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Ing. M. Sc. Carlos H. Pomares Neira
cpomaresn@hotmail.com
LA ESTADÍSTICA Y EL METODO
CIENTÍFICO.
ESTADÍSTICA PARA LA
INVESTIGACIÓN AGROPECUARIA.
UNIVERSIDAD NACIONAL PEDRO RUIZ GALLO
FACULTAD DE INGENIERIA ZOOTECNIA
Matemático ingles nacido en Londres el 17 de Febrero de
1890 y fallecido en Adelaida, Australia, el 29 de Julio de 1962.
Sir Ronald Aylmer Fisher
Los principios básicos del diseño experimental, fueron
desarrollados por: R. A. Fisher y sus asociados en el
Rothamsted Experimental Station (Inglaterra) en 1925
cuando apareció el libro de Fisher, Statiscal Methods for
Reserarch Workers.
Gran parte del progreso reciente en la teoría y aplicación
del diseño y análisis de datos se suman al esfuerzo para
satisfacer las necesidades en la investigación pecuaria,
agrícola, biológica y otros campos de la investigación.
Es un tema nuevo y estimulante, producto del siglo XX.
La estadística es la ciencia, pura y aplicada, que crea,
desarrolla y aplica técnicas de modo que pueda
evaluarse la incertidumbre de inferencias inductivas.
LA ESTADÍSTICA Y EL METODO CIENTÍFICO.
La ciencia es un estudio que se ocupa de la observación y
clasificación de los hechos.
Los científicos deben, entonces ser capaces de observar un
suceso o conjunto de eventos como resultado de un plan o
diseño.
La investigación puede definirse en forma amplia como el
estudio sistemático de un sujeto con el fin de descubrir
nuevos hechos o principios.
Esto es el experimento, la sustancia del método.
El procedimiento para la investigación se conoce
generalmente como método científico.
La aplicación de la lógica y la objetividad al entendimiento
de los fenómenos cualesquiera sea su naturaleza, es la
base de la fundamentación del método científico.
Sería difícil definir la expresión método científico, dado que
los científicos usan cuantos métodos o medios puedan
concebir.
Sin embargo, la mayoría de estos métodos tienen puntos
esenciales en común.
Sin intentar promover una controversia, consideramos que
éstos son:
1. Una revisión de hechos, teorías y propuestas.
2. Formulación de una hipótesis lógica sujeta a prueba
mediante métodos experimentales.
3. Evaluación objetiva de las hipótesis con base en los
resultados experimentales.
Mucho podría escribirse respecto a estos puntos esenciales:
¿Cómo se llega a una hipótesis?
¿Cómo se diseña un experimento?
¿Cómo se evalúa objetivamente una hipótesis?.
Para el método científico es esencial el estudio de lo que ya
se conoce.
A partir de este conocimiento, se formulan Hipótesis, las
cuales se ponen a prueba partiendo por lo general de
situaciones experimentales, siendo esta la parte crucial de
todo el proceso ya que cualquier pregunta donde sus
respuestas no pueden obtenerse a partir de la investigación
planeada, no puede aceptarse como parte del método
científico.
En la investigación científica, es común la formulación de
hipótesis las cuales para su rechazo, deben estar
sustentadas por un conjunto de observaciones, las cuales
deben seleccionarse a través de un patrón bien definido,
que se conoce como Diseño Experimental.
La evaluación objetiva de una hipótesis presenta problemas,
puesto que no es posible observar todos los eventos
concebibles, y como las leyes exactas de causa-efecto
generalmente se desconocen, existirá variación entre los que
son observados.
Su aplicación particular está en los muchos aspectos del
diseño de un experimento, desde el plan inicial para la
recolección de los datos, y en el análisis de los resultados a
partir de los datos resumidos, hasta la evaluación de la
incertidumbre de toda la inferencia extraída de ellos.
Un experimento es la MUESTRA sobre la base de la cual se
estimarán los parámetros POBLACIONALES, y se tomarán
decisiones con respecto a la comparación de las
poblaciones en estudio.
El científico debe entonces razonar partiendo de casos
particulares a casos más generales.
LA IMPORTANCIA DE PLANIFICAR LA
EXPERIMENTACIÓN.
Tiene un papel fundamental en virtualmente todos los
campos de la investigación y el desarrollo.
El objetivo es obtener información de calidad. Que permita
desarrollar nuevos productos y procesos, comprender mejor
un sistema (un proceso industrial, un procedimiento
analítico,...) y tomar decisiones sobre como optimizarlo y
mejorar su calidad, comprobar hipótesis científicas, etc.
Obviamente la experimentación se debe planificar (diseñar)
cuidadosamente para que proporcione la información
buscada.
Dicha planificación debe considerar dos aspectos
importantes relacionados con toda experimentación:
1. La experimentación es normalmente cara.
2. El resultado observado de un experimento (y) tiene
incertidumbre:
1. La experimentación es normalmente cara.
¿Por qué no estar siempre en lo correcto o muy cerca de
lo correcto?
