Diseño experimental

ING. NANCY CHARIGUAMÁN
Correo:
• nchariguaman@unach.edu.ec
Celular: 0995107708
DISEÑO EXPERIMENTAL / UNACH/ 2014

 Identificar las ventajas y limitaciones del muestreo, así
como los aspectos relacionados con la formación del lote y
la selección de la muestra.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS:
 Explicar por qué una muestra es la única forma posible de
tener conocimientos acerca de una población.
 Tener claro cuando aplicar las técnicas de muestreo.
 Diferenciar las técnicas de muestreo para nuestro conjunto
de datos.

 La recopilación y el análisis de datos son fundamentales en
la ciencia e ingeniería.
 Al analizar los datos recopilados en experimentos, los
cientificos descubren los principios que gobiernan el mundo
físico y los ingenieros aprenden como diseñar nuevos
productos y procesos importantes.
 Una de las dificultades que se presentan con los datos
científicos es que estos se encuentran sujetos a variaciones
aleatorias o incertidumbre.
 Una muestra es un medio utilizado para inferir algo acerca
de una población.

En muchos casos el muestreo es la única forma de determinar
algo acerca de la población. Razones por lo que el muestreo es
necesario:
1. La naturaleza destructiva de ciertas pruebas.
2. La imposibilidad física de revisar todos los integrantes de
la población.
3. El costo de estudiar a todos los integrates de una
población.
4. Lo adecuado de los resultados de la muestra.
5. En ocasiones se necesitaría mucho tiempo para entrevistar
a toda la población.

Existen dos métodos para seleccionar muestras de poblaciones
que son:
MUESTREO NO ALEATORIO O DE JUICIO: Se emplea el
conocimiento y la opinión personal para identificar a los
elementos de la población que deben incluirse en la muestra.
Una muestra seleccionada por muestreo de juicio se basa en la
experiencia de alguien con la población.
Ej: Un guardabosques, reuniría una muestra de juicio si
decidiera con anticipación las zonas de una gran área arbolada
que recorrería para estimar la cantidad de madera que podría
obtenerse.
Algunas veces, una muestra de juicio se usa como guía o muestra
tentativa para decidir cómo tomar una muestra aleatoria más
adelante.

MUESTRA PROBABILÍSTICA: Es aquella que se
selecciona de modo que cada integrante de la
población en estudio tenga una probabilidad conocida
(pero distinta de cero) de ser incluido en la muestra.
MUESTREO ALEATORIO SIMPLE: Muestra
seleccionada de manera que cada integrante de la
población tenga la misma probabilidad de quedar
incluido.
Ej: Imagine que se han vendido diez mil billetes de
lotería y que se eligen 5 ganadores. Cuál es la
manera más justa de elegir a los ganadores?.

Sol:
Colocar todos los billetes de lotería en un recipiente,
mezclarlos y extraer 5 de ellos uno tras otro. Los
boletos premiados constituyen una muestra aleatoria
simple de la población de diez mil billetes de
lotería. Cada boleto es igualmente probable de ser
uno de los cinco boletos extraídos.
Es importante indicar que cada conjunto de 5
boletos que se puede formar del total tiene la misma
probabilidad de ser el grupo que se extrae. Esta idea
constituye la base de la definición de una muestra
aleatoria simple.

MUESTREO ALEATORIO SISTEMÁTICO: los
elementos son seleccionados de la población dentro de un
intervalo uniforme que se mide con respecto al tiempo, al
orden o al espacio.
Ej: Alfabeticamente, en un archivo según la fecha en que
se reciben, o por algún otro método. Se selecciona al azar
un punto de partida, y despúes se elige para la muestra
cada k-ésimo elemento de la población.
Ej: Si tuviera que entrevistar a cada vigésimo estudiante
de una universidad, escogería un punto de inicio aleatorio
entre los primeros 20 nombres del directorio estudiantil y
luego seleccionaría cada 20 nombres y asi
sucesivamente.

MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO: Se divide
a una población en subgrupos, denominados estratos, y se
selecciona una muestra de cada uno. Una muestra
estratificada garantiza la representación de cada subgrupo.
Ej: Supongamos que los pacientes de un
médico estan divididos en cuatro grupos de
acuerdo con su edad. El médico desea
averiguar cuantas horas duermen sus
pacientes.

Sol: Para obtener una estimación de esta
característica de la población, podría tomar
una muestra aleatoria de cada uno de los
cuatro grupos de edades y ponderar las
muestras de acuerdo con el porcentaje de
pacientes en ese grupo.

