Diseño experimental

Diseño experimental

1. El proceso de planeamiento de un experimento.

   • Se toman datos apropiados con la mayor realidad posible
     • Son analizados mediante métodos estadísticos que derivan conclusiones válidas y objetivas.

2. Simplicidad

   • La selección de los tratamientos y la disposición experimental deberá hacerse de la forma más simple posible.

3. Grado de precisión

   • Para cumplir con este propósito se deberá partir de un diseño y un número de repeticiones adecuados.

4. Ausencia de error sistemático

   • Se debe planear un experimento con el propósito de asegurar que las unidades experimentales que reciban un tratamiento no difieran sistemáticamente de aquellas que reciben otro tratamiento, procurando de esta manera obtener una estimación insesgada del efecto de tratamientos.

5. Rango de validez de las conclusiones

   • Los experimentos que contribuyen a aumentar el rango de validez del experimento son los experimentos replicados y los experimentos con estructuras factoriales.

6. Cálculo del grado de incertidumbre

   • En todo experimento existe algún grado de incertidumbre en cuanto a la validación de las conclusiones. El experimento deberá ser concebido de modo que sea posible calcular la probabilidad de obtener los resultados observados

7. El Modelo Material Subjetivo

   • Formulación del Problema Estadístico
     • se selecciona la(s) variable(s) respuesta(s) o variable (s) dependiente(s)
     • Desarrollo de un Diseño Estadístico
       • El diseño de tratamiento, el diseño de control de error y el muestreo y diseño de observaciones.
       • Diseño de Tratamientos
         • Diseño de Muestreo y Observaciones
           • Determina a que nivel deben tomarse las observaciones y qué clase de observaciones se deben tomar
           • Ejecución del Experimento
             • Consiste en la aplicación de cada uno de los procesos de laboratorio o procedimientos (tratamientos) a las unidades experimentales de acuerdo al diseño experimental seleccionado.
             • Análisis Estadístico
   • Factores o variables Dependientes
   • Factores o variables independientes