SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 18
CONCEPTOS BASICOS
INTEGRANTE: MENDOZA MARISOL
CI:18.966329
CATEDRA:DISEÑO GRAFICO
PROFE:SOFIA IZQUIERDO
La estadística cumple con los siguientes pasos en el análisis de datos:
• Recolección
• Tabulación
• Análisis
• Conclusiones
• Interpretación
El diseño de experimentos: es una planificación anticipada de la forma en que
se conducirá el experimento, para obtener de él la información buscada.
El aplicar diseños experimentales en trabajos de investigación hace posible
detectar, numéricamente, diferencias o semejanzas reales. Las inferencias se
hacen sobre bases medibles de probabilidad. En virtud de que las metodologías
particulares de cada diseño están perfectamente establecidas, es posible
compara experimentos análogos.
El propósito del diseño de experimentos es proveer la máxima cantidad de
información sobre el problema planteado al mínimo costo.
Elementos del diseño de experimentos:
 el conjunto de tratamientos incluidos en el estudio
 el conjunto de unidades experimentales utilizadas en el estudio
 las reglas y procedimientos por los cuales los tratamientos son asignados a
las unidades experimentales (o viceversa).
 Las medidas o evoluciones que se hacen a las unidades experimentales
luego de aplicar los tratamientos.
Los principios básicos del diseño experimental son:
• La aleatorización o la aleatoriedad: es una técnica de control para asignar
los individuos a un grupo de modo tal que, todos los individuos de un
universo tengan la misma probabilidad de pertenecer al grupo.
• Replicación: se refiere a la repetición del experimento
básico; por lo tanto, es la repetición de las diferentes
unidades experimentales que conforman un experimento.
• Control local: son las acciones empleadas por el
investigador para disminuir o controlar el error
experimental; este principio se refiere a la cantidad de
balances, bloqueo y agrupamiento de las unidades
experimentales que se utilizan en este.
• Definiciones básicas
• Análisis de varianza: técnica estadística que nos permite
determinar la relación existente entre una o más variable endógena
y una o más variables exógenas.
• Arreglo y números de bloques: es una de las formas de
agrupamiento de las unidades experimentales.
• Confiabilidad: consistencia de los resultados cuando se utiliza
como técnica de control, medidas repetidas.
• Constancia: técnica de control que tiene por objeto lograr la
homogeneidad dentro de los grupos (bloques) o dentro del par
(datos apareados): tienen en común que se utilizan los propios
individuos como técnica de control. También se emplea esta técnica
en el experimento mixto.
• Control: técnica en el diseño de experimentos que se utiliza para
eliminar el efecto de variables intervinientes que perturban el efecto
de los tratamientos.
• Control de grupo de: el grupo al que no se aplica el tratamiento
en una investigación experimental.
• Dato: puntuación asignada a una unidad experimental como
resultado de un experimento.
• Diseño de experimentos: análisis estadístico que se aplica a los
datos, usando como técnica el análisis el análisis de varianza.
• Diseño fisherianos: diseños basados en las formas como se
constituyen los grupos experimentales y en la técnica de análisis de
varianza desarrollada por Fisher.
• Efecto de competencia y bordura: cuando se planifican
los experimentos, uno de los principios básicos que se toma
en cuenta es tratar de disminuir la variabilidad proveniente
de algunos factores que se pueden controlar.
• Efecto principal: efecto debido al factor bajo hipótesis, que
actúa independientemente de los otros factores.
• Error experimental: medida de la variabilidad de la variable
endógena (respuesta de los individuos sometidos a un
tratamiento).describe la variación entre las unidades
experimentales tratadas de forma idéntica e independiente.
Orígenes del error experimental:
 Variación natural entre unidades experimentales
 Variabilidad en la medición de la respuesta
 Imposibilidad de reproducir idénticas condiciones del
tratamiento de una unidad a otra.
 Interacción de tratamientos con unidad experimental.
 Cualquier factor externo.
• Error típico de medida: desviación típica de los errores de medida que
afecta a todas las puntuaciones obtenidas por un cierto grupo de
sujetos en un test.
• Estudio: termino genérico utilizado para cualquier tipo de investigación
(documental, experimental, de campo, etc.,)
• Experimento: estudio que se realiza sobre los individuos (unidades
experimentales) para probar si la acción (factor) que se ejerce sobre
ellos tiene efectos (respuesta) estadísticamente significativos. Un
experimento es la muestra en base a la cual se estimaran los
parámetros poblacionales, y se tomaran decisiones con respecto a la
comparación de las poblaciones en estudio. Cada experimento es una
pregunta que se hace a la naturaleza, por lo tanto, para que las
respuestas no sean confusas o contradictorias, es necesario que el
mismo sea:
 Técnicamente planeado
 Cuidadosamente conducido
 Adecuadamente analizado
 Cautelosamente interpretado
o Experimento unifactorial: es aquel en el que se
estudia simultáneamente más de un factor.
o Experimentos clásicos: son en los que se incluye
una sola variable exógena.
Factor: variable que el investigador puede tener bajo control,