MUESTREO POR CONGLOMERACIÓN: otro tipo común de
muestreo es el muestreo por conglomeración, el cual se emplea con
bastante frecuencia para reducir el costo de muestrear una población
dispersa en un área geográfica grande.
Ej: Supóngase que se desea efectuar un reconocimiento para
determinar los puntos de vista de industriales respecto a las
políticas estatales y federales referentes protección ambiental. Si se
seleccionara una muestra aleatoria de industriales y personalmente
se comunicara con cada uno, ello tomaría mucho tiempo y sería
sumamente costoso. En vez de eso, podría emplearse el muestreo
por conglomeración subdividiendo una región extensa en aréas
menores a las que se las denomina unidades primarias.
Supongamos que se subdivide la región en 12 unidades primarias,
depues seleccionan al azar cuatro areas menores: 2,7,4,12 y se
concentran los esfuerzos en éstas.

 Los orígenes de la estadística están asociados a los
del ser humano. En su afán de supervivencia, el
hombre se ha visto obligado a buscar
permanentemente un conocimiento y una
explicación de la realidad que lo rodea, haciendo
observaciones, registros y comparaciones para
tal efecto.
Procedimientos mediante los cuales
se inspecciona un suceso de interés.
El objetivo es finalizar con una
anotación de datos
Llamados también datos, son las
anotaciones realizadas en un formato
determinado para posteriormente
realizar con ellas los análisis que
concluirán en una caracterización del
suceso.
Procesos mediante los cuales se
efectúan estudios de diferencia
entre dos o más agrupaciones de
datos con el fin de verificar
cambios o simplemente diferencias

 Hasta el siglo XVIII la estadística tiene un
carácter pasivo por no tener, todavía, su
“método” propio. Logra su gran impulso con
el cálculo y desarrollo de la probabilidad. Se
ha convertido, con el paso del tiempo, en un
conocimiento necesario para el desarrollo de
muchos campos: Ingeniería, Economía,
Sociología, Antropología, etc.

ESTADÍSTICA: Es la ciencia que se ocupa de
recolectar, organizar, presentar, analizar e interpretar
datos para ayudar a una toma de decisiones más
efectiva.
TIPOS DE ESTADÍSTICA
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: Conjunto de
métodos para organizar, resumir y presentar los
datos de manera informativa.
ESTADÍSTICA INFERENCIAL: Conjunto de
métodos utilizados para saber algo acerca de una
población, basandose en una muestra.

POBLACÓN: Conjunto de todos los posibles
individuos, objetos o medidas de interés.
MUESTRA: Una porción, o parte, de la población
de interés.
Ej: Un ingeniero que supervisa la calidad quiere
inspeccionar rollos de papel tapiz para obtener información
acerca de la tasa de fallas que tiene la imprenta. Decide
tomar una muestra de 50 rollos de la producción de un día.
Cada hora durante cinco horas, toma los diez últimos rollos
producidos y cuenta el número de fallas de cada uno.
Esta es una muestra aleatoria simple?

Sol:
No. No todo subconjunto de 50 rollos de papel tapiz
tiene la misma probabilidad de pertenecer a la
muestra. Para formar una muestra aleatoria simple,
el ingeniero necesitaría asignar un número a cada
rollo producido durante el día y después generar
números aleatorios para determinar con que rolos se
forma la muestra.

PARAMETRO: Es una característica de la población
ESTADÍSTICO: Es una característica de la muestra.
Ej: El Banco Nacional del Fomento (BNF)está
considerando una fusión con el Banco del Pichincha,
para concretarla requiere la aprobación de los
accionistas. En su junta anual, a la que están invitados
todos los accionistas, el presidente del BNF le
pregunta a los asistentes si aprueban el trato. El 85%
lo aprueba. Es este porcentaje una estadística de
muestra o un párametro de población?

Comprenden un numero
finitamente grande de
unidades elementales.
Ejemplo: Todas las
enfermeras del Salvador
LA POBLACION
Población Infinita Población Finita
PUEDE SER
Es aquella que tiene un
número limitado o finito
de unidades elementales.
Ejemplo: Los salarios de las
enfermeras de
determinado hospital.

Poblaciones y muestras
El problema y los objetivos de la investigación orientan a ver
cuáles son las unidades de análisis : personas, instituciones,
organizaciones, hechos u objetos observables; que nos
proporcionarán los datos en la investigación.
La población es el conjunto de todos los elementos a ser
investigados, que sea la necesaria y suficiente.
La muestra es una parte representativa de la población en la
que realizaremos nuestro estudio, refleja en sus unidades las
características de dicha población. Los resultados obtenidos
en ella son inferidos a la población o universo. Elegir una
muestra probabilística o no probabilística depende del tipo de
estudio, del nivel de inferencia que se quiera dar a los
resultados; así como de la disponibilidad de tiempo y
recursos del investigador.

Fórmulas para calcular el tamaño de la muestra
Determinar el tamaño de la muestra, a veces no es
sencillo; primero porque se requiere conocimientos
estadísticos, y segundo porque depende del estudio y
de la disponibilidad de recursos y tiempo del
investigador.
A continuación las fórmulas más usuales cuando se
conoce N y cuando no se conoce:
pq
NC
ME
1)(N
Npq
n
2
2


11)(NM
N
n 2


E
2
2
M
pqN
n
E
C
 2
22
E
Z
n



Técnicas e instrumentos
Las encuestas
Se realizan con cuestionarios elaborados para obtener información
de los elementos muestrales.
Tipo de preguntas:
De identificación.- Orientadas a conocer: nombre, edad, sexo,
profesión, estado civil, etc.
De información.- Se recogen generalmente con la escala
categórica nominal ”si”, “no”, las respuestas “si” podrían
proporcionar además alguna otra información.
De opinión.- Orientadas a recibir criterios del encuestado.
De intención y/o actitud.- Ejemplos: ¿Qué haría usted en caso de
....?,

Formas de realizar las preguntas.- Pueden ser:
a) Abiertas.- El encuestado contesta libremente.
EJEMPLOS
1) ¿Qué opinión le merece la gestión del actual presidente? . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . .
2) Indique las características principales que debe reunir el egresado
de Ingeniería. . . . . . . . . . . . . . . . . . .
b) Cerradas.- Son fáciles de codificar y preparar su interpretación
y análisis. Su escala puede ser:
Nominal (categórica).- Clasificación de los elementos investigados
de acuerdo a ciertas características en dos (dicotómicas) o más
(politómicas) categorías, sin orden o jerarquía, un resultado no puede
caer en dos categorías ni tampoco fuera de ellas.

EJEMPLOS
1) ¿Considera usted que el voto es obligación de todo ciudadano
ecuatoriano?
de acuerdo ( ), indeciso ( ), en desacuerdo ( )
2) ¿Utiliza material didáctico en sus clases?
si ( ), a veces ( ), no ( )
Ordinal.- Indica la posición relativa, orden o jerarquía de los
elementos investigados con respecto a ciertas características que
se evalúan, sin reflejar distancias entre una y otra.
EJEMPLO
1) El rendimiento de sus estudiantes es:
excelente ( ), muy bueno ( ), bueno ( ),
regular ( ), deficiente ( )

§ De intervalo.- A más del orden o jerarquía entre las
categorías los intervalos de medición son iguales; así
por ejemplo la temperatura de 40o a 41o es la misma
en magnitud a la diferencia de 50o a 51o .
En esta escala numérica el cero es arbitrario, no
representa ausencia de la característica o atributo
que se mide, sino más bien un punto desde el cual se
marcan los intervalos inferiores y superiores iguales.
EJEMPLOS
1) ¿Cuántos años de servicio tiene usted en esta
empresa? ( )
2) ¿Cuál es la temperatura actual en grados
centígrados? ( )

§ De razón.- Permite establecer la proporción
de menor a mayor de ciertas características
de los elementos investigados. A más de que
los intervalos son iguales el cero es real; es
decir, representa ausencia de la característica
estudiada, así por ejemplo: tiempo empleado,
distancia, peso, área, costo, estatura, etc.

EJEMPLOS
1) ¿Cuántos Kilos pesa usted? ( )
2) ¿Cuál es la proporción de buenas calificaciones en relación
al total ? ( )
NOTA. Las siguientes variables se han clasificado en
cualitativas y cuantitativas, además se indica la posible
escala de medición.
•Edad.- Variable cuantitativa, medible en escala de razón.
•Sexo.- Variable cualitativa, medible en escala nominal
•Ocupación.- Variable cualitativa, medible en escala ordinal.
•Estatura en centímetros.- Variable cuantitativa, medible en
escala de razón.

•Puntaje en un test de inteligencia.- Variable
cuantitativa, medible en escala de intervalo.
•Temperatura máxima diaria.- Variable cuantitativa,
medible en escala de intervalo.
•Estado civil.- Variable cualitativa, medible en escala
nominal.
•Estado nutricional de una población infantil de una
zona.- Variable cualitativa, medible en escala ordinal.
•Peso en Kilogramos.- Variable cuantitativa, medible
en escala de razón.
•Preferencia por la Estadística en los alumnos de la
maestría.- Variable cualitativa, medible en escala
ordinal.

•Nivel socioeconómico.- Variable cualitativa, medible en
escala ordinal.
Variables relacionadas con la educación, veamos cómo
pueden ser medidas.
a) Interés por el aprendizaje.- Medible en escala ordinal.
b) Nivel de atención a cierta clase.- Medible en escala
ordinal.
c) Puntaje alcanzado en cierta asignatura.- Medible en
escala de intervalo.
d) Nivel socioeconómico del alumno.- Medible en escala
ordinal.
e) Nivel de desnutrición de los alumnos.- Medible en
escala ordinal.