La capacidad de experimentar está limitada por el costo en
tiempo y en recursos (personal, productos de partida,
etc...).
El costo, puede subir debido al incremento del tamaño de
la muestra, a consecuencia de una decisión incorrecta, o a
la vaguedad de la inferencia necesaria para incluir la
respuesta correcta.
Por lo tanto, una organización óptima de la
experimentación deberá contemplar el menor número de
observaciones que permita obtener la información
buscada.
2. El resultado observado de un experimento (y) tiene
incertidumbre:
y = h + e
donde
h es el resultado “verdadero” (desconocido) del
experimento y
e es una contribución aleatoria, que varía cada vez que
se repite el experimento.
Por ello, la Estadística, disciplina que proporciona las
herramientas para trabajar en ambientes de incertidumbre,
juega un papel fundamental en el diseño de los
experimentos y en la evaluación de los resultados
experimentales.
El azar entra en juego en la obtención de información y es
la causa de la incertidumbre.
Una parte de la información posible, necesariamente
conduce sólo a un proceso de inferencia incierta.
Al aplicar las leyes del azar, el estadístico de hoy puede
realizar una medición objetiva y precisa de la
incertidumbre de las inferencias.
Ciertamente, esto se hace para la totalidad de las
inferencias y no para cada inferencia individual.
O sea que se sigue un procedimiento que asegure que 9
de 10 inferencias serán correctas, o 99 de 100, o algo por
el estilo.
Es un proceso que nos capacita para desaprobar hipótesis
incorrectas, pero no nos permite aprobar hipótesis correctas.
Lo único que podemos dar como demostración es una
comprobación fuera de duda razonable.
Los procedimientos estadísticos son métodos que nos
conducen a esta suerte de pruebas.
El análisis de los resultados experimentales permitirá
obtener conclusiones sobre el sistema en estudio y
decidir actuaciones futuras.
Tanto por la importancia de las decisiones que se pueden
tomar, como por el costo elevado de la experimentación no
parece adecuado dejar la elección de los experimentos y la
evaluación de los resultados a la mera intuición del
experimentador.
Parece más razonable utilizar una metodología
matemática y estadística que indique como planificar
(diseñar, organizar) la secuencia de experimentos de una
forma óptima, de modo que se minimice tanto el costo de
la experimentación como la influencia del error
experimental sobre la información buscada.
Dicha planificación y análisis es el principal objetivo del
Diseño Estadístico de Experimentos.
En resumen, la estadística es un instrumento aplicable en el
método científico, por que juega un papel importante en su
fundamentación para el cual fue desarrollada, donde la
estadística tiene tres funciones fundamentales que son: la
descripción, el análisis y la predicción.
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  • 1. Ing. M. Sc. Carlos H. Pomares Neira cpomaresn@hotmail.com LA ESTADÍSTICA Y EL METODO CIENTÍFICO. ESTADÍSTICA PARA LA INVESTIGACIÓN AGROPECUARIA. UNIVERSIDAD NACIONAL PEDRO RUIZ GALLO FACULTAD DE INGENIERIA ZOOTECNIA
  • 2. Matemático ingles nacido en Londres el 17 de Febrero de 1890 y fallecido en Adelaida, Australia, el 29 de Julio de 1962. Sir Ronald Aylmer Fisher
  • 3. Los principios básicos del diseño experimental, fueron desarrollados por: R. A. Fisher y sus asociados en el Rothamsted Experimental Station (Inglaterra) en 1925 cuando apareció el libro de Fisher, Statiscal Methods for Reserarch Workers. Gran parte del progreso reciente en la teoría y aplicación del diseño y análisis de datos se suman al esfuerzo para satisfacer las necesidades en la investigación pecuaria, agrícola, biológica y otros campos de la investigación. Es un tema nuevo y estimulante, producto del siglo XX.
  • 4. La estadística es la ciencia, pura y aplicada, que crea, desarrolla y aplica técnicas de modo que pueda evaluarse la incertidumbre de inferencias inductivas.
  • 5. LA ESTADÍSTICA Y EL METODO CIENTÍFICO. La ciencia es un estudio que se ocupa de la observación y clasificación de los hechos. Los científicos deben, entonces ser capaces de observar un suceso o conjunto de eventos como resultado de un plan o diseño. La investigación puede definirse en forma amplia como el estudio sistemático de un sujeto con el fin de descubrir nuevos hechos o principios. Esto es el experimento, la sustancia del método. El procedimiento para la investigación se conoce generalmente como método científico.
  • 6. La aplicación de la lógica y la objetividad al entendimiento de los fenómenos cualesquiera sea su naturaleza, es la base de la fundamentación del método científico. Sería difícil definir la expresión método científico, dado que los científicos usan cuantos métodos o medios puedan concebir. Sin embargo, la mayoría de estos métodos tienen puntos esenciales en común.
