivos. Seleccionar las respuestas que incrementa la posibilidad de entender el mecanismo. Se recomienda que sea: - Numérica - Completa - Practica - Elemental - Independiente de valores impuestos

Estrategia del plan experimental 5.- Consideraciones sobre factores: Factoras de control: son los factores que interesa manipular explícitamente en el experimento en regiones experimentales de utilidad al experimentador. Factores de ruido: factores que son influyentes, pero no pueden ser controlados en la vida real. Están en el ambiente y son considerados a lo largo del experimento.

Estrategia del plan experimental 6.- Consideraciones sobre interacciones 7.- Restricciones sobre el experimento: facilidad de cambios de actores de control, métodos de medición, materiales, número de pruebas, costos asociados a cambios en los factores de control durante el experimento. 8.- En función de las estructuras de tratamiento y diseño se escoge un esquema experimental: considere si por algún criterio existen preferencias en los diseños estadísticos y sus razones.

Estrategia del plan experimental 9.- Una vez revisado lo anterior de procede a generar una propuesta de análisis y técnicas de presentación de datos. 10.- Responsable del experimento. 11.- Pruebas iniciales o piloto, si las habrá o no y sus razones. 12.- Experimento. 13.- Análisis de datos e inferencias estadística/ científica/ tecnológica a partir de datos. 14.- Conclusiones y recomendaciones.

El razonamiento estadístico de contraste de hipótesis Un investigador está interesado en la diferencia entre la respuesta producida por un sistema intacto, y la respuesta del mismo sistema pero modificado en algún sentido de interés. Él necesita saber si tal diferencia observada se debe al error experimental o si es debida a la modificación realizada.

Inferencia estadística y práctica Existen dos tipos de inferencias en todo trabajo experimental. Población o proceso objetivo: población o proceso sobre el que se quieren generalizar las conclusiones del experimento. Población o proceso bajo estudio: población o proceso sobre el que se pueden generalizar estadísticamente los resultados de un experimento.

Exactitud de técnicas experimentales Es recomendable observar sobre la técnica experimental lo siguiente: Que sea aplicada de manera estandarizada. Que se ejerza control sobre influencias ambientales de tal manera que todos los tratamiento produzcan sus efectos bajo condiciones comparables y deseables. Que esté basada en un sistema de medición confiable. - Error de medición acotado y controlado. - Errores gruesos sistemáticos poco probables.

Ejercicio: Un ingeniero industrial desea conocer el efecto que tienen en la preferencia del público consumidor, cinco procedimientos para elaborar helado. La variable de respuesta es un valor numérico, que se obtiene a través de una evaluación sensorial. A partir de este planteamiento proponga varios diseños experimentales, según los factores que puedan ser importantes. Argumente su respuesta.