c) Mixtas.- Se utilizan en encuestas descriptivas (con
preguntas cerradas) y explicativas (con preguntas abiertas)
o viceversa.
EJEMPLOS
•Preguntas: cerrada y abierta
¿Le gustaría participar en política? SI ( ), NO ( )
¿Qué opina de los políticos ecuatorianos? . . . . . . . .
RECUERDE QUE a veces es mejor presentar codificada la
pregunta, así:
Marque el número que corresponda a su respuesta
¿Está usted de acuerdo con la gestión del actual
gobernador?
1 para si ( ), 2 para no ( ), 3 para no opina ( )

La entrevista, tipos
La entrevista es una conversación entre el entrevistador
y el entrevistado. Se recomienda:
• El entrevistador debe conocer ampliamente el tema a
tratarse en la entrevista para realizar preguntas que
conduzcan a respuestas pertinentes.
• Se debe escoger el lugar más apropiado y hacerle
conocer al entrevistado la importancia de su
colaboración.
• Si la entrevista no es con una
grabadora o filmadora entonces
el entrevistador debe anotar
las respuestas.

Se consideran los siguientes tipos de entrevistas:
a) La entrevista formal o estructurada.- Se la realiza
siguiendo un esquema, mediante una guía de
entrevista (cuestionario).
b) La entrevista menos formal o media estructurada.-
Se utiliza una guía flexible de entrevista. En este tipo,
el entrevistador puede cambiar la secuencia de las
preguntas o aumentar otras, de acuerdo a las
circunstancias, conveniencias y necesidades.

c) La Entrevista en profundidad o no estructurada.-
Aplicadas en investigaciones cualitativas o cuali-
cuantitativas, se las realiza cara a cara especialmente
con los informantes claves o expertos.
Mediante la entrevista a profundidad se intentará
indagar algunos aspectos que no es posible hacerlo
con la encuesta.
Se elabora una guía de entrevista (cédula o esquema
con un listado de temas) en la que constará los
aspectos más sobresalientes a tratarse. La historia de
vida es un ejemplo de entrevista a profundidad.

Los tests
Un test es sinónimo de prueba, son muy
utilizados en una investigación educativa
porque permiten una máxima precisión en
el dato obtenido.
Existen muchos tests como de:
Personalidad, valores, actitudes especiales,
rendimiento académico (prueba objetiva),
inteligencia, memoria, creatividad; etc.

La observación
En investigación, observar es captar, apreciar y
percibir la realidad exterior, mediante fichas o
guías de observación; y puede ser:
• Participante.- Cuando el investigador interactúa
con los sujetos observados.
Ej. Para observar la conducta de aprendizaje de
los niños especiales la instructora tiene que
interactuar con ellos.
• No participante.- Cuando el investigador observa
a prudente distancia.
Ej. Observar una clase desde fuera del aula.

• Individual.- Un solo observador.
• En grupo.- Dos o más observadores. Ejemplo:
grupos de observadores del paso del Huracán
SANDY por New York (octubre 2012), cada
observador puede apreciar alguna
característica.
• No estructurada o simple.- Sin instrumentos.
Se utiliza para medir comportamientos o
conductas.
Ejemplo: apreciar el nivel de aceptación o
rechazo de un grupo respecto a su profesor.

• Estructurada.- Con instrumentos. Ejemplo: para
evaluar una clase de un docente, se puede utilizar
un cuadro o ficha de observación.
• Planificada.- Se seleccionan los aspectos del
objeto a ser observados.
Ejemplos:
Si nos interesa apreciar la atención y la
participación de los estudiantes, la ficha de
observación debe contener estos aspectos.
Si se quiere observar los daños del invierno de
Febrero del 2013, se puede elaborar una ficha de
observación DISEÑO EXPERIMENTAL / UNACH/ 2014

• Objetiva.- Lo observado debe reflejar los
contenidos de la realidad y no subjetividades,
por eso para validar una observación se puede
pedir que personas neutrales digan su criterio
sobre lo observado.
• Sistemática.- Se observan los fenómenos en
forma ordenada y cronológica.
EJEMPLO: observar un período de erupción
del Tungurahua.

Instrumentos en la observación
• Ficha o guía de observación.- Son fichas que se
utilizan en la observación no estructurada para
registrar datos que se van encontrando de acuerdo
a lo que se va observando.
• Libreta de notas y diario de observación de
campo.- Se utiliza una libreta para anotar los datos,
comentarios, opiniones de interés, lugares, horas,
fechas, etc. En el diario se relata detallada y
cronológicamente lo que se observa de manera
clara, sintética y objetiva.
Ej: “En el paso del Huracán SANDY habrían
observadores con fichas o diarios de observación
(Octubre del 2012)”

• Registro de observación.- Son cuadros de doble
entrada que se utilizan en la observación
estructurada. En el eje vertical se colocan los
elementos a observarse y en la parte horizontal se
anota el contenido de la observación con sus
frecuencias y características.
NOTA.- A veces será necesario llevar:
• Mapas.- Los mapas deben señalar y delimitar
claramente el lugar de la observación.
• Cámara fotográfica, grabadora y filmadora.- Son
instrumentos que recogen imágenes y sonidos de
los lugares observados.

