Diseño De Experimentos

¿Acaso es un experimento de laboratorio?

Experimentos agrícolas

Optimización de la aplicación de insumos

Mejorar y aumentar la producción

El diseño de experimentos forma parte del proceso de investigación.

Es un método que se aplica para planear y organizar una serie de pasos y acciones necesarios para realizar un experimento y obtener datos confiables así como conclusiones válidas del problema en estudio.

Se caracteriza porque involucra el manejo de variables independientes y variables dependientes, facilitando la comprensión y el análisis del efecto de los factores (variables independientes) sobre las variables de respuesta (variables dependientes).

Visualización del proceso de diseño de experimentos: combinación de máquinas, equipos, métodos y personas que inciden sobre la unidad experimental obteniendo una o más variables de respuesta. FACTORES CONTROLABLES

Factores o variables independientes

Unidad experimental

FACTORES INCONTROLABLES

Variables dependientes o variables de respuesta

DIFERENCIA ENTRE LA APLICACIÓN DE LA ESTADISTICA DESCRIPTIVA Y EL DISEÑO DE EXPERIMENTOS

EJEMPLO ¿qué concentración de plaguicidas tienen estas frutas? Análisis de laboratorio Toma de muestra

y1

y2

ANALISIS ESTADÍTICO Media ± desviación estándar

DATOS

y3

¿en el ejemplo anterior se aplicó diseño de experimentos? ANALICEMOS

Unidad experimental: fruta Variable independiente: ? Variable dependiente: concentración de plaguicida CONCLUSIÓN: • No se aplicó diseño de experimentos puesto que no se manejaron factores o variables independientes. • Se aplicó la estadística descriptiva mediante las medidas de tendencia central, media y desviación estándar.

EJEMPLO mejorando el rendimiento de un proceso químico Antecedentes: las variables del proceso que influyen en el rendimiento son TEMPERATURA y TIEMPO. El proceso actual se lleva a cabo a 155 °F en un tiempo de 1.7 h, con un rendimiento aproximado de 75%.

Temperatura 155 °F Tiempo 1.7 h

Proceso químico

rendimiento 75%

FACTORES

UNIDAD EXPERIMENTAL

VARIABLE DE RESPUESTA

temperatura tiempo

Proceso químico

rendimiento %

Al combinar distintos NIVELES de temperatura y tiempo en algunos experimentos, llamado EXPERIMENTOS FACTORIALES, se obuvo la siguiente gráfica:

Diagrama de SUPERFICIE DE RESPUESTA • se muestran las líneas de rendimiento 60. 70, 80. 90 y 95% formando contornos de respusta •Los contornos son proyecciones en la región tiempotemperatura de cortes transversales de la superficie de rendimiento • Las condiciones óptimas de síntesis se lograrán aumentando la

Para la aplicación del diseño estadístico y análisis de un experimento se requiere: 1. Definir claramente el objetivo: qué se va a estudiar. 2. Establecer los métodos: cómo se van a recopilar los datos. 3. Tener una idea cualitativa de cómo se van a analizar los datos:

1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.

Comprensión y planteamiento del problema. Elección de factores y niveles. Selección de la variable de respuesta. Elección del diseño experimental. Realización del experimento. Análisis de datos. Conclusiones y recomendaciones.

1. COMPRENSIÓN Y PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA • Identificar el problema y diseñar un experimento aceptable. • Involucrar al personal de todas las áreas que estén implicados. • Un planteamiento claro del problema contribuye a un mejor conocimiento del fenómeno y a la solución final del problema.

2. ELECCIÓN DE FACTORES Y NIVELES • El experimentador debe elegir los factores que variarán en el experimento. • Seleccionar los intervalos de variación y niveles específicos. • Se recomienda iniciar con dos niveles. • Establecer cómo controlar los factores y cómo se medirán.

3. SELECCIÓN DE LA VARIABLE DE RESPUESTA

• Seleccionar la variable dependiente que proporcione información útil del problema en estudio. • Considerar las repeticiones para obtener el error de medición.

