Diseño Experimental

1. NOMBRE DEL EQUIPO:
LAS DISEÑADORAS EXPERIMENTALES
INTEGRANTES:
ALIRIS GONZALEZ
EVA LAMBONA
MARY HERNÁNDEZ
KATERINA RUIZ

2. “DISEÑOS EXPERIMENTALES”
El diseño experimental es una técnica estadística que permite identificar y
cuantificar las causas de un efecto dentro de un estudio experimental. En un diseño
experimental se manipulan deliberadamente una o más variables, vinculadas a las
causas, para medir el efecto que tienen en otra variable de interés. El diseño
experimental prescribe una serie de pautas relativas qué
variables hay que manipular, de qué manera, cuántas veces
hay que repetir el experimento y en qué orden para poder
establecer con un grado de confianza predefinido la
necesidad de una presunta relación de causa-efecto.
El diseño experimental encuentra aplicaciones en la
industria, la agricultura, la mercadotecnia, la medicina, la
ecología, las ciencias de la conducta, etc. constituyendo una fase esencial en el
desarrollo de un estudio experimental.
HISTORIA DEL DISEÑO
Ronald Fisher es considerado el padre del diseño experimental en sus estudios
de agronomía en el primer tercio del siglo XX. A la lista de los pioneros de su uso
hay que añadir los de Frank Yates, W.G. Cochran y G.E.P. Box. Muchas de las
aplicaciones originarias del diseño experimental estuvieron relacionadas con la
agricultura y la biología, disciplinas de las que procede parte de la terminología
propia de dicha técnica del pico y del coco.

3. CARACTERÍSTICAS
La selección de los tratamientos y la disposición
experimental deberá hacerse de la forma más
simple posible.
Grado de precisión: El experimento deberá tener la capacidad de medir
diferencias entre tratamientos con los grados de
precisión que desee el investigador. Para cumplir
con este propósito se deberá partir de un diseño y un
número de repeticiones adecuados.
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.
Este deberá ser tan amplio como sea posible. Los experimentos que
contribuyen a aumentar el rango de validez del experimento son los experimentos
replicados y los experimentos con estructuras factoriales.

4. 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 debido únicamente al azar.
ETAPAS O FASES
Enunciado o planteamiento del problema.
Formulación de hipótesis.
Proposición de la técnica experimental y el diseño.
Examen de sucesos posibles y referencias en que se basan las razones para la
indagación que asegure que el experimento proporcionará la información
requerida y en la extensión adecuada.
Consideración de los posibles resultados desde el punto de vista de los
procedimientos estadísticos que se aplicarán y para asegurar que se satisfagan
las condiciones necesarias para que sean válidos estos procedimientos.
Ejecución del experimento.
Aplicación de las técnicas estadísticas a los resultados experimentales.
Extracción de conclusiones con medidas de la confiabilidad de las
estimaciones generadas. Deberá darse cuidadosa
consideración a la validez de las conclusiones para
la población de objetos o eventos a la cual se van a
aplicar.
Valoración
de
la
investigación
completa
y
contrastación con otras investigaciones del mismo
problema o similares.

5. VENTAJAS Y DESVENTAJAS
Ventajas
La asignación aleatoria de las unidades de análisis a los grupos experimental y control
permite controlar la validez interna del experimento.
Las posibles diferencias que manifiesten en los grupos son producto de la casualidad.
La utilización de la preprueba permite cuantificar el cambio inducido por el
tratamiento experimental.
La asignación por pareamiento aleatorio permite controlar las diferencias entre las
unidades de análisis.
Desventajas
La validez interna pudiera ser afectada por la preprueba.
El pareamiento aleatorio es útil cuando se trabaja un experimento en el que los grupos
están integrados por 12 o 14 unidades de análisis, es decir, es aplicable en grupos
pequeños.
Diseños de Solomon: Por medio de la mezcla de los dos anteriores tipos de diseños
experimentales Solomon propone diseños con tres y cuatro grupos. Éstos son una
extensión de los diseños experimentales de dos grupos. Es posible verificar los
posibles efectos de la preprueba sobre la posprueba y controlar las fuentes de
invalidación interna. Los diseños de Solomon tienen la siguiente estructura:
Diseño de tres grupos de Solomon:
A GE O1 X O2 (Diseño 3.3)
A GC O1 - O2
A GC - X O2
2 Diseño de cuatro grupos de Solomon:
A GE O1 X O2 (Diseño 3.4)