EJEMPLO de un cuadro o ficha de observación:
GRADO DE ATENCIÓN DE LOS ESTUDIANTES
ASIGNATURA Muy atentos Atentos Poco atentos Desatentos
Matemática
Historia
Ciencias
Naturales
Música

La validez y confiabilidad
a) Validez.- Un instrumento se dice válido cuando
realmente mide la variable que pretende medir. Se
valida un instrumento aplicándolo a una pequeña
parte de la muestra, de acuerdo a las dudas que se
presenten en dicha aplicación, el investigador
realizará los ajustes y correctivos necesarios. Por
ejemplo si queremos medir la inteligencia el
instrumento escogido no debe medir la memoria.
También se puede validar un instrumento
sometiéndolo al criterio de expertos, considerando
la redacción, los contenidos, y si están acordes a los
indicadores.

NOTA.- A veces, puede ser necesario
también hablar de:
Validez de contenido.- Grado en que se mide
el dominio específico de dicho contenido.
• Validez de criterio.- Criterio externo
respecto al instrumento.
• Validez de constructo.- En relación con la
teoría (marco teórico).
Esta validación generalmente la hace un
experto.

b) Confiabilidad.- Un instrumento es confiable cuando
repitiendo su aplicación los resultados son los mismos
Una manera de determinar la confiabilidad de un
instrumento es repitiendo su aplicación al menos dos veces
a una pequeña parte de la muestra después de un corto
período y observar que los resultados sean los mismos
(grado de correlación). Por ejemplo, en medicina un
termómetro es confiable si al medir la temperatura dos o
tres veces cada 3 minutos se obtiene la misma lectura.
La medición y/o recolección se la puede realizar mediante
clasificación y/o cuantificación utilizando ciertas
alternativas o escalas.
NOTA. Las técnicas e instrumentos se recomienda
seleccionarlos de acuerdo a la operacionalización
metodológica de las variables.

Clasificación de la información y
tabulación de los datos
Los datos recogidos se deben clasificar de acuerdo
a los instrumentos utilizados antes de proceder a la
codificación, análisis, interpretación y presentación
de los resultados.
La tabulación de los datos se realiza con base en la
alternativa o escala de cada pregunta. EJEMPLO
SI NO TOTALPREGUNTAS
f % f % f %
1. ¿Utiliza material didáctico?
2. ¿Utiliza métodos activos ?
24
28
60
70
16
12
40
30
40
40
100
100
Promedio 65 35

Procesamiento de la información,
análisis parcial y dinámico,
interpretación
Una vez que se han recogido los datos con los
instrumentos correspondientes se realiza el
procesamiento. Se recomienda seguir los siguientes
pasos para el análisis:
a) Si se han utilizado encuestas y entrevistas se inicia
procesando los datos recogidos por los cuestionarios
de las encuestas.
b) Se tabulan los resultados pregunta por pregunta en
frecuencias y porcentajes de cada una, de acuerdo a la
escala utilizada.

c) Se tabulan los resultados indicador por indicador;
esto es, integrar los resultados de las preguntas que
corresponden a cada indicador, obteniéndose nuevos
porcentajes (promedios) de cada indicador; se tabulan
los resultados de las dimensiones integrando los
resultados de los indicadores de cada dimensión; se
tabulan los resultados de cada variable integrando los
resultados de las dimensiones (o de las categorías) y
de los indicadores de cada variable
NOTA.- Se hace sólo lo que sea necesario

d) La información de las entrevistas se procesa de
manera análoga a los literales b),c):
• Se seleccionan los aspectos que más se han
tomado en cuenta y que de alguna manera
responden a los indicadores de las respectivas
variables.
e) Se presentará la información procesada de
acuerdo a los literales b),c),d) mediante cuadros
estadísticos y/o gráficos.
NOTA. Para realizar la prueba de hipótesis se
procesa la información que interesa exclusivamente
para ello separándola del resto de la información
que puede servir para conclusiones,
recomendaciones y la propuesta.

¿Acaso es un experimento de laboratorio?

Mejorar y aumentar la producción
Experimentos agrícolas
Optimización de la aplicación de insumos

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.
Unidad
experimental
Factores o
variables
independientes
Variables
dependientes o
variables de
respuesta
FACTORES CONTROLABLES
FACTORES INCONTROLABLES

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

¿qué concentración de plaguicidas tienen estas frutas?
Toma de
muestra
Análisis de laboratorio
DATOS
ANALISIS ESTADÍTICO
Media  desviación estándar
y1 y2 y3
EJEMPLO

¿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%.
Proceso químico
Temperatura
155 °F
Tiempo
1.7 h
rendimiento
75%

Proceso químico
temperatura
tiempo
rendimiento
%
FACTORES
UNIDAD
EXPERIMENTAL
VARIABLE DE
RESPUESTA

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: modelo matemático
estadístico.

