Diseño experimental en la investigación

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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.

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Introducción al diseño de experimentos

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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.

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Diseño de experimentos pdf

Algunas de las contribuciones más importantes a la teoría y la práctica de la inferencia estadística en el siglo XX han sido las del diseño experimental. La mayor parte del desarrollo inicial fue estimulada por las aplicaciones en la agricultura. Los principios estadísticos que subyacen al diseño de experimentos fueron desarrollados en gran medida por R. A. Fisher durante su trabajo pionero en la Estación Experimental de Rothamsted en las décadas de 1920 y 1930.

El uso de los métodos de diseño experimental en la industria química fue promovido en la década de 1950 por el amplio trabajo de Box y sus colaboradores sobre los diseños de superficie de respuesta (Box y Draper, 1987). En los últimos 15 años, se ha producido un enorme aumento en la aplicación de las técnicas de diseño experimental en la industria. Esto se debe en gran medida al mayor énfasis en la mejora de la calidad y al importante papel que desempeñan los métodos estadísticos en general, y el diseño de experimentos en particular, en la industria japonesa. El trabajo del consultor de calidad japonés G. Taguchi sobre el diseño robusto para la reducción de la variación ha demostrado el poder de las técnicas de diseño experimental para la mejora de la calidad.

Diseño de experimentos para motores

El libro de texto que utilizamos aporta una perspectiva de ingeniería al diseño de experimentos. Aportaremos otros contextos y ejemplos de otros campos de estudio, como la agricultura (donde se realizaron muchas de las primeras investigaciones), la educación y la nutrición. Sorprendentemente, el sector de los servicios también ha empezado a utilizar el diseño de experimentos.

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Si tuviéramos presupuestos infinitos de tiempo y recursos, probablemente no se armaría un gran alboroto por el diseño de experimentos. En la producción y el control de calidad queremos controlar el error y aprender todo lo que podamos sobre el proceso o la teoría subyacente con los recursos de que disponemos. Desde el punto de vista de la ingeniería, intentamos utilizar la experimentación con los siguientes fines:

La robustez es un concepto que entra en la estadística en varios puntos. En el análisis, la robustez de la etapa se refiere a una técnica que no está demasiado influenciada por los datos malos. Incluso si hay un valor atípico o datos malos, se quiere obtener la respuesta correcta. Independientemente de quién o qué intervenga en el proceso, seguirá funcionando. Volveremos a esta noción de solidez más adelante en el curso (Lección 12).