  • 7. Sin intentar promover una controversia, consideramos que éstos son: 1. Una revisión de hechos, teorías y propuestas. 2. Formulación de una hipótesis lógica sujeta a prueba mediante métodos experimentales. 3. Evaluación objetiva de las hipótesis con base en los resultados experimentales. Mucho podría escribirse respecto a estos puntos esenciales: ¿Cómo se llega a una hipótesis? ¿Cómo se diseña un experimento? ¿Cómo se evalúa objetivamente una hipótesis?.
  • 8. Para el método científico es esencial el estudio de lo que ya se conoce. A partir de este conocimiento, se formulan Hipótesis, las cuales se ponen a prueba partiendo por lo general de situaciones experimentales, siendo esta la parte crucial de todo el proceso ya que cualquier pregunta donde sus respuestas no pueden obtenerse a partir de la investigación planeada, no puede aceptarse como parte del método científico.
  • 9. En la investigación científica, es común la formulación de hipótesis las cuales para su rechazo, deben estar sustentadas por un conjunto de observaciones, las cuales deben seleccionarse a través de un patrón bien definido, que se conoce como Diseño Experimental. La evaluación objetiva de una hipótesis presenta problemas, puesto que no es posible observar todos los eventos concebibles, y como las leyes exactas de causa-efecto generalmente se desconocen, existirá variación entre los que son observados.
  • 10. Su aplicación particular está en los muchos aspectos del diseño de un experimento, desde el plan inicial para la recolección de los datos, y en el análisis de los resultados a partir de los datos resumidos, hasta la evaluación de la incertidumbre de toda la inferencia extraída de ellos. Un experimento es la MUESTRA sobre la base de la cual se estimarán los parámetros POBLACIONALES, y se tomarán decisiones con respecto a la comparación de las poblaciones en estudio. El científico debe entonces razonar partiendo de casos particulares a casos más generales.
  • 11. LA IMPORTANCIA DE PLANIFICAR LA EXPERIMENTACIÓN. Tiene un papel fundamental en virtualmente todos los campos de la investigación y el desarrollo. El objetivo es obtener información de calidad. Que permita desarrollar nuevos productos y procesos, comprender mejor un sistema (un proceso industrial, un procedimiento analítico,...) y tomar decisiones sobre como optimizarlo y mejorar su calidad, comprobar hipótesis científicas, etc.
  • 12. Obviamente la experimentación se debe planificar (diseñar) cuidadosamente para que proporcione la información buscada. Dicha planificación debe considerar dos aspectos importantes relacionados con toda experimentación: 1. La experimentación es normalmente cara. 2. El resultado observado de un experimento (y) tiene incertidumbre:
  • 13. 1. La experimentación es normalmente cara. ¿Por qué no estar siempre en lo correcto o muy cerca de lo correcto? La capacidad de experimentar está limitada por el costo en tiempo y en recursos (personal, productos de partida, etc...). El costo, puede subir debido al incremento del tamaño de la muestra, a consecuencia de una decisión incorrecta, o a la vaguedad de la inferencia necesaria para incluir la respuesta correcta. Por lo tanto, una organización óptima de la experimentación deberá contemplar el menor número de observaciones que permita obtener la información buscada.
  • 14. 2. El resultado observado de un experimento (y) tiene incertidumbre: y = h + e donde h es el resultado “verdadero” (desconocido) del experimento y e es una contribución aleatoria, que varía cada vez que se repite el experimento. Por ello, la Estadística, disciplina que proporciona las herramientas para trabajar en ambientes de incertidumbre, juega un papel fundamental en el diseño de los experimentos y en la evaluación de los resultados experimentales.
  • 15. El azar entra en juego en la obtención de información y es la causa de la incertidumbre. Una parte de la información posible, necesariamente conduce sólo a un proceso de inferencia incierta. Al aplicar las leyes del azar, el estadístico de hoy puede realizar una medición objetiva y precisa de la incertidumbre de las inferencias. Ciertamente, esto se hace para la totalidad de las inferencias y no para cada inferencia individual. O sea que se sigue un procedimiento que asegure que 9 de 10 inferencias serán correctas, o 99 de 100, o algo por el estilo.
  • 16. Es un proceso que nos capacita para desaprobar hipótesis incorrectas, pero no nos permite aprobar hipótesis correctas. Lo único que podemos dar como demostración es una comprobación fuera de duda razonable. Los procedimientos estadísticos son métodos que nos conducen a esta suerte de pruebas.
  • 17. El análisis de los resultados experimentales permitirá obtener conclusiones sobre el sistema en estudio y decidir actuaciones futuras. Tanto por la importancia de las decisiones que se pueden tomar, como por el costo elevado de la experimentación no parece adecuado dejar la elección de los experimentos y la evaluación de los resultados a la mera intuición del experimentador. Parece más razonable utilizar una metodología matemática y estadística que indique como planificar (diseñar, organizar) la secuencia de experimentos de una forma óptima, de modo que se minimice tanto el costo de la experimentación como la influencia del error experimental sobre la información buscada.
  • 18. Dicha planificación y análisis es el principal objetivo del Diseño Estadístico de Experimentos. En resumen, la estadