El documento presenta los conceptos básicos de diseño experimental en 3 oraciones: 1) Explica las fases de un diseño experimental como la caracterización y optimización de procesos. 2) Define el método científico y los tipos de experimentos como absolutos. 3) Describe los principios de unidades experimentales, replicación, aleatorización y control local para minimizar variación y obtener estimaciones válidas.

1. UNIVERSIDAD ESTATAL DE BOLÍVAR
FACULTAD DE CIENCIAS AGROPECUARIAS;RECURSOS NATURALES Y DEL
AMBIENTE.
CARRERA DE AGROINDUSTRIAS
Integrantes: Andrade Bryan, Gaibor Sthefany, León Dayana, Tulmo Evelyn, Villota Julissa.
Materia: Diseño Experimental
Curso: 6to B
Fecha: 24/11/2021
Docente: Ing. Juan Gaibor Chávez PhD
Objetivo: Conceptos de diseño experimental

2. Capítulo 1
Principios del diseño de experimentos
• Aunque la aplicación o uso del diseño experimental se da en la mayoría de las áreas del conocimiento,
éste debe cumplir las siguientes fases:
1. Caracterización de un proceso: En esta
fase, se busca determinar los rangos de las
variables o factores controlables de mayor
influencia en las variables respuestas, que a
la vez minimizan el efecto de las variables
no controlables (factores o covariables).
2. Depuración y optimización de un proceso ya
caracterizado: En esta fase se hallan los niveles
de los factores estudiados que proporcionan la
respuesta óptima a la solución del proceso
caracterizado en la fase anterior.

3. 1.1. Método científico
• Definido como una aplicación de la lógica y la objetividad para el entendimiento de los fenómenos naturales.
Para éste, es esencial el estudio de lo que ya se conoce; a partir de dicho conocimiento se formulan las
hipótesis, las cuales se ponen a prueba partiendo, por lo general, de situaciones experimentales, siendo ésta la
parte crucial de todo el proceso ya que cualquier pregunta, donde sus respuestas no pueden obtenerse a partir
de la investigación, no puede aceptarse como parte del método científico.
1.2. Tipos de experimentos
El primero es el experimento absoluto en el cual el interés principal es la estimación y la determinación de las propiedades
físicas de la población a ser estudiada. Se espera que estas propiedades sean constantes, de acá el termino absoluto. Aquí el
propósito es incrementar el conocimiento científico. En estos experimentos un factor singular es estudiado frecuentemente
para examinar un número reducido de tratamientos posibles o niveles de un factor. La selección de los tratamientos se hace
generalmente mediante procesos aleatorios, por tanto, si el experimento puede ser repetido, el mismo grupo de tratamientos
no necesariamente será utilizado

4. 1.3. Unidades experimentales y muestrales
• Los elementos sobre los cuales se hacen las mediciones y a los cuales un tratamiento puede ser asignado
independientemente se denomina unidad experimental (UE) y al conjunto de unidades experimentales se
les denomina material experimental Cada unidad experimental contiene una o más unidades muestrales
en las cuales las condiciones experimentales planeadas previamente se realizan.
• Ejemplo 1.2.
• a) En un experimento agrícola para evaluar el rendimiento de algunas variedades de maíz, la unidad
experimental puede ser una porción de terreno de tamaño óptimo preestablecido, usualmente
denominada parcela, o un número de plantas o un número de mazorcas.
• b) En un estudio clínico, un paciente sometido a un tratamiento terapéutico puede ser considerado como
una unidad experimental.

5. 1.4. Fuentes de variación
Las unidades experimentales, en general, no serán homogéneas porque ellas poseen diferentes propiedades físicas
inherentes para una o más características. Frecuentemente detrás del control del experimentador, estos factores
inherentes causan diferencias sistemáticas entre las unidades experimentales creando fuentes de variación no
deseadas. Estas fuentes son de escaso interés práctico y no están relacionadas con el estudio.
1.5. Propiedades del diseño estadístico
El diseño estadístico de experimentos es esencialmente el plan para poner a funcionar el experimento, especificando
el arreglo de las unidades experimentales en el tiempo y/o espacio, y el patrón de observaciones que va a reportar
información.

