ejemplos de diseño de experimentos

El diseño de experimentos es un libro de 1935 del estadístico inglés Ronald Fisher sobre el diseño de experimentos y se considera una obra fundacional en el diseño experimental[1][2][3] Entre otras contribuciones, el libro introdujo el concepto de hipótesis nula en el contexto del experimento de la dama que degusta el té[4] y dedica un capítulo al cuadrado latino.

Fisher introdujo la hipótesis nula mediante un ejemplo, el ahora famoso experimento de la dama que prueba el té, como una apuesta casual. Afirmó la capacidad de determinar los medios de preparación del té mediante el gusto. Fisher propuso un experimento y un análisis para probar su afirmación. Se le ofrecerían 8 tazas de té, 4 preparadas con cada método, para que las determinara. Propuso la hipótesis nula de que ella no poseía tal habilidad, por lo que sólo estaba adivinando. Con esta hipótesis, el número de aciertos (la estadística de la prueba) formaba una distribución hipergeométrica. Fisher calculó que su probabilidad de acertar todos los vasos era de 1/70. Provisionalmente, estaba dispuesto a reconocer su capacidad (rechazar la hipótesis nula) sólo en este caso. Teniendo un ejemplo, Fisher comentó:[5]

diseño de experimentos mediante el

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El diseño de experimentos (DOE, DOX o diseño experimental) es el diseño de cualquier tarea que tiene como objetivo describir y explicar la variación de la información bajo condiciones que se hipotetizan para reflejar la variación. El término se asocia generalmente a los experimentos en los que el diseño introduce condiciones que afectan directamente a la variación, pero también puede referirse al diseño de cuasi-experimentos, en los que se seleccionan para su observación las condiciones naturales que influyen en la variación.

En su forma más sencilla, un experimento pretende predecir el resultado introduciendo un cambio de las condiciones previas, que está representado por una o más variables independientes, también denominadas «variables de entrada» o «variables predictoras». El cambio de una o más variables independientes suele tener como hipótesis un cambio en una o más variables dependientes, también denominadas «variables de salida» o «variables de respuesta.» El diseño experimental también puede identificar variables de control que deben mantenerse constantes para evitar que factores externos afecten a los resultados. El diseño experimental implica no sólo la selección de las variables independientes, dependientes y de control adecuadas, sino la planificación de la realización del experimento en condiciones estadísticamente óptimas dadas las limitaciones de los recursos disponibles. Existen múltiples enfoques para determinar el conjunto de puntos de diseño (combinaciones únicas de los ajustes de las variables independientes) que se utilizarán en el experimento.

cuasi-exp

Normalmente, queremos ver si un elemento de diseño o los cambios en una interfaz conducen a una experiencia más usable (experimento) o si los resultados más deseables están asociados a algún aspecto de nuestros diseños (correlación).

Es decir, examinamos una variable independiente (diseños) y observamos los efectos en una variable dependiente: mayores tasas de finalización, tiempos de tarea más rápidos, menos llamadas al servicio de asistencia o más conversiones, por ejemplo.

Aunque este tipo de investigación se engloba en el amplio paraguas de la experimentación, existen algunos matices en los distintos diseños de investigación. Los cuatro principales tipos de diseño con relevancia para la investigación de usuarios son el experimental, el cuasi-experimental, el correlacional y el de un solo sujeto. Estos diseños de investigación van desde un nivel de alta validez y generalizabilidad hasta otros de menor validez y generalizabilidad. En primer lugar, una nota sobre la validez.

Asignar aleatoriamente a los participantes a diferentes tratamientos de diseño y/o a un control en un estudio de investigación es un diseño experimental. Por ejemplo, hace poco queríamos saber cuál de los tres diseños de una página de pago de comercio electrónico entenderían mejor los usuarios a la hora de decidir cómo enviar o recoger sus productos en una tienda. Creamos tres escenarios de envío para probar los tres diseños (dos variables independientes) y utilizamos las variables dependientes de precisión, dificultad percibida, confianza y tiempo.

experimento

En estadística, un experimento factorial completo es un experimento cuyo diseño consta de dos o más factores, cada uno con valores posibles discretos o «niveles», y cuyas unidades experimentales adoptan todas las combinaciones posibles de estos niveles en todos esos factores. Un diseño factorial completo también puede denominarse diseño completamente cruzado. Un experimento de este tipo permite al investigador estudiar el efecto de cada factor sobre la variable de respuesta, así como los efectos de las interacciones entre los factores sobre la variable de respuesta.

En la gran mayoría de los experimentos factoriales, cada factor tiene sólo dos niveles. Por ejemplo, con dos factores que tienen dos niveles cada uno, un experimento factorial tendría cuatro combinaciones de tratamiento en total, y suele denominarse diseño factorial 2×2.

Si el número de combinaciones en un diseño factorial completo es demasiado alto para ser logísticamente factible, puede hacerse un diseño factorial fraccionado, en el que se omiten algunas de las combinaciones posibles (normalmente al menos la mitad).

Ronald Fisher argumentó en 1926 que los diseños «complejos» (como los diseños factoriales) eran más eficaces que el estudio de un factor a la vez[2]. Fisher escribió: «No hay aforismo que se repita con más frecuencia en relación con los ensayos de campo, que el de que debemos hacer a la naturaleza pocas preguntas o, idealmente, una pregunta a la vez». El autor está convencido de que esta opinión es totalmente errónea».