Introducción

Diseño Experimental

Edimer David Jaramillo

2025-02-14

Método científico


Método PPDAC


Inferencia estadística


Proceso de análisis de datos


Manejo de datos


Exploración de datos


Modelación


Planificación


  • Objetivo del estudio: ¿Qué esperan aprender o entender las partes interesadas en el experimento?
  • Selección de respuestas: ¿Qué variable (s) se utilizarán para evaluar el objetivo del estudio?
  • Selección de tratamientos y otras covariables:
    • Factor: variable que se cree afectará a la variable respuesta
    • Tipos de factores: cuantitativos y cualitativos
    • Factores cuantitativos: toman valores en un rango continuo
    • Factores cualitativos: los valores de una factor se denominan niveles, un tratamiento es un nivel del factor o una combinación de niveles de varios factores
  • Desarrollar un plan de estudio: ¿Cómo se recopilarán los datos? ¿Cada cuánto se realizarán mediciones? ¿Quién es la unidad experimental?
  • Recopilación de datos: describa con detalle los valores reales de los factores y cómo se registrará la variable respuesta
  • Análisis de datos: realice análisis de datos para evaluar la relación entre los factores y las variables respuesta.
  • Extraer conclusiones: el análisis de datos deberá ser de utilidad para extraer conclusiones, armar conjeturas o nuevas hipótesis y establecer recomendaciones.

Algunas preguntas de interés…


  • ¿Cuál es la proporción de semillas germinadas para la marca X?
  • ¿Existen diferencias en la proporción de frutas afectadas para dos casas comerciales que proveen un producto que inhibe el efecto de plagas?
  • ¿Cuál es el promedio del rendimiento (en toneladas por hectárea) para el cultivo de café en Colombia?
  • ¿Existen diferencias en el promedio de producción de leche al suministrar el aditivo A vs aditivo B en la dieta de las vacas?
  • ¿Existe alguna relación entre la cantidad de forraje verde consumido vs la producción de leche?
  • ¿Existe alguna relación entre la edad de parto y el peso de los animales?

Tipos de modelos


Tipos de métodos estadísticos


Diseño experimental


¿Por qué hacer un experimento?

  • Determinar las principales causas de variación en una respuesta medida
  • Encontrar las condiciones que dan lugar a una respuesta máxima o mínima
  • Obtener un modelo matemático para predecir respuestas futuras

Técnicas fundamentales

  • Replicación -> Incrementa precisión
  • Bloqueo -> Incrementa precisión
  • Aleatorización -> Reduce el sesgo


  • Réplica
  • Repetición
  • Unidad experimental
  • Factor (fuente de variación)
  • Tratamiento
  • Bloque
  • Efectos aditivos
  • Efectos multiplicativos (interacción)

¡Gracias!