Diseño Experimental

Unidad 1: ASPECTOS GENERALES DEL DISEÑO EXPERIMENTAL

Investigación Experimental

El Método Científico

• ¿Qué es un diseño de investigación?
• ¿Qué es un experimento?
• ¿Qué tipo de estudio son las investigaciones experimentales?

Tipos de Experimento

• Experimentos Exploratorios
• Experimentos Confirmatorios
• ¿Qué es una Investigación no experimental?
• ¿Qué se entiende por diseño experimental?

Pasos de una Investigación Experimental

• Formulación del problema
• El Modelo material subjetivo
• Formulación del problema estadístico

Desarrollo de un Diseño Estadístico

• Diseño de tratamientos
• Estructura de los tratamientos
• Elección de los tratamientos
• Algunas diferencias entre los tipos de modelo
• Diseño de control de error
• Diseño de muestreo y observaciones

Competencia

• Competencia intra-unidades experimentales
• Competencia entre-unidades experimentales
• Tamaño de la Unidad Experimental

Ejecución del Experimento

• Recolección de Datos

Análisis Estadístico

• Interpretación de Resultados
• Generación de nuevas preguntas e hipótesis
• Presentación de Resultados

Principios Básicos del Diseño Experimental

• La Replicación
• La Aleatorización
• El Bloqueo o Control Local

Objetivos Básicos del Diseño Experimental

• Precisión y Exactitud

Actividades Complementarias

BIBLIOGRAFIA

Unidad 2 : DISEÑO COMPLETAMENTE AL AZAR

Definición

• Ventajas
• Desventajas
• Usos
• Aleatorización
• Recolección y Presentación de Datos

Análisis Estadístico

• Análisis de los Datos
• Describir El Modelo Estadístico

Validar los Supuestos del Modelo

• ¿Cómo Obtener los residuales?
• Obtener la tabla ANOVA
• Diseño Completamente al Azar Desbalanceado

Pruebas de Homogeneidad de Varianzas

• Prueba de F-Max de Hartley
• Prueba de Cochran(1941)
• Prueba de Bartlett
• Prueba de Box(1953)
• Prueba de Levene

Recomendaciones

• ¿Como determinar la transformación adecuada de los datos para estabilizar las varianzas?
• ¿Cómo comparar medias cuando no se cumple el supuesto de homogeneidad de varianzas?

Número de Réplicas en un Experimento bajo un Diseño Completamente al Azar

• Factores que afectan el número de réplicas

Submuestreo de un Diseño Completamente al Azar

• ¿Qué hipótesis se prueban cuando se hace submuestreo?
• ¿Cómo se estima el error de muestreo y el error experimental (CASO BALANCEADO)?
• ¿Qué tan benéfico es llevar a cabo el submuestreo?

Unidad 3 : COMPARACIONES DE TRATAMIENTOS

Métodos de comparación múltiple

• Introducción
• ¿Qué es una comparación planeada?

Contrastes

• Propiedades deseables de las comparaciones planeadas.
• ¿Qué es un contraste?

Estimación de Contrastes

• Estimación por totales
• Estimación por promedios
• Ver herramientas de análisis en línea
• Error estándar de un contraste

Prueba de Contrastes

• Suma de cuadrados de un Contraste
• Hipótesis Ortogonales o Independientes

Pruebas No Ortogonales o Independientes

• Ventajas de las pruebas ortogonales

Diferencia Mínima Significativa

• Ventajas y desventajas

Comparaciones no planeadas

• Método de Scheffé
• Método de Duncan
• Método de Tukey
• Método de T - Multivariado
• Método de Bonferroni
• Recomendaciones para la aplicación de los métodos
• Método de agrupación de tratamientos

Unidad 4: ANÁLISIS DE COVARIANZA

Aspectos Generales del Análisis de Covarianza

• La Covarianza utilizada para el control de error experimental y aumento dela precisión

Covariable utilizada para ajuste de medias de tratamientosCovariable utilizada para la formación de bloques

• La covariable afectada por los tratamientos
• Análisis de covarianza para un DCA con un solo factor

Estimación de Parámetros por mínimos cuadrados

• Sumas de Cuadrados y la tabla de ANOVA
• ¿Cómo se prueba la hipótesis de igualdad de medias de tratamientos?
• ¿Cómo se calcula SC_tratamientos ajustados?

Supuestos del ModeloAnálisis con SASProcedimientos de Comparación Múltiple en ANCOVA

• Comparaciones planeadas
• Comparaciones no planeadas

Unidad 5: IDEAS BÁSICAS DE EXPERIMENTOS FACTORIALES

Introducción

• Razones para estudiar conjuntamente varios factores
• Ventajas de los Experimentos Factoriales
• Desventajas de los Experimentos Factoriales

Modelo Estadístico para efectos Fijos

• Estimación de Parámetros

Análisis de Varianza

• Hipótesis en Modelo de Efectos Fijo (Modelo Tipo 1)
• Experimento Factorial con tres factores
• Bibliografía

Unidad 6: DISEÑO DE BLOQUES AL AZAR

Introducción

• Definición de bloques completos al azar

Modelo Estadístico

• Estimación de parámetros
• Tabla Anova - Análisis de Varianza

Validación de los supuestos del modelo

• Homogeneidad de varianza
• La Aditividad del modelo
• Qué hacer si no se cumple el supuesto de aditividad

Efectividad en la construcción de Bloques

• Eficiencia relativa (ER) y la precisión de un experimento
• Cómo interpretar los valores de E.R?
• Tamaño de Muestras
• Bibliografía

Unidad 7: CUADRADO LATINO

• Definición
• Tipos de Diseño Cuadrado Latino
• Algunas Extensiones del Diseño Cuadrado Latino

Ventajas - Desventajas

• Ventajas
• Desventajas
• Justificación
• Aleatorización
• El Modelo Lineal
• Supuestos del modelo
• Eficiencia Relativa
• Bibliografía

Casos de estudio:

• Comparación del efecto de diferentes porcentajes de algodón sobre la resistencia de fibras
• Estadística Descriptiva
• Análisis de Varianza
• Comparación de medias
• Polinomios ortogonales y ajuste de ecuaciones

ANEXOS

Applets y animaciones interactivas de interés