4. ELECCIÓN DEL DISEÑO EXPERIMENTAL • Seleccionar el diseño experimental en base a los objetivos definidos. • Considerar el tamaño muestral (número de repeticiones). • Seleccionar el orden adecuado de la ejecución de los experimentos (aleatorizar cuando sea posible). • Considerar si habrá necesidad del bloqueo u otras restricciones de aleatorización.

5. REALIZACIÓN DEL EXPERIMENTO • Capacitarse en el manejo de técnicas e instrumentos de medición. • Verificar coeficiente de variación (%C.V.) del analista o experimentador. • Calibrar equipos de medición. • Verificar caducidad y condiciones de almacenamiento de reactivos. • Estandarización de soluciones (reactivos químicos). • Verificar condiciones de seguridad.

6. ANÁLISIS DE DATOS • Aplicar métodos estadísticos para analizar los datos (Ejemplo: ANDEVA, pruebas de rango múltiple). • Utilizar paquetes de softwere comerciales para el análisis de datos. • Por medio de los métodos estadísticos se obtiene el probable error de una conclusión. • Por medio de los métodos estadísticos se asigna un nivel de confiabilidad a los resultados.

7. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES • Se deben obtener conclusiones prácticas de los resultados y recomendar cursos de acción. • Los métodos gráficos son muy útiles para presentar los resultados a otras personas. • Deben hacerse corridas de seguimiento y pruebas de confirmación para validar las conclusiones del experimento (REPRODUCIBILIDAD).

PRINCIPIOS BÁSICOS DEL DISEÑO DE EXPERIMENTOS El DISEÑO ESTADISTICO DE EXPERIMENTOS es el proceso de planear un experimento para obtener datos apropiados, que pueden ser analizados mediante métodos estadísticos, con objeto de producir conclusiones

LOS TRES PRINCIPIOS BÁSICOS DEL DISEÑO DE EXPERIMENTOS

1. Obtención de réplicas 2. Aleatorización y, 3. Análisis por bloques

1. Obtención de RÉPLICAS: se refiere a una repetición del experimento básico. Propiedades importantes A. Se obtiene la estimación del error experimental, observando si la diferencia de los datos es estadísticamente significativa. B. La utilización de la réplica permite calcular la estimación más precisa del EFECTO DEL FACTOR en el experimento si se usa la media de la muestra como una estimación de dicho efecto.

2. ALEATORIZACIÓN: la asignación del material experimental y el orden en el que se realizan las pruebas individuales o ensayos se deben hacer al azar o aleatoriamente. Notas: o Los métodos estadíticos requieren que las observaciones (o los errores) sean variables aleatorias independientes. o LA aleatorización confirma esta suposición. o La aleatorización de los experimentos ayuda a “cancelar” los efectos de factores extraños que pudieran estar presentes.

SESGO: elección de muestras por conveniencia

RESULTADOS Y CONCLUSIONES • Se debe aclarar cómo se hizo el muestreo • Los resultados podrían no ser válidos.

INSESGADO: elección de muestras al azar

RESULTADOS Y CONCLUSIONES •Los resultados y conclusiones son válidos con un error establecido por el nivel de significancia elegido por el investigador.

3. El ANÁLISIS POR BLOQUES: porción de material experimental cuyas unidades son más homogéneas. La realización de análisis por bloques permite hacer comparaciones entre las condiciones de interés del experimento dentro de cada bloque.

PROBANDO SUPLEMENTO VITAMÍNICO Bloque 1

Bloque 2

Bloque 3

VENTAJAS •Se bloquea el tipo de deporte •Se puede obtener información de toda la población en estudio •Se puede obtener información por tipo de deporte

LOTES, MUESTRAS, REPRODUCIBILIDAD Y REPETICIONES

REPETICIONES

DATOS

Y1 Y2 Y3 MUESTRA

ANÁLISIS POR TRIPLICADO

LOTE 1

Ejemplo de datos generados en el análisis del lote 1: Y1 = 3.4 Y2 = 3.6 Y3 = 3.1

Datos que se introducen en el paquete estadístico

REPRODUCIBILIDAD: Se debe repetir todo el experimento para verificar si la información es reproducible

SI

El error calculado es natural

NO

Se debe analizar la fuente del error: equipo, métodos, analistas, muestreo.