6. A GC O1 - O2
A GC - X O2
A GC - - O2
En estos diseños el segundo grupo control se convierte automáticamente en un
segundo grupo experimental. El diseño de cuatro grupos de Solomon es difícil de
aplicar, de controlar y de medir estadísticamente. No obstante lo anterior, permite
realizar una doble experimentación y comparación de grupos.
Otro tipo de diseños de investigación más avanzados son los llamados diseños
factoriales que son considerados como una consecuencia del diseño de cuatro grupos
de Solomon. R. A. Fisher desarrollo los diseños factoriales al igual que los métodos
estadísticos para su análisis (Van Dalen y Meyer, 1986).
TÉCNICAS DE RECOLECCION DE DATOS
Es la obtención efectiva de los datos necesarios para el cumplimiento de los
objetivos de la investigación.
ANALIS DE LOS RESULTADOS
El procedimiento de datos incluye las funciones de edición y codificación. La
edición comprende la revisión de los formatos de datos en cuanto a la legibilidad,
consistencia y totalidad de los datos. La codificación implica el establecimiento de
categorías para las respuestas o grupos de respuestas (Kinnear y Taylor, 1993).
Una vez que se ha realizado la recopilación y registro de datos, estos deben
someterse a un proceso de análisis o examen crítico que permita precisar las causas
que llevaron a tomar la decisión de emprender el estudio y ponderar las posibles
alternativas de acción para su efectiva atención.

7. El propósito del análisis es establecer los fundamentos para desarrollar
opciones de solución al factor que se estudia, con el fin de introducir las medidas de
mejoramiento en las mejores condiciones posibles (Franklin, 1998)
CONCLUSIONES
En este trabajo podemos darnos cuenta de la importancia del diseño de
experimentos, o dicho de otra manera, el planear paso a paso las operaciones para así
obtener un resultado satisfactorio a nuestro problema planteado.
Para el diseño de un experimento debemos tener en cuenta los efectos y las
características de nuestro problema a resolver. Como se puede apreciar un diseño
debe de ser lo más sencillo posible y así poder ahorrar tiempo, inversión y personal,
pero no por eso se deben de olvidar considerar los principios básicos en el diseño.
Observamos el trabajo conjunto de los investigadores con los estadísticos que
nos llevan a obtener una mejor planeación del experimento, aunque tiene sus
desventajas se puede notar que actuando de manera correcta se puede cambiar la
forma de ver de los inconvenientes que puede representar el alto costo que se tiene
con los estadísticos.
Podemos estar seguros de que si llevamos a cabo todos los elementos de la lista
de comprobación tendremos una planeación efectiva de nuestro experimento y así
obtener los resultados esperados.
BIBLIOGRAFÍA
Referecias Bibliograficas
KEMPTHORNE O. The Design and Analysis of Experiments.
John Wiley and Sons. , New York, 1952, p.10
BICKING A. C. Some Uses of statistics en the Planning of Experiments.
Industrial Quality Control, Vol. 10 No. 4, Enero 1954.

8. COX D. R. Planning of Experiments.
John Wiley and Sons, Inc. New York, 1978
OSTLE B. Estadística Aplicada.
Limusa-Wiley, México, 1975, Cap. 10
MENDEZ I. Lineamientos Generales para la planeación de Experimentos.
Monografía No. 15, Vol. 15 IIMAS. 1980.
Referencias Electrónicas
Referencia Electrónica - Información en Línea – Fecha de Consulta 21/02/2014
Disponible en: Es.wikipedia.org/wiki/diseño_esperimental
Referencia Electrónica - Información en Línea – Fecha de Consulta 21/02/2014
Disponible
en:
www.vitual.unal.edu.co/cursos/ciencias/2000352/html/un1/cont_102_02.html
Referencia Electrónica - Información en Línea – Fecha de Consulta 21/02/2014
Disponible en: www.monografias.com/trabajos7/diex/diex.shtml