1. Comprensión y planteamiento del problema.
2. Elección de factores y niveles.
3. Selección de la variable de respuesta.
4. Elección del diseño experimental.
5. Realización del experimento.
6. Análisis de datos.
7. 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).

 Diseño: Es la estructura a seguir en una investigación,
ejerciendo el control de la misma a fin de encontrar
resultados confiables y su relación con los
interrogantes surgidos de los supuestos e hipótesis-
problema.
 Planteamiento de una serie de actividades sucesivas y
organizadas, que deben adaptarse a las
particularidades de cada investigación y que nos
indican los pasos y pruebas a efectuar y las técnicas a
utilizar para recolectar y analizar los datos.

De acuerdo con los datos recogidos para llevar
cabo una investigación, es posible categorizar a
los diseños en dos tipos básicos:
 Diseños bibliográficos
 Diseños de campo

 Es decir, que juega papel importante el tipo de
información que se va a manejar.

 Cuando se utilizan datos secundarios, es decir,
aquellos que han sido obtenidos por otros y nos llegan
elaborados y procesados de acuerdo con los fines de
quienes inicialmente los elaboran y manejan, y por lo
cual decimos que es un diseño bibliográfico.
 La designación bibliográfica hace relación con
bibliografía: toda unidad procesada en una biblioteca.
 Conviene ante este diseño constatar la confiabilidad
de los datos, y es labor del investigador asegurarse de
que los datos que maneja mediante fuentes
bibliográficas sean garantía para su diseño.DISEÑO EXPERIMENTAL / UNACH/ 2014

 Cuando los datos se recogen directamente de la
realidad, por lo cual los denominamos primarios; su
valor radica en que permiten cerciorarse de las
verdaderas condiciones en que se han obtenido los
datos, lo cual facilita su revisión o modificación en
caso de surgir dudas.
 Conviene anotar que no toda información puede
alcanzarse por esta vía, ya sea por limitaciones
especiales o de tiempo, problemas de escasez o de
orden ético.

 Diseño de encuesta
 Diseño estadístico
 Diseño de casos
 Diseño experimental
 Diseño cuasi – experimental
 Diseño ex post facto
 Diseño cualitativo

 Diseño de encuesta: Exclusivo de las ciencias
sociales. Parte de la premisa de que si
queremos conocer algo sobre el
comportamiento de las personas, lo mejor es
preguntarlo directamente a ellas. Es importante
en este diseño determinar la validez del
muestreo.
 Diseño estadístico: Efectúa mediciones para
determinar los valores de una variable o de un
grupo de variables. Consiste en el estudio
cuantitativo o evaluación numérica de hechos
colectivos. DISEÑO EXPERIMENTAL / UNACH/ 2014

 Diseño de casos: Estudio exclusivo de uno o
muy pocos objetos e investigación, lo cual
permite conocer en forma amplia y detallada
los mismos. Consiste, por tanto, en estudiar
cualquier unidad de un sistema, para estar en
condiciones de conocer algunos problemas
generales del mismo.
 Diseño experimental. Cuando a través de un
experimento se pretende llegar a la causa de un
fenómeno. Su esencia es la de someter el
objeto de estudio a la influencia de ciertas
variables en condiciones controladas y
conocidas por el investigador.DISEÑO EXPERIMENTAL / UNACH/ 2014

 Diseño cuasi - experimental. Cuando estudia las
relaciones causa- efectos, pero no en condiciones de
control de las variables que maneja el investigador en
una situación experimental.
 Diseño ex post facto: Cuando el experimento se
realiza después de los hechos y el investigador no
controla ni regula las condiciones de la prueba. Se
toman como experimentales situaciones reales y se
trabaja sobre ellas como si estuviera bajo nuestro
control.

 Diseño cualitativo:
Es un diseño flexible a partir de información cualitativa,
que no implica un manejo estadístico riguroso, ya que su
estructura se orienta más al proceso que a la obtención de
resultados.

 Es conveniente insistir en que los modelos son de
estructura metodológica, no constituyen una camisa de
fuerza; sólo permiten al investigador estructurar su
diseño.

 Encuestas
 El diseño encuesta es exclusivo de las ciencias
sociales y parte de la premisa de que, si queremos
conocer algo sobre el comportamiento de las personas,
lo mejor, lo más directo y simple, es preguntárselo
directamente a ellas.
 Se trata por tanto de requerir información a un grupo
socialmente significativo de personas acerca de los
problemas en estudio para luego, mediante un
análisis de tipo cuantitativo, sacar las conclusiones
que se correspondan con los datos recogidos.

