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1. Diseños Experimentales
Capítulo 1
Introducción al diseño de
experimentos
Alberto José Bazán Ferrando
Departamento Académico de Ingeniería de Alimentos
DISEÑO EXPERIMENTAL
UNIDAD I
INTRODUCCION

2. Introducción al
Diseño de Experimentos
Qué se entiende por "diseño de un experimento"
Diseñar un experimento significa planear un experimento de modo
que reúna la información pertinente al problema bajo investigación.
El diseño de un experimento es la secuencia completa de pasos
tomados de antemano para asegurar que los datos apropiados se
obtendrán de modo de modo que permitan un análisis objetivo que
conduzca a deducciones válidas con respecto al problema
establecido.

3. La necesidad de un diseño de
experimento surge de
la necesidad de responder a preguntas
como:
¿Cómo se va a medir el efecto? ó
¿Cuáles son las características a analizar?
¿Qué factores afectan las características que se van a
analizar?
¿Cuáles son los factores que se
estudiaran en esta investigación?
¿Cuántas veces deberá ejecutarse
el experimento?
¿Cuál será la forma de análisis?
¿A partir de que valores se
considera importante el efecto?

4. Objetivos del diseño de un experimento
 Proporcionar la máxima cantidad de información pertinente al
problema bajo investigación.
 El diseño, plan o programa debe ser tan simple como sea posible.
 La investigación debe efectuarse lo más eficientemente posible;
ahorrar tiempo, dinero, personal y material experimental.
"Proporcionar la máxima cantidad de información al mínimo costo

5. Diseño de Experimentos
 Los experimentos en general se usan para estudiar el
desempeño de procesos o sistemas, el mismo que se puede
visualizar como una combinación de máquinas, métodos,
personas u otros recursos que transforman con frecuencia un
material (entrada) en un resultado que tiene una o más
respuestas observables (salida).

6. en los procesos de
producción
en el laboratorio

7. Diseño experimental
 El diseño de experimentos es la aplicación del método
científico para generar conocimiento acerca de un sistema o
proceso, por medio de pruebas planeadas adecuadamente.
 Esta metodología se ha ido consolidando como un conjunto de
técnicas estadísticas y de ingeniería, que permiten entender
mejor, situaciones complejas de relación causa-efecto.

8. De qué manera los científicos realizan experimentos y
hacen observaciones para probar hipótesis
Los biólogos y otros científicos usan el método científico para hacerse
preguntas acerca del mundo natural. El método científico empieza con una
observación, la cual lleva a los científicos a hacerse una pregunta. Entonces él
o ella plantearán una hipótesis, una explicación comprobable que responda a
la pregunta.
Una hipótesis no necesariamente es correcta. Más bien es la "mejor
suposición" y los científicos deben ponerla a prueba para ver si realmente es
correcta. Los científicos comprueban las hipótesis haciendo predicciones: si la
hipótesis es correcta, entonces debería ser cierta. Luego, realizan
experimentos u observaciones para ver si las predicciones son correctas. Si lo
son, la hipótesis tiene sustento. Si no, es el momento de plantear nuevas
hipótesis.

9. ¿Cómo se comprueban las hipótesis?
Cuando es posible, los científicos comprueban sus hipótesis usando
experimentos controlados. Un experimento controlado es una prueba
científica hecha bajo condiciones controladas, esto es, que solo uno (o
algunos) factores cambian en un momento dado, mientras que el resto se
mantiene constante. En la siguiente sección estudiaremos a detalle los
experimentos controlados.
En algunos casos, no hay manera alguna de comprobar una hipótesis por
medio de un experimento controlado (ya sea por razones prácticas o
éticas). En ese caso, un científico puede poner a prueba la hipótesis
haciendo predicciones sobre patrones que deberían verse en la naturaleza
si la hipótesis es correcta. Entonces, puede recopilar datos para ver si el
patrón realmente está allí.

10. Experimentos controlados
Supón que decido cultivar germen de soya en mi cocina, cerca de la
ventana. Siembro unas semillas de soya en una maceta con tierra, los
pongo en el alféizar de la ventana y espero a que germinen. Sin embargo,
después de varias semanas, no hay germinado. ¿Por qué? Bueno... resulta
que olvidé regar las semillas. Así que mi hipótesis es que no germinaron
por falta de agua.
Para comprobar mi hipótesis, realizo un experimento controlado. Para
ello, coloco dos macetas idénticas. Ambas tienen diez semillas de soya
sembradas en el mismo tipo de tierra y están colocadas en la misma
ventana. De hecho, solo hay algo que las diferencia:
•Riego una de las macetas todas las tardes.
•La otra maceta no recibe nada de agua.

11. Después de una semana, germinaron nueve de diez semillas de la
maceta que recibe riego, mientras que en la maceta seca no germinó
ninguna. ¡Parece que la hipótesis "las semillas necesitan agua" es
probablemente correcta!
Veamos cómo este sencillo experimento ilustra las partes de un
experimento controlado.

12. Grupo control y experimental
Hay dos grupos en el experimento, los cuales son idénticos excepto
porque uno recibe un tratamiento (agua) y el otro no. El grupo que recibe
el tratamiento (en este caso, la maceta con agua) se llama grupo
experimental, mientras que el que no lo recibe (en este caso, la maceta
seca) se denomina grupo control. El grupo control proporciona la base
que nos permite ver si el tratamiento tiene algún efecto.

13. Variables dependientes e independientes
El factor que es diferente entre el grupo experimental y el control (en este
caso, la cantidad de agua) se conoce como variable independiente. Esta
variable es independiente porque no depende de lo que pase en el
experimento. De hecho, es algo que el investigador elige, hace o añade al
experimento.
En contraste, la variable dependiente en un experimento es la respuesta
que medimos para ver si el tratamiento tuvo algún efecto, que en este caso
es la cantidad de semillas germinadas. La variable
dependiente depende de la variable independiente (en este caso, la
cantidad de agua) y no al revés.
Los datos experimentales son las observaciones hechas durante el
experimento. En este caso, los datos recopilados son la cantidad de
semillas de soya germinadas después de una semana.

14. Metodología científica
El método científico implica hacer observaciones y formular
preguntas.
Los científicos formulan hipótesis de acuerdo con estas
observaciones y luego desarrollan experimentos controlados para
recopilar y analizar datos. Mediante estos datos, pueden llegar a
conclusiones y formular preguntas para investigaciones cientificas
nuevas.

17. Selección de los diseños experimentales
 Los cinco aspectos que más influyen en la selección de un diseño
experimental, en el sentido de que cuando cambian por lo general nos
llevan a cambiar de diseño, son:
1. El objetivo del experimento.
2. El número de factores a estudiar.
3. El número de niveles que se prueban en cada factor.
4. Los efectos que interesa investigar (relación factores-respuesta).
5. El costo del experimento, tiempo y precisión deseada.

18. Etapas en el diseño de experimentos
 Planeación y realización
a. Entender y delimitar el problema u objeto de estudio.
En la etapa de planeación se deben hacer investigaciones
preliminares que conduzcan a entender y delimitar el problema u
objeto de estudio, de tal forma que quede claro qué se va a estudiar,
por qué es importante y, si es un problema, cuál es la magnitud del
mismo.

19. Etapas en el diseño de experimentos
 Planeación y realización
b. Elegir la(s) variable(s) de respuesta que será medida en cada punto del diseño y
verificar que se mide de manera confiable.
 La elección de esta(s) variable(es) es vital, ya que en ella se refleja el
resultado de las pruebas.
 Por ello, se deben elegir aquellas que mejor reflejen el problema o que
caractericen al objeto de estudio.
 Además, se debe tener confianza en que las mediciones que se obtengan
sobre esas variables sean confiables.
 En otras palabras, se debe garantizar que los instrumentos y/o métodos de
medición son capaces de repetir y reproducir una medición, que tienen la
precisión (error) y exactitud (calibración) necesaria.
 Recordemos que los sistemas de medición son la forma en la que percibimos
la realidad, por lo que, si éstos son deficientes, las decisiones que se tomen
con base en ellos pueden ser inadecuadas.

20. Etapas en el diseño de experimentos
 Planeación y realización
c. Determinar cuáles factores deben estudiarse o investigarse, de
acuerdo a la supuesta influencia que tienen sobre la respuesta.
 No se trata de que el experimentador tenga que saber a priori
cuáles factores influyen, puesto que precisamente para eso es el
experimento, pero sí de que utilice toda la información disponible
para incluir aquellos que se considera que tienen un mayor efecto.

21. Etapas en el diseño de experimentos
 Planeación y realización
d. Seleccionar los niveles de cada factor, así como el diseño
experimental adecuado a los factores que se tienen y al objetivo del
experimento.
 Este paso también implica determinar cuántas repeticiones se
harán para cada
tratamiento, tomando en cuenta el tiempo, el costo y la precisión
deseada.

22. Etapas en el diseño de experimentos
 Planeación y realización
e. Planear y organizar el trabajo experimental
 Con base en el diseño seleccionado, organizar y planear con
detalle el trabajo experimental, por ejemplo, las personas
que van a intervenir, la forma operativa en que se harán las
cosas, etc.

23. Etapas en el diseño de experimentos
 Planeación y realización
f. Realizar el experimento
 Seguir al pie de la letra el plan previsto en la etapa anterior, y
en caso de algún imprevisto, determinar a qué persona se le
reportaría y lo que se haría.

24. Etapas en el diseño de experimentos
 Análisis
 En esta etapa no se debe perder de vista que los resultados
experimentales son observaciones muestrales, no poblacionales.
 Por ello, se debe recurrir a métodos estadísticos inferenciales para
ver si las diferencias o efectos muestrales (experimentales) son lo
suficientemente grandes para que garanticen diferencias
poblacionales (o a nivel proceso).
 La técnica estadística central en el análisis de los experimentos es
el llamado análisis de varianza ANOVA.

25. Etapas en el diseño de experimentos
 Interpretación
 Aquí, con el respaldo del análisis estadístico formal, se debe
analizar con detalle lo que ha pasado en el experimento, desde
contrastar las conjeturas iniciales con los resultados del
experimento, hasta observar los nuevos aprendizajes que sobre
el proceso se lograron, verificar supuestos y elegir el tratamiento
ganador, siempre con apoyo de las pruebas estadísticas.

26. Etapas en el diseño de experimentos
 Control y conclusiones
 Para concluir el estudio experimental se recomienda decidir
qué medidas implementar para generalizar el resultado del
estudio y para garantizar que las mejoras se mantengan.
 Además, es preciso organizar una presentación para difundir
los logros.

27. Pasos del diseño de experimentos

29. Principios básicos
del diseño de experimentos
 Los principios básicos del diseño de experimentos
son:
1. Repetición o replicas
2. Aleatorización
3. Control Local
a. Agrupamiento
b. Bloques
c. Balanceo

30. 1. Repetición o replicas
 Viene a ser la reproducción del experimento básico
(asignación de un tratamiento a una unidad
experimental).
 Las réplicas permiten estimar el error experimental, teniendo
que a medida que aumenta el número de repeticiones tal
estimación es más confiable además permite estimaciones
más precisas del tratamiento en estudio.
Principios básicos
del diseño de experimentos

31. 2. Aleatorización
 Consiste en la asignación al azar de los
tratamientos a las unidades experimentales.
 Los modelos estadísticos del diseño de experimentos
tienen como requisito que las observaciones o los
errores estén distribuidos independientemente, lo que se
consigue aplicando la aleatorización.
Principios básicos
del diseño de experimentos

32. 3. Control local
 Es el proceso de clasificación de las unidades experimentales en
grupos homogéneos.
 Es decir, son técnicas de diseño utilizadas para mejorar la precisión de
las comparaciones que se hacen entre los factores de interés, con
frecuencia, para reducir o eliminar el error experimental o la
variabilidad transmitida por factores perturbadores.
 Es decir, algunos factores que pueden tener influencia en la
respuesta experimental, pero en los que no hay un interés
específico.
a. Agrupamiento
b. Bloques
c. Balanceo
Principios básicos
del diseño de experimentos

33. 3. Control local
a. Agrupamiento
 Es la unión de un conjunto de unidades experimentales
homogéneas, las cuales formaran grupos, de modo
que las diferencias se presentan entre los grupos.
 A cada grupo se le aplicará los diferentes
tratamientos planteados en el experimento.
Principios básicos
del diseño de experimentos

34. 3. Control local
b. Bloques
 Es la distribución de las unidades experimentales en bloques, de
tal manera que las unidades dentro de cada bloque sean
relativamente homogéneas, de esta manera, la mayor parte de la
variación predecible entre las unidades queda confundida con el
efecto de los bloques.
 Para alcanzar la máxima eficiencia con el bloque, es necesario el
conocimiento relacionado con los factores extraños que afectan
las unidades experimentales.
Principios básicos
del diseño de experimentos

35. 3. Control local
c. Balanceo
 Es la aplicación de los tratamientos a un número igual de
unidades experimentales de tal modo que cualquier
tratamiento pueda compararse con la misma precisión.
 Cuando los tratamientos no tienen la misma cantidad de
unidades experimentales se les denomina experimentos
desbalanceados.
Principios básicos
del diseño de experimentos

36. Conceptos básicos
a. Experimento
Prueba o series de pruebas en las que se hacen cambios deliberados en las
variables de entrada de un proceso o sistema (los factores que se estudian)
que se hacen con el objeto de medir, observar e identificar las razones de los
cambios que pudieran observarse en la respuesta de salida.
b. Unidad experimental
Es la unidad a la cual se le aplica un sólo tratamiento (que puede ser
una combinación de muchos factores) en una reproducción del experimento.
En cada diseño de experimentos es importante definir de manera
cuidadosa la unidad experimental, ya que ésta puede ser una pieza o muestra
de una sustancia o un conjunto de piezas producidas, dependiendo del proceso
que se estudia.

37. c. Error aleatorio
Es la variabilidad observada que no se puede explicar por los factores estudiados;
y resulta del pequeño efecto de los factores no estudiados y del error
experimental.
d. Error experimental
Describe la situación de no llegar a resultados
idénticos con dos unidades experimentales tratadas de igual forma y
refleja:
 Errores de experimentación
 Errores de observación
 Errores de medición
 Variación del material experimental (entre unidades experimentales)
 Efectos combinados de factores extraños que pudieran influir las
características en estudio, pero respecto a los cuales no se tiene interés en la
investigación.
Conceptos básicos

38. e. Factor
 Es una variable independiente que tiene influencia sobre la
respuesta de salida.
 Generalmente, se trabaja con más de una variable independiente y
con los cambios que ocurren en la variable dependiente, cuando
ocurren variaciones en una o más variables independientes.
 Factores controlables
 Factores no controlables o de ruido
Conceptos básicos

39. e. Factor
 Factores controlables
 Son variables de proceso o características de los materiales
experimentales que se pueden fijar en un nivel dado.
 Algunos factores o características que por lo general se controlan
son: temperatura, tiempo de residencia, cantidad de cierto reactivo
o insumo, tipo de reactivo, método de operación, velocidad,
presión, etc.
 A los factores controlables también se les llama variables de
entrada, condiciones de proceso, variables de diseño, parámetros
del proceso, las x de un proceso o simplemente factores.
Conceptos básicos

40. e. Factor
 Factores no controlables o de ruido
 Son variables o características de materiales y métodos que no se
pueden controlar durante el experimento o la operación normal
del proceso.
 Por ejemplo, algunos factores que suelen ser no controlables son las
variables ambientales (luz, humedad, partículas, ruido, etc.), el ánimo
de los operadores, la calidad del material que se recibe del proveedor
(interno o externo).
 Un factor que ahora es no controlable puede convertirse en
controlable cuando se cuenta con el mecanismo o la tecnología para
ello.
Conceptos básicos

41. e. Variable de respuesta
Es la característica a través de la cual se desea evaluar los efectos de
los tratamientos.
Esta puede ser características de la calidad de un producto y/o
variables que miden el desempeño de un proceso.
Conceptos básicos