Ejemplo de datos generados en el análisis del lote 1: Y1 = 3.4 Y2 = 3.6 Y3 = 3.1

Observe la variación entre los datos

Calcule su coeficiente de variación (%C.V.) como analista %C.V. =

Desviación estándar X 100 media

Criterios: Valores < del 5% son aceptables Valores > del 5%, siga practicando. Los datos generados no son aceptados por su gran margen de error

Primera vez

Segunda vez

Tercera vez

LOTE 1

LOTE 2

LOTE 3

REPETICIONES DATOS REPETICIONES DATOS REPETICIONES DATOS

Y1 Y2 Y3 ANÁLISIS POR TRIPLICADO

Y4 Y5 Y6 ANÁLISIS POR TRIPLICADO

Y7 Y8 Y9 ANÁLISIS POR TRIPLICADO

Primera serie

Segunda serie

Tercera serie

REPETICIONES DATOS REPETICIONES DATOS REPETICIONES DATOS

Y1 Y2 Y3 ANÁLISIS POR TRIPLICADO

Y4 Y5 Y6 ANÁLISIS POR TRIPLICADO

Y7 Y8 Y9 ANÁLISIS POR TRIPLICADO

Comparación de las diferencias entre los resultados de la primera, la segunda y la tercera serie, que nos indica el error experimental Las diferencias entre los factores del experimento, deben ser mayores que el error experimental. De no ser así no son significativas.

TEMA: Selección del medio de cultivo óptimo para el crecimiento de la microalga Chaetoceros sp. OBJETIVO: Evaluar el crecimiento de la microalga Chateoceros sp e un sistema de cultivo mediante el uso de unmedio base de urea y dos fertilizantes agrícolas, el triple 17 y el fert-pac 20-3010 HIPÓTESIS: Los medios de cultivo hechos a base de fertilizantes agrícolas tienen el mismo efecto en el crecimiento de la microalga que los medios utilizados a nivel laboratorio. DISEÑO DE EXPERIMENTOS Y ANALISIS ESTADISTICO: Se utilizó el diseño por bloques aleatorizado. El análisis de datos se hizo por medio de ANDEVA con un alfa de 0.05 y la comparación de tratamientos se hizo con la PRUEBA DE RANGO MÚLTIPLE DE DUNCAN. Se utilizó el paquete estadístico SAS. Se bloqueó el factor “días”.

TEMA: Evaluación de diferentes concentraciones de ácido cítrico para retardar o evitar el oscurecimeinto enzimático en manzanas. OBJETIVO: Comparar el efecto de las distintas concentraciones del ácido citrico en el oscurecimiento enzimático en manzanas a fin de retardarlo o evitarlo. HIPÓTESIS: La concentración de 200 ppm de ácido cítrico es la más efectiva para inhibir el pardeamiento enzimático. ANALISIS ESTADISTICO: Se utilizó el DISEÑO UNIFACTORIAL con cinco niveles (0, 50, 100, 200 y 300 ppm), siendo la VARIABLE DE RESPUESTA el grado de oscurecimiento enzimático expresado en porcentaje. El análisis de datos se hizo por medio de ANDEVA con un alfa de 0.05 y la comparación de tratamientos se hizo con la PRUEBA DE RANGO MÚLTIPLE DE DUNCAN. Se utilizó el paquete estadístico Statgraphic ver 5.0.

Unidad experimental: Rebanadas uniformes de manzana Factor: Ácido cítrico Niveles: 0, 50, 100, 200, 300 ppm

Variable de respuesta: Grado de oscurecimiento (%)

Repeticiones: duplicados de las mediciones

ESCALA SUBJETIVA PARA MEDIR EL GRADO DE OSCURECIMIENTO EN LAS MANZANAS % de oscurecimiento

Criterio

100

Totalmente oscuro

80

Muy oscuro

50

Medianamente oscuro

20

Poco oscuro

0

Sin oscurecimiento