denominado en la literatura actual variable exógena y en la
terminología de experimentos clásicos, variable independiente.es la
variable que manipula el investigador, para estudiar sus efectos sobre
la variable dependiente.
• Factor cualitativo: sus niveles se clasifican por atributos
cualitativos.
• Factor cuantitativo: sus niveles son cantidad numérica en una
escala.
• Factores observacionales: el investigador registra los datos pero
no interfiere en el proceso que observa.
• Factores experimentales: el investigador intenta controlar
completamente la situación experimental.
Hipótesis: afirmación que enuncia el investigador sobre la relación existente
entre las variables.
Ho: hipótesis nula, indica que no existe una diferencia significativa entre el
estadístico y el parámetro o entre dos o más estadísticos.
Interacción: entre dos factores existe interacción cuando el efecto de uno de
los factores depende de los distintos niveles del otro (u otros) factor.
Manipulación: control sistemático que el investigador ejerce sobre las
investigaciones bajo las cuales se realizan los experimentos.
Medida: es el valor que se asigna a una unidad experimental bajo el efecto de
un tratamiento. Son los valores de la variable dependiente, obtenidos de las
variables experimentales luego de la aplicación de los tratamientos.
Niveles: son las distintas modalidades con las que se presenta un factor.
Nivel del factor: es cada una de las categorías, valores o formas especificas
del factor.
Nivel de significación: subconjunto de valores en la distribución muestral del
estadístico que no permiten rechazar la hipótesis nula (Ho): se atribuyen al azar
las diferencias encontradas en a la información suministrada por las muestras.
Parcela: es todo individuo, (persona, animal, semilla) al que se le aplica un
tratamiento, es también llamada unidad experimental.
Problema: planteamiento, a modo interrogativo, de la relación existente entre
las variables que están bajo estudio.
Región de rechazo: subconjunto de valores en una distribución muestral del
estadístico que se conforman con la hipótesis del investigador (H1) y permiten
rechazar la hipótesis nula.
Tratamiento: cada uno de los niveles de un factor, se define como tratamiento a
un conjunto particular de condiciones experimentales que deben imponerse
sobre las unidades experimentales de un experimento.
Ejm en agronomía: cantidad de mezcla de determinado fertilizante, cantidad de
nutrientes o combinaciones de nutrientes utilizados, diferentes variedades o línea
de cultivo, distintas densidades de siembra o profundidad de siembra.
Conjunto de condiciones experimentales que serán impuestas a una unidad
experimental en un diseño elegido.
En experimentos unifactoriales, un tratamiento corresponde a un nivel de factor.
En experimentos multifactoriales, un tratamiento corresponde a la combinación
de niveles de factores.
Unidad experimental: o parcela más pequeña (individuo o conjunto de individuos)
en la que puede aplicarse un experimento. la unidad puede ser una parcela
sembrada de maíz, ajonjolí o un grupo de cerdos, bovinos o un lote de semillas es
la parte más pequeña del material experimental expuesta al tratamiento,
independientemente de otras unidades.
Validez interna: procedimiento mediante el cual se garantiza que los resultados
obtenidos en una investigación estén libre de sesgo.
Validez externa: proyección de los resultados de un
experimento hacia la población en la que se tomó la
muestra.
Variable latente: variable que no puede medirse
directamente, sino a través de sus indicadores.
Variable endógena: respuesta dada por la unidad
experimental bajo el efecto de un tratamiento o de la
interacción de uno o más tratamientos.
Es necesario aclarar que en experimentos ganaderos es
importante considerar, para lograr unidades experimentales
uniformes, los siguientes factores:
 Genéticos
 Nutricionales
 Capacidad fisiológica
 Edad
 Peso
 Periodo de gestación
 N° de lactaciones
 Manejo
 Enfermedades
Ensayo de uniformidad: en este tipo de experimentos hay que tomar
un periodo previo experimento para uniformizar los factores.
En Experimentos ganaderos: durante este periodo todos los animales
son tratados en igualdad de condiciones de alimentación, se controlan
peso, leche y % de grasa. Siempre que sea posible se toman animales
de igual, sexo, peso, etc.
En Experimentos agrícolas: para controlar la heterogeneidad del
suelo se deben considerar características topográficas, manejo,
humedad, etc.
Como ensayo de uniformidad habría que sembrar la variedad más pura
del cultivo más usual de la zona, labores similares. Realizar esta
operación en pequeñas parcelas en surcos de 5m de largo.
Ejemplos de los Establecimiento 1 y 2
Un experimento es uní o multifactorial Es unifactorial
Los factores son: hay un solo factor llamado raciones de alimento
Alimento
Los tratamientos son cada una de las tres raciones
La variable es el aumento del peso en KG.
La unidad experimental son 5 cerdos
Se harían un minino de tres replicaciones
Los animales que se necesitan son 5 cerdos, 3 raciones, 3 replicaciones=45
animales
El diseño se haría DCA
El control local: se chequean condiciones ambientales y de terrenos homogéneas,
se calibran balanzas.
Aleatorización: se considera 9 corrales con 5 cerdos cada uno.

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Diseño factorial de 3 factores
Diseño factorial de 3 factores Diseño factorial de 3 factores
Diseño factorial de 3 factores Oscar Saenz
 
Estadística y diseños experimentales aplicados a la educación superior
Estadística y diseños experimentales  aplicados a la educación superiorEstadística y diseños experimentales  aplicados a la educación superior
Estadística y diseños experimentales aplicados a la educación superiorEscuela Militar de Ingeniería (EMI)
 
Introducción al diseño de experimentos
Introducción al diseño de experimentosIntroducción al diseño de experimentos
Introducción al diseño de experimentosProf. Ismael
 
Equipo 3 "Clasificación de los diseños experimentales"
Equipo 3 "Clasificación de los diseños experimentales"Equipo 3 "Clasificación de los diseños experimentales"
Equipo 3 "Clasificación de los diseños experimentales"RosarioFL
 
Ejercicios diseño de bloques completos al azar ejercicio 1
Ejercicios diseño de bloques completos al azar ejercicio 1Ejercicios diseño de bloques completos al azar ejercicio 1
Ejercicios diseño de bloques completos al azar ejercicio 1Instituto Tecnologico De Pachuca
 
Unidad 4 DISEÑO COMPLETAMENTE AL AZAR
Unidad 4 DISEÑO COMPLETAMENTE AL AZARUnidad 4 DISEÑO COMPLETAMENTE AL AZAR
Unidad 4 DISEÑO COMPLETAMENTE AL AZARVerónica Taipe
 
Preguntas y ejercicios
Preguntas y ejerciciosPreguntas y ejercicios
Preguntas y ejerciciospaul robles
 
Diseño de bloques completamente aleatorio (dbca) 7
Diseño de bloques completamente aleatorio (dbca) 7Diseño de bloques completamente aleatorio (dbca) 7
Diseño de bloques completamente aleatorio (dbca) 7Carmelo Perez
 
U1 introduccion a los diseños experimentales
U1 introduccion a los diseños experimentalesU1 introduccion a los diseños experimentales
U1 introduccion a los diseños experimentalesRobert Valverde
 
7 arreglos factoriales 2015
7   arreglos factoriales 20157   arreglos factoriales 2015
7 arreglos factoriales 2015rbarriosm
 

La actualidad más candente (20)

Diseño factorial de 3 factores
Diseño factorial de 3 factores Diseño factorial de 3 factores
Diseño factorial de 3 factores
 
Estadística y diseños experimentales aplicados a la educación superior
Estadística y diseños experimentales  aplicados a la educación superiorEstadística y diseños experimentales  aplicados a la educación superior
Estadística y diseños experimentales aplicados a la educación superior
 
Dca y bca
Dca y bcaDca y bca
Dca y bca
 
PRUEBA DE DUNCAN
 PRUEBA DE DUNCAN PRUEBA DE DUNCAN
PRUEBA DE DUNCAN
 
Introducción al diseño de experimentos
Introducción al diseño de experimentosIntroducción al diseño de experimentos
Introducción al diseño de experimentos
 
Equipo 3 "Clasificación de los diseños experimentales"
Equipo 3 "Clasificación de los diseños experimentales"Equipo 3 "Clasificación de los diseños experimentales"
Equipo 3 "Clasificación de los diseños experimentales"
 
Método duncan
Método duncan Método duncan
Método duncan
 
Ejercicios diseño de bloques completos al azar ejercicio 1
Ejercicios diseño de bloques completos al azar ejercicio 1Ejercicios diseño de bloques completos al azar ejercicio 1
Ejercicios diseño de bloques completos al azar ejercicio 1
 
Unidad 4 DISEÑO COMPLETAMENTE AL AZAR
Unidad 4 DISEÑO COMPLETAMENTE AL AZARUnidad 4 DISEÑO COMPLETAMENTE AL AZAR
Unidad 4 DISEÑO COMPLETAMENTE AL AZAR
 
Preguntas y ejercicios
Preguntas y ejerciciosPreguntas y ejercicios
Preguntas y ejercicios
 
Diferencia mínima significativa (LSD)
Diferencia mínima significativa (LSD)Diferencia mínima significativa (LSD)
Diferencia mínima significativa (LSD)
 
Diseño factorial 2k...
Diseño factorial 2k...Diseño factorial 2k...
Diseño factorial 2k...
 
Diseño experimental
Diseño experimentalDiseño experimental
Diseño experimental
 
Ejercicios cuadrados latinos ejercicio 2
Ejercicios cuadrados latinos ejercicio 2Ejercicios cuadrados latinos ejercicio 2
Ejercicios cuadrados latinos ejercicio 2
 
Preguntas Diseno Factoriales
Preguntas Diseno FactorialesPreguntas Diseno Factoriales
Preguntas Diseno Factoriales
 
Diseño de bloques completamente aleatorio (dbca) 7
Diseño de bloques completamente aleatorio (dbca) 7Diseño de bloques completamente aleatorio (dbca) 7
Diseño de bloques completamente aleatorio (dbca) 7
 
Estadistica 1
Estadistica 1Estadistica 1
Estadistica 1
 
U1 introduccion a los diseños experimentales
U1 introduccion a los diseños experimentalesU1 introduccion a los diseños experimentales
U1 introduccion a los diseños experimentales
 
7 arreglos factoriales 2015
7   arreglos factoriales 20157   arreglos factoriales 2015
7 arreglos factoriales 2015
 
Estadística: Prueba de Tukey
Estadística: Prueba de TukeyEstadística: Prueba de Tukey
Estadística: Prueba de Tukey
 

Destacado

DISEÑO EXPERIMENTAL PURO
DISEÑO EXPERIMENTAL PURODISEÑO EXPERIMENTAL PURO
DISEÑO EXPERIMENTAL PUROcarolina
 
Planificación y Análisis de Experimentos de Forma Correcta
Planificación y Análisis de Experimentos de Forma CorrectaPlanificación y Análisis de Experimentos de Forma Correcta
Planificación y Análisis de Experimentos de Forma CorrectaXavi Barber
 
Pasos (17) de la Investigación Científica
Pasos (17) de la Investigación CientíficaPasos (17) de la Investigación Científica
Pasos (17) de la Investigación CientíficaLUIS POWELL
 
Purificador de agua casero
Purificador de agua caseroPurificador de agua casero
Purificador de agua caseroMarly Higuita
 
Prueba de homogeneidad de varianza
Prueba de homogeneidad de varianzaPrueba de homogeneidad de varianza
Prueba de homogeneidad de varianzaRaul Flores Mara
 
7. Análisis de Varianza (ANOVA)
7. Análisis de Varianza (ANOVA) 7. Análisis de Varianza (ANOVA)
7. Análisis de Varianza (ANOVA) Consuelo Valle
 
método científico pasos y ejemplo paulina morales
método científico pasos y ejemplo paulina morales método científico pasos y ejemplo paulina morales
método científico pasos y ejemplo paulina morales paula_morales
 
Diseño de investigacion transversal y longitudinal
Diseño de investigacion transversal y longitudinalDiseño de investigacion transversal y longitudinal
Diseño de investigacion transversal y longitudinalRicardo Hernández
 

Destacado (15)

DISEÑO EXPERIMENTAL PURO
DISEÑO EXPERIMENTAL PURODISEÑO EXPERIMENTAL PURO
DISEÑO EXPERIMENTAL PURO
 
Diseño preexperimental
Diseño preexperimentalDiseño preexperimental
Diseño preexperimental
 
Planificación y Análisis de Experimentos de Forma Correcta
Planificación y Análisis de Experimentos de Forma CorrectaPlanificación y Análisis de Experimentos de Forma Correcta
Planificación y Análisis de Experimentos de Forma Correcta
 
Cuadro comparativo
Cuadro comparativoCuadro comparativo
Cuadro comparativo
 
Pasos (17) de la Investigación Científica
Pasos (17) de la Investigación CientíficaPasos (17) de la Investigación Científica
Pasos (17) de la Investigación Científica
 
Purificador de agua casero
Purificador de agua caseroPurificador de agua casero
Purificador de agua casero
 
Análisis de Varianza (ANOVA)
Análisis de Varianza (ANOVA)Análisis de Varianza (ANOVA)
Análisis de Varianza (ANOVA)
 
Prueba de homogeneidad de varianza
Prueba de homogeneidad de varianzaPrueba de homogeneidad de varianza
Prueba de homogeneidad de varianza
 
Análisis de la varianza
Análisis de la varianzaAnálisis de la varianza
Análisis de la varianza
 
Anova
AnovaAnova
Anova
 
7. Análisis de Varianza (ANOVA)
7. Análisis de Varianza (ANOVA) 7. Análisis de Varianza (ANOVA)
7. Análisis de Varianza (ANOVA)
 
método científico pasos y ejemplo paulina morales
método científico pasos y ejemplo paulina morales método científico pasos y ejemplo paulina morales
método científico pasos y ejemplo paulina morales
 
Análisis de la varianza (ANOVA)
Análisis de la varianza (ANOVA)Análisis de la varianza (ANOVA)
Análisis de la varianza (ANOVA)
 
Análisis de Varianza
Análisis de VarianzaAnálisis de Varianza
Análisis de Varianza
 
Diseño de investigacion transversal y longitudinal
Diseño de investigacion transversal y longitudinalDiseño de investigacion transversal y longitudinal
Diseño de investigacion transversal y longitudinal
 

Similar a Conceptos básicos de diseño experimental

Diseño de investigación_II
Diseño de investigación_IIDiseño de investigación_II
Diseño de investigación_IIJacinto Arroyo
 
Introducción al diseño experimental
Introducción al diseño experimentalIntroducción al diseño experimental
Introducción al diseño experimentalEdinzo Pulido
 
Presentacion Diseños de Investigación.ppt
Presentacion Diseños de Investigación.pptPresentacion Diseños de Investigación.ppt
Presentacion Diseños de Investigación.pptgiancarlo836912
 
diseño cuasiexperimental
diseño cuasiexperimentaldiseño cuasiexperimental
diseño cuasiexperimentalLulu Salinas
 
Potencialización estadística de la investigación
Potencialización estadística de la investigaciónPotencialización estadística de la investigación
Potencialización estadística de la investigaciónGabriel Contreras Serrano
 
DE Cap1 Introducción.ppsx
DE Cap1 Introducción.ppsxDE Cap1 Introducción.ppsx
DE Cap1 Introducción.ppsxCamilaLpez87
 
Introducción al muestreo y al diseño de experimentos
Introducción al muestreo y al diseño de experimentos Introducción al muestreo y al diseño de experimentos
Introducción al muestreo y al diseño de experimentos Jair H. Blanquet
 
Diseño de investigacion trabajo grupal final [autoguardado]
Diseño de investigacion   trabajo grupal final [autoguardado]Diseño de investigacion   trabajo grupal final [autoguardado]
Diseño de investigacion trabajo grupal final [autoguardado]ULADECH CATOLICA
 
El diseño cuasiexperimental primer trabajo victor[1]
El diseño cuasiexperimental primer trabajo victor[1]El diseño cuasiexperimental primer trabajo victor[1]
El diseño cuasiexperimental primer trabajo victor[1]uabc
 

Similar a Conceptos básicos de diseño experimental (20)

Experimento
ExperimentoExperimento
Experimento
 
Diseño de investigación_II
Diseño de investigación_IIDiseño de investigación_II
Diseño de investigación_II
 
Disenos experimentales
Disenos experimentalesDisenos experimentales
Disenos experimentales
 
Introducción al diseño experimental
Introducción al diseño experimentalIntroducción al diseño experimental
Introducción al diseño experimental
 
6. diseno de investigacion
6. diseno de investigacion6. diseno de investigacion
6. diseno de investigacion
 
Metodos experimentales
Metodos experimentalesMetodos experimentales
Metodos experimentales
 
Presentacion Diseños de Investigación.ppt
Presentacion Diseños de Investigación.pptPresentacion Diseños de Investigación.ppt
Presentacion Diseños de Investigación.ppt
 
diseño cuasiexperimental
diseño cuasiexperimentaldiseño cuasiexperimental
diseño cuasiexperimental
 
ConcepcióN EleccióN De Un DiseñOs De InvestigacióN I
ConcepcióN EleccióN De Un DiseñOs De InvestigacióN IConcepcióN EleccióN De Un DiseñOs De InvestigacióN I
ConcepcióN EleccióN De Un DiseñOs De InvestigacióN I
 
U2 cap7-disenoinvestigacion
U2 cap7-disenoinvestigacionU2 cap7-disenoinvestigacion
U2 cap7-disenoinvestigacion
 
Potencialización estadística de la investigación
Potencialización estadística de la investigaciónPotencialización estadística de la investigación
Potencialización estadística de la investigación
 
DE Cap1 Introducción.ppsx
DE Cap1 Introducción.ppsxDE Cap1 Introducción.ppsx
DE Cap1 Introducción.ppsx
 
Diapositivas07.ppt
Diapositivas07.pptDiapositivas07.ppt
Diapositivas07.ppt
 
Introducción al muestreo y al diseño de experimentos
Introducción al muestreo y al diseño de experimentos Introducción al muestreo y al diseño de experimentos
Introducción al muestreo y al diseño de experimentos
 
Diseños de la Investigación.
Diseños de la Investigación. Diseños de la Investigación.
Diseños de la Investigación.
 
Equipo 3.1
Equipo 3.1Equipo 3.1
Equipo 3.1
 
Diseño de investigacion trabajo grupal final [autoguardado]
Diseño de investigacion   trabajo grupal final [autoguardado]Diseño de investigacion   trabajo grupal final [autoguardado]
Diseño de investigacion trabajo grupal final [autoguardado]
 
El diseño cuasiexperimental primer trabajo victor[1]
El diseño cuasiexperimental primer trabajo victor[1]El diseño cuasiexperimental primer trabajo victor[1]
El diseño cuasiexperimental primer trabajo victor[1]
 
-.
-.-.
-.
 
DiseñO Experimental.
DiseñO Experimental.DiseñO Experimental.
DiseñO Experimental.
 

Conceptos básicos de diseño experimental

  • 1. CONCEPTOS BASICOS INTEGRANTE: MENDOZA MARISOL CI:18.966329 CATEDRA:DISEÑO GRAFICO PROFE:SOFIA IZQUIERDO
  • 2. La estadística cumple con los siguientes pasos en el análisis de datos: • Recolección • Tabulación • Análisis • Conclusiones • Interpretación El diseño de experimentos: es una planificación anticipada de la forma en que se conducirá el experimento, para obtener de él la información buscada. El aplicar diseños experimentales en trabajos de investigación hace posible detectar, numéricamente, diferencias o semejanzas reales. Las inferencias se hacen sobre bases medibles de probabilidad. En virtud de que las metodologías particulares de cada diseño están perfectamente establecidas, es posible compara experimentos análogos. El propósito del diseño de experimentos es proveer la máxima cantidad de información sobre el problema planteado al mínimo costo.
  • 3. Elementos del diseño de experimentos:  el conjunto de tratamientos incluidos en el estudio  el conjunto de unidades experimentales utilizadas en el estudio  las reglas y procedimientos por los cuales los tratamientos son asignados a las unidades experimentales (o viceversa).  Las medidas o evoluciones que se hacen a las unidades experimentales luego de aplicar los tratamientos. Los principios básicos del diseño experimental son: • La aleatorización o la aleatoriedad: es una técnica de control para asignar los individuos a un grupo de modo tal que, todos los individuos de un universo tengan la misma probabilidad de pertenecer al grupo.
  • 4. • Replicación: se refiere a la repetición del experimento básico; por lo tanto, es la repetición de las diferentes unidades experimentales que conforman un experimento. • Control local: son las acciones empleadas por el investigador para disminuir o controlar el error experimental; este principio se refiere a la cantidad de balances, bloqueo y agrupamiento de las unidades experimentales que se utilizan en este.
  • 5. • Definiciones básicas • Análisis de varianza: técnica estadística que nos permite determinar la relación existente entre una o más variable endógena y una o más variables exógenas. • Arreglo y números de bloques: es una de las formas de agrupamiento de las unidades experimentales. • Confiabilidad: consistencia de los resultados cuando se utiliza como técnica de control, medidas repetidas. • Constancia: técnica de control que tiene por objeto lograr la homogeneidad dentro de los grupos (bloques) o dentro del par (datos apareados): tienen en común que se utilizan los propios individuos como técnica de control. También se emplea esta técnica en el experimento mixto.
  • 6. • Control: técnica en el diseño de experimentos que se utiliza para eliminar el efecto de variables intervinientes que perturban el efecto de los tratamientos. • Control de grupo de: el grupo al que no se aplica el tratamiento en una investigación experimental. • Dato: puntuación asignada a una unidad experimental como resultado de un experimento. • Diseño de experimentos: análisis estadístico que se aplica a los datos, usando como técnica el análisis el análisis de varianza. • Diseño fisherianos: diseños basados en las formas como se constituyen los grupos experimentales y en la técnica de análisis de varianza desarrollada por Fisher.
  • 7. • Efecto de competencia y bordura: cuando se planifican los experimentos, uno de los principios básicos que se toma en cuenta es tratar de disminuir la variabilidad proveniente de algunos factores que se pueden controlar. • Efecto principal: efecto debido al factor bajo hipótesis, que actúa independientemente de los otros factores. • Error experimental: medida de la variabilidad de la variable endógena (respuesta de los individuos sometidos a un tratamiento).describe la variación entre las unidades experimentales tratadas de forma idéntica e independiente.
  • 8. Orígenes del error experimental:  Variación natural entre unidades experimentales  Variabilidad en la medición de la respuesta  Imposibilidad de reproducir idénticas condiciones del tratamiento de una unidad a otra.  Interacción de tratamientos con unidad experimental.  Cualquier factor externo.
  • 9. • Error típico de medida: desviación típica de los errores de medida que afecta a todas las puntuaciones obtenidas por un cierto grupo de sujetos en un test. • Estudio: termino genérico utilizado para cualquier tipo de investigación (documental, experimental, de campo, etc.,) • Experimento: estudio que se realiza sobre los individuos (unidades experimentales) para probar si la acción (factor) que se ejerce sobre ellos tiene efectos (respuesta) estadísticamente significativos. Un experimento es la muestra en base a la cual se estimaran los parámetros poblacionales, y se tomaran decisiones con respecto a la comparación de las poblaciones en estudio. Cada experimento es una pregunta que se hace a la naturaleza, por lo tanto, para que las respuestas no sean confusas o contradictorias, es necesario que el mismo sea:  Técnicamente planeado  Cuidadosamente conducido
  • 10.  Adecuadamente analizado  Cautelosamente interpretado o Experimento unifactorial: es aquel en el que se estudia simultáneamente más de un factor. o Experimentos clásicos: son en los que se incluye una sola variable exógena.
  • 11. Factor: variable que el investigador puede tener bajo control, denominado en la literatura actual variable exógena y en la terminología de experimentos clásicos, variable independiente.es la variable que manipula el investigador, para estudiar sus efectos sobre la variable dependiente. • Factor cualitativo: sus niveles se clasifican por atributos cualitativos. • Factor cuantitativo: sus niveles son cantidad numérica en una escala. • Factores observacionales: el investigador registra los datos pero no interfiere en el proceso que observa. • Factores experimentales: el investigador intenta controlar completamente la situación experimental.
  • 12. Hipótesis: afirmación que enuncia el investigador sobre la relación existente entre las variables. Ho: hipótesis nula, indica que no existe una diferencia significativa entre el estadístico y el parámetro o entre dos o más estadísticos. Interacción: entre dos factores existe interacción cuando el efecto de uno de los factores depende de los distintos niveles del otro (u otros) factor. Manipulación: control sistemático que el investigador ejerce sobre las investigaciones bajo las cuales se realizan los experimentos. Medida: es el valor que se asigna a una unidad experimental bajo el efecto de un tratamiento. Son los valores de la variable dependiente, obtenidos de las variables experimentales luego de la aplicación de los tratamientos. Niveles: son las distintas modalidades con las que se presenta un factor. Nivel del factor: es cada una de las categorías, valores o formas especificas del factor.
  • 13. Nivel de significación: subconjunto de valores en la distribución muestral del estadístico que no permiten rechazar la hipótesis nula (Ho): se atribuyen al azar las diferencias encontradas en a la información suministrada por las muestras. Parcela: es todo individuo, (persona, animal, semilla) al que se le aplica un tratamiento, es también llamada unidad experimental. Problema: planteamiento, a modo interrogativo, de la relación existente entre las variables que están bajo estudio. Región de rechazo: subconjunto de valores en una distribución muestral del estadístico que se conforman con la hipótesis del investigador (H1) y permiten rechazar la hipótesis nula. Tratamiento: cada uno de los niveles de un factor, se define como tratamiento a un conjunto particular de condiciones experimentales que deben imponerse sobre las unidades experimentales de un experimento.
  • 14. Ejm en agronomía: cantidad de mezcla de determinado fertilizante, cantidad de nutrientes o combinaciones de nutrientes utilizados, diferentes variedades o línea de cultivo, distintas densidades de siembra o profundidad de siembra. Conjunto de condiciones experimentales que serán impuestas a una unidad experimental en un diseño elegido. En experimentos unifactoriales, un tratamiento corresponde a un nivel de factor. En experimentos multifactoriales, un tratamiento corresponde a la combinación de niveles de factores. Unidad experimental: o parcela más pequeña (individuo o conjunto de individuos) en la que puede aplicarse un experimento. la unidad puede ser una parcela sembrada de maíz, ajonjolí o un grupo de cerdos, bovinos o un lote de semillas es la parte más pequeña del material experimental expuesta al tratamiento, independientemente de otras unidades. Validez interna: procedimiento mediante el cual se garantiza que los resultados obtenidos en una investigación estén libre de sesgo.
  • 15. Validez externa: proyección de los resultados de un experimento hacia la población en la que se tomó la muestra. Variable latente: variable que no puede medirse directamente, sino a través de sus indicadores. Variable endógena: respuesta dada por la unidad experimental bajo el efecto de un tratamiento o de la interacción de uno o más tratamientos.
  • 16. Es necesario aclarar que en experimentos ganaderos es importante considerar, para lograr unidades experimentales uniformes, los siguientes factores:  Genéticos  Nutricionales  Capacidad fisiológica  Edad  Peso  Periodo de gestación  N° de lactaciones  Manejo  Enfermedades
  • 17. Ensayo de uniformidad: en este tipo de experimentos hay que tomar un periodo previo experimento para uniformizar los factores. En Experimentos ganaderos: durante este periodo todos los animales son tratados en igualdad de condiciones de alimentación, se controlan peso, leche y % de grasa. Siempre que sea posible se toman animales de igual, sexo, peso, etc. En Experimentos agrícolas: para controlar la heterogeneidad del suelo se deben considerar características topográficas, manejo, humedad, etc. Como ensayo de uniformidad habría que sembrar la variedad más pura del cultivo más usual de la zona, labores similares. Realizar esta operación en pequeñas parcelas en surcos de 5m de largo.
  • 18. Ejemplos de los Establecimiento 1 y 2 Un experimento es uní o multifactorial Es unifactorial Los factores son: hay un solo factor llamado raciones de alimento Alimento Los tratamientos son cada una de las tres raciones La variable es el aumento del peso en KG. La unidad experimental son 5 cerdos Se harían un minino de tres replicaciones Los animales que se necesitan son 5 cerdos, 3 raciones, 3 replicaciones=45 animales El diseño se haría DCA El control local: se chequean condiciones ambientales y de terrenos homogéneas, se calibran balanzas. Aleatorización: se considera 9 corrales con 5 cerdos cada uno.