6. 1.6. Replicación
El proceso de repetir en condiciones similares el experimento para cada tratamiento se denomina replicación.
Cuando el número de replicaciones es igual para todos los tratamientos el diseño se denomina balanceado, en caso
contrario se dice que es desbalanceado. Un número adecuado de replicaciones permite al experimentador obtener
una estimación del error experimental.
1.7. Aleatorización
Un supuesto valido en el análisis de varianza es que los errores experimentales son independientes. En el caso
de unidades experimentales adyacentes en tiempo y/o espacio, los errores asociados están correlacionados. Una
correlación positiva entre las unidades experimentales tiene una mayor varianza del tratamiento que si las
observaciones fueran independientes

7. 1.8. Control local
Al proceso de clasificación de las unidades experimentales en grupos homogéneos, se le denomina Control
Local o Bloqueo.
El bloqueo es un arreglo de unidades experimentales en grupos homogéneos, basados en características
comunes de los factores de clasificación. Los tratamientos se asignan a las unidades experimentales según
la estructura de bloques, así el uso de control local coloca algunas restricciones en la aleatorización de
tratamiento a las unidades experimentales.

8. 1.9. Clasificación de los diseños
El diseño de un experimento depende solamente de los supuestos relacionados con las propiedades de las unidades experimentales;
esencialmente tales características, determinan las restricciones que deben ser colocadas al aleatorizar los tratamientos a las unidades
experimentales, las cuales a su vez determinan el tipo de diseño experimental, los cuales pueden ser clasificados como: sistemáticos y
aleatorizados.
Los diseños sistemáticos poseen un patrón regular para la asignación de tratamientos a las unidades experimentales. Las razones dadas para
usar un diseño sistemático frecuentemente son:
• 1. Sistemático. Los tratamientos son asignados a las unidades experimentales de acuerdo a algún patrón predeterminado. Tales diseños no
proveen estimaciones validas del error experimental.
• 2. Aleatorizados. La asignación de los tratamientos a las unidades experimentales depende de algún patrón de aleatorización. Solo para
estos diseños, las técnicas de análisis de varianza son válidas.
• a) Irrestrictos. La aleatorización no está restringida a ningún arreglo de las unidades experimentales.
• b) Restricción Única. La aleatorización se restringe a un único requisito determinado en el arreglo de las unidades experimentales. Estos
son los diseños de bloques.
• c) Restricciones múltiples. La aleatorización se restringe a dos o más requisitos localizados en los arreglos de las unidades experimentales.
La misma subclase general existe para estos diseños como en el caso de los diseños de bloques.

9. 1.10. Estrategia de diseño
En la selección de un diseño experimental se debe tener en cuenta las características propias de la
disciplina en donde se realiza; a pesar que los principios estadísticos son los mismos, las estrategias
frecuentemente son distintas. La estrategia experimental depende del tiempo para realizar el experimento,
el costo de la experimentación y la cantidad de variación en el material experimental.
Los factores de bloqueo corresponden a diferentes variaciones sistemáticas. La idea de los diseños de control
del error es reducir el error experimental a través del bloqueo de los tratamientos, permitiendo esto último
esencialmente, que el material experimental quede en grupos más homogéneos.
1.11. Efecto de diseño de control del error

10. 1.12. Diseño de tratamientos
Cada uno de los diseños que controlan el error mencionados en la tabla 1.2 se usa con el fin de comparar
los tratamientos entre sí.
Lo más importante de un diseño de control del error con submuestreo es la separación del error experimental
y el error observacional (o de muestreo), o más precisamente, la separación de la varianza del error
experimental y el observacional.
1.13. Diseño de muestreo

11. 1.14. Recomendaciones para abordar un estudio experimental
1. Conocimiento claro del material experimental.
Aunque parezca obvio en la práctica, no siempre el desarrollo de un problema requiere de
experimentación ni es simple presentar un claro y apropiado estado del problema.
1. Escogencia de factores y niveles.
• El experimentador debe seleccionar las variables independientes o factores a ser estudiados,
estos pueden ser cuantitativos o cualitativos.
3. Selección de las variables respuesta según los objetivos.
• En la escogencia de la variable respuesta o variable dependiente el experimentador ha de estar
seguro que la respuesta a medir realmente provee información sobre el problema de interés.

12. 4. Selección del diseño experimental.
• Este paso es muy importante en el proceso de investigación.
5. Conducción del experimento.
• Es el proceso de recolección de datos. Se entenderá que en el proceso haya un ajuste al plan (control).
6. Análisis de datos.
• Las variables que intervienen, o mejor, que se procura sean consideradas en un ensayo, pueden relacionarse
matemáticamente de alguna forma.
7. Conclusiones y recomendaciones.
• Hecho el análisis de los datos, el experimentador puede extraer conclusiones (inferencia) sobre los
resultados. Las inferencias estadísticas deben ser físicamente interpretadas y su significancia práctica
evaluada.

13. 1.15. Principio general de inferencia y tipos de análisis estadístico
• De acuerdo a Hinkelman & Kempthorne (1994), el modelo para la elaboración de un diseño
experimental contiene cuatro componentes como se mención o en la sección 1.12. Estos se pueden
representar mediante el siguiente modelo lineal.