 Cuando se recaba información a todas las
persona que están involucradas en el problema
en estudio este diseño adopta el nombre de
censo.
 Los censos, por las dificultades materiales que
implica su realización, son casi siempre
trabajos de envergadura, que sólo pueden ser
acometidos por los estados o por instituciones
de muy amplios recursos.

 Por la gran cantidad de personas a entrevistar, no es
factible en ellos obtener información muy detallada,
pues se convertirían en trabajos
desproporcionadamente difíciles de ejecutar y
analizar.
 Por estas razones los censos se realizan normalmente
cada cierto tiempo, cinco o diez años por ejemplo,
tratando de que sus resultados sean comparables para
permitir apreciar el cambio histórico en las
poblaciones y sus condiciones de vida.

 Encuestas por muestreo, donde se escoge mediante
procedimientos estadísticos una parte significativa de
todo el universo, que se toma como objeto a
investigar.
 Las conclusiones que se obtienen para este grupo se
proyectan luego a la totalidad del universo teniendo en
cuenta, eso sí, los errores muestrales que se calculen
para el caso. De esta forma los hallazgos obtenidos a
partir de la muestra pueden generalizarse a todo el
universo con un margen de error conocido y limitado
previamente por el investigador.

 La encuesta es sólo uno de los métodos posibles de
estudio de la realidad social y que presenta, como todos
los métodos, sus puntos a favor y en contra.

 1) Su conocimiento de la realidad es
primario, no mediado, y por lo tanto menos
engañoso. Al acudir directamente a la gente “a
los actores sociales” para conocer su situación,
sus opiniones o su conducta, nos precavemos
contra una multiplicidad de distorsiones y nos
ponemos a salvo de interpretaciones que
pueden estar altamente teñidas de subjetividad.

 2) Como es posible agrupar los datos en forma de
cuadros estadísticos se hace más accesible la medición
de las variables en estudio. De esta forma se puede
cuantificar una serie de variables y se opera con ellas con
mayor precisión, permitiendo el uso de medidas de
correlación y de otros recursos matemáticos. Se supera así
una de las dificultades básicas bien conocidas de la
investigación social: su limitada rigurosidad y la alta
posibilidad de errores por un tratamiento poco exacto de
los fenómenos.
 3) La encuesta es un método de trabajo relativamente
económico y rápido. Si se cuenta con un equipo de
entrevistadores y codificadores convenientemente
entrenado resulta fácil llegar rápidamente a una multitud
de personas y obtener una gran cantidad de datos en poco
tiempo. Su costo, para los casos más simples, es
sensiblemente bajo.

 1) La encuesta recoge solamente la visión que
la gente tiene de sí misma.
 2) El diseño encuesta es básicamente estático.
 3) El tratamiento de la información es
estadístico, lo que supone agrupar a todas las
respuestas dándole a cada una igual peso
relativo.

 Las encuestas resultan apropiadas casi siempre
para estudios de tipo descriptivo, aunque no
tanto para los explicativos.
 Son inadecuadas para profundizar ciertos
aspectos psicológicos o psico-sociales
profundos pero muy eficaces para problemas
menos delicados, como los de mercadeo
masivo y las actitudes electorales.

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

 Tienen un cometido importante en el
desarrollo de procesos y en la depuración
de procesos para mejorar el rendimiento
 Es una metodología ideal para aprender
acerca de la forma en que funcionan los
sistemas o procesos.

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

 Durante todo el proceso es necesario tener
presente que la experimentación es parte
importante del proceso de aprendizaje, en
la cual formulamos tentativamente
hipótesis acerca de un sistema, realizamos
experimentos para investigar dichas
hipótesis, y con base en los resultados
actuamos.

 Uso del conocimiento estadístico
 Mantener el diseño y el análisis tan simples como
sea posible
 Reconocer la diferencia entre el significado práctico y
la estadística
 Usualmente los experimentos son interactivos

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
válidas y objetivas.

EL Diseño de Experimentos
 Está relacionado básicamente con el planeamiento de la recolección de los
datos.
Un Experimento
 Es la Muestra en base a la cual se estimarán los parámetros
Poblacionales, y se tomarán 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:
1) Técnicamente planeado
2) Cuidadosamente conducido
3) Adecuadamente analizado
4) Cautelosamente interpretado
Principios del diseño Experimental

 Por lo general, un experimento es realizado por
una o varias de las razones siguientes:
 Identificar las principales causas de variación en la
respuesta
 Encontrar las condiciones que permitan alcanzar
un valor ideal en la respuesta
 Comparar las respuestas a diferentes niveles de
factores controlados por el investigador
 Construir modelos que permitan obtener
predicciones de la respuesta.

Definiciones Básicas
Variable Respuesta: es la variable en estudio, aquella cuyos cambios
se desean estudiar. Es la variable dependiente.
Factor: es la variable independiente. Es la variable que manipula el
investigador, para estudiar sus efectos sobre la variable dependiente.
Nivel Del Factor: es cada una de las categorías, valores o formas
específicas del factor.
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.

Experimento Unifactorial: es aquel en el se estudia un solo
factor.
Experimento Multifactorial: es aquel en el que se estudia
simultáneamente más de un factor.
Tratamientos: 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: es la parte más pequeña de material
experimental expuesta al tratamiento, independientemente de
otras unidades.

Error Experimental: 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
Tratamiento Control: Un control al que no se le aplica
tratamiento revelará las condiciones en que se realiza el
experimento.
•Mediciones: Son los valores de la variable dependiente,
obtenidos de las unidades experimentales luego de la
aplicación de tratamientos.

 Investigación Experimental: Investigación cuya finalidad es la de
confirmar vínculos de causalidad entre variables.
 Experimento: Situación con fuerte control de variables, en la que se
manipulan una o más variables independientes y se miden sus efectos
sobre una o más variables dependientes.
 Tratamientos: Son las distintas alternativas (estados o valores de las
variables independientes) que se manipulan y cuyos efectos se miden.
 Unidades de Prueba: Son las entidades a las que se le presentan los
tratamientos y se le miden las respuestas a los mismos. Las unidades de
prueba pueden ser personas (pacientes, estudiantes, etc.) y/o entidades
colectivas (instituciones, empresas, regiones, países, etc.).
 Variables Dependientes: Son las medidas que se toman en las unidades de
prueba. Por ejemplo: tiempos de reacción, aprendizaje, comprensión,
cambio conductual, estrategias de resolución de problemas, razonamiento,
etc.

 Variables Extrañas: Son todas las variables diferentes a los tratamientos que
afectan a las respuestas de las unidades de prueba. Estas variables, al influir
sobre las variables dependientes, afectan a la validez interna del experimento,
limitando al experimentador en su capacidad para realizar inferencias
causales.
Estas variables crean un fenómeno que se denomina “confusión experimental”.
TIPO DE VARIABLES EXTRAÑAS
1. Historia
2. Maduración
3. Pruebas antes (efecto directo e interactivo)
4. Instrumentación y procedimientos de
medición
5. Regresión estadística
6. Selección de las unidades de prueba
7. Mortandad de los unidades de prueba
8. Factores concurrentes en la situación de
prueba
EXTRATEGIAS PARA
CONTROLARLAS
1. Mantenerlas constantes
2. Distribuirlas aleatoriamente
entre los grupos
3. Conocer y sistematizar su efecto
a través de diseños
experimentales específicos

 DISEÑOS PRE-EXPERIMENTALES
1. Diseño “Solamente Después” (de un solo grupo)
2. Diseño “Antes-Después” (de un solo grupo)
 DISEÑOS EXPERIMENTALES VERDADEROS
1. Diseño “Antes-Después con Grupo de Control”
2. Diseño “De Cuatro Grupos-Seis Estudios” (Diseño de Solomon)
3. Diseño “Solamente Después con Grupo de Control”
 DISEÑOS CUASI-EXPERIMENTALES (O EXPO-FACTO)
1. Diseños Transversal (Intersujeto): “Solamente Después c/Grupo de
Control”
2. Diseños Longitudinal (Intrasujeto): “Diseño de Paneles”
 DISEÑOS EXPERIMENTALES AVANZADOS
1. Diseño “De Bloques Aleatorizados”
2. Diseño “Cuadrado Latino”
3. Diseño “Factorial”

Elementos Del Diseño De Experimentos
El diseño de experimentos se refiere a la estructura del
experimento considerando:
i) El conjunto de tratamientos incluidos en el estudio.
ii) El conjunto de unidades experimentales utilizadas en el
estudio.
iii) Las reglas y procedimientos por los cuales los
tratamientos son asignados a las unidades
experimentales (o viceversa).
iv) Las medidas o evaluaciones que se hacen a las
unidades experimentales luego de aplicar los tratamientos.

Principios Básicos Del Diseño De
Experimentos
1) Control Local: son las acciones empleadas por el investigador
para disminuir o controlar el error experimental
• Técnica
• Selección De Unidades Experimentales Homogéneas
• Bloquización
• Selección del Diseño Experimental Adecuado
• Utilizacion De Covariables
2) Replicación como un medio para estimar la variancia del error
experimental
• Proporciona medias para estimar la variancia del error
experimental
• Permite aumentar la precisión para estimar las medias de
los tratamientos.
• Da seguridad contra resultados anormales por accidentes
no previstos.

PRINCIPIOS BÁSICOS DEL DISEÑO
DE EXPERIMENTOS
3) Aleatorización para validar la estimación de la variancia
del error experimental.
Consiste en aplicar en forma aleatoria los tratamientos a las
unidades experimentales.
La aleatorización tiende a promediar entre los tratamientos
cualquier efecto sistemático presente de forma que las
comparaciones entre tratamientos midan sólo los efectos de
los tratamientos mismos.

Diseño experimental

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