DISEÑOS EXPERIMENTALES.

DISEÑOS EXPERIMENTALES Y MÉTODOS EXPERIMENTALES

DISEÑOS EXPERIMENTALES.

I. Objetivo.

Al finalizar los estudiantes estarán en capacidad de seleccionar el diseño más adecuado, según el objetivo de la investigación.

II. Introducción.

El desarrollo de nuevas tecnologías dentro del proceso productivo, sea este de tipo agropecuario o de tipo industrial, surge del proceso de investigación. De aquí la importancia de los diseños experimentales en la generación de información confiable.

El diseño estadístico de experimentos se refiere al proceso para planear el experimento de tal forma que se recaben datos adecuados que puedan analizarse con métodos estadísticos que lleven a conclusiones validas y objetivas. Cuando el problema incluye datos que están sujetos a errores experimentales, la metodología estadística es el único enfoque objetivo de análisis. Por lo tanto, cualquier experimento incluye dos aspectos: El diseño del experimento y el análisis estadístico de los datos.

Es común que durante el proceso de investigación se utilicen diseños experimentales no adecuados, es decir que no responden al objetivo de la investigación y por lo tanto, su análisis estadístico también será equivocado, por lo que se llegan a conclusiones erradas, cuando esto ocurre la investigación no tiene ninguna validez.

En el presente documento se hace una breve reseña de lo que son los diseños experimentales de uso más común en la Universidad Católica Agropecuaria del Trópico Seco.

Definiciones

Un experimento es un ensayo o prueba.

Un experimento diseñado es una prueba o serie de pruebas en las que se inducen cambios deliberados en las variables de entrada de un proceso o sistema, de manera que sea posible identificar y observar las causas de los cambios en la respuesta de salida.

Algunas de las variables del proceso son controlables (x, factores) y otras no (z). Los objetivos del experimento son:

• determinar qué variables tienen mayor influencia en la variable respuesta (y)

• determinar el mejor valor de las variables controladas (x) que influyen en y, de modo que y tenga casi siempre un valor cercano al valor nominal deseado

• determinar el mejor valor de las x que influyen en y, de modo que la variabilidad de y sea pequeña

• determinar el mejor valor de las x que influyen en y, de modo que se minimicen los efectos de las variables incontrolables

Los métodos de diseño experimental tienen un cometido importante en el desarrollo de procesos y en la depuración de procesos para mejorar el rendimiento. El objetivo pueden desarrollar un proceso consistente o robusto, es decir, afectado mínimamente por fuentes de variabilidad externas (z).

El diseño experimental es un medio de importancia crítica en el medio de la ingeniería para mejorar el rendimiento de un proceso de manufactura. También se plantea extensamente en el desarrollo de nuevos procesos. La aplicación de técnicas de diseño experimental en una fase temprana del desarrollo de un proceso puede dar por resultado:

mejora del rendimiento del proceso

menor variabilidad y mayor proximidad a los objetivos menor tiempo de desarrollo

menores costes globales

Los métodos de diseño experimental también tienen un cometido importante en las actividades de diseño técnico (o de ingeniería) en las que se desarrollan nuevos productos y se mejoran otros ya existentes. Algunas aplicaciones son:

1. evaluación y comparación de configuraciones de diseño básicas

2. evaluación de materiales alternativos

3. selección de parámetros de diseño de modo que el producto funcione bien en una amplia variedad de condiciones de campo.

El uso del diseño experimental en estas áreas puede dar por resultado productos con mayor confiabilidad y mejor funcionamiento en el campo, menores costes, y menor tiempo de diseño y desarrollo del producto.

Directrices para el diseño de experimentos

Para usar un enfoque estadístico al diseñar y analizar un experimento, se requiere que

todos los participantes en él tengan de antemano una idea clara de qué es realmente lo que se va a estudiar, cómo se van a recopilar los datos y, al menos, una idea cualitativa de cómo se van a analizar. El procedimiento recomendado sería:

1. Comprensión y plantemiento del problema.

En la práctica no siempre es sencillo darse cuenta de que existe un problema que requiere experimentación, ni diseñar un planteamiento claro y aceptable del mismo. Es necesario desarrollar todas las ideas sobre los objetivos del experimento. Suele ser importante solicitar la opinión de todas las partes implicadas. Un planteamiento claro del problema contribuye a menudo en forma sustancial a un mejor conocimiento del fenómeno y de la solución final del problema.

2. Elección de factores y niveles.

El experimentador debe elegir los factores que variarán en el experimento, los intervalos de dicha variación y los niveles específicos a los que se hará el experimento. También debe considerarse la forma en que se controlarán estos factores para mantenerlos en los niveles deseados, y cómo se les medirá. Para ello es necesario conocer el proceso. Tal conocimiento suele ser una combinación de experiencia práctica y comprensión teórica. Es importante investigar todos los factores que pueden ser de interés, y no depender

demasiado de la experiencia pasada, en particular durante las primeras etapas de experimentación o cuando el proceso no está muy avanzado. Cuando el objetivo es escrutinio de factores o la caracterización del proceso, suele ser mejor mantener bajo número de niveles de los factores.

Selección de la variable respuesta. Al seleccionar la respuesta o variable

dependiente, experimentador debe estar seguro de que la respuesta que se va a medir verdaderamente

provea información útil acerca del proceso de estudio. Con frecuencia, la variable respuesta será el promedio o la desviación estándar (o ambas) de la característica medida. No son raras las respuestas múltiples. La capacidad de medición (o el error de medición) también es un factor importante. Si la capacidad de medición es deficiente, sólo puede esperarse que el experimentador detecte efectos relativamente grandes de los factores; en caso contrario, deben hacerse repeticiones.

Elección del diseño experimental.

Es necesario considerar el tamaño muestral, seleccionar un orden adecuado para los ensayos experimentales y determinar si hay implicado bloqueo u otras restricciones de aleatorización. Es importante tener presente los objetivos experimentales al elegir el diseño. En muchos experimentos de ingeniería se sabe de antemano que algunos factores producen respuestas diferentes. En consecuencia, hay interés en determinar qué factores causan esta diferencia y en estimar la magnitud del cambio de la respuesta. En otras situaciones habrá más interés en verificar la uniformidad.

Realización del experimento.

Es vital vigilar el proceso cuidadosamente para asegurar que todo se haga conforme a lo planeado. En esta fase, los errores en el procedimiento suelen anular la validez experimental.

Análisis de datos.

Deben emplearse métodos estadísticos para analizar los datos, de modo que los resultados y conclusiones sean objetivos más que operativos. Si el experimento se diseñó correctamente y si se ha realizado conforme al diseño, los métodos estadísticos que se requieren no son muy complicados. Existen excelentes paquetes de software para el análisis de datos y métodos gráficos sencillos que son importantes en la interpretación de dichos datos. El análisis de residuos y la verificación de la idoneidad del modelo son también técnicas de gran utilidad. Los métodos estadísticos, no obstante, no pueden probar que un factor (o varios factores) tiene un efecto particular. Sólo proporcionan directrices para la veracidad y validez de los resultados. Aplicados adecuadamente, no permiten probar algo experimentalmente sino sólo hacen posible obtener el probable error de una conclusión o asignar un nivel de confiabilidad a los resultados. La principal ventaja es que agregan objetividad al proceso de toma de decisiones.

Conclusiones y recomendaciones.

Una vez que se han analizado los datos, el experimentador debe extraer conclusiones prácticas de los resultados y recomendar un curso de acción. En esta fase a menudo son útiles los métodos gráficos. También deben realizarse réplicas de seguimiento y pruebas de confirmación para validar las conclusiones del experimento.

Durante todo este proceso es necesario tener presente que la experimentación es parte importante del proceso de aprendizaje, en el cual formulamos hipótesis acerca de un sistema, realizamos experimentos para investigar dichas hipótesis, y con base en los resultados formulamos hipótesis nuevas. Esto sugiere que la experimentación es iterativa. Suele ser un grave error diseñar un único experimento grande y amplio al principio del estudio. Para que un experimento tenga éxito es necesario conocer los factores importantes, los intervalos en los que deben hacerse variar esos factores, la cantidad adecuada de niveles por usar, y las unidades de medida apropiadas para estas variables. Por lo general no se conocen a la perfección las respuestas a estas preguntas, sino que se aprende acerca de ellas a medida que se avanza. Conforme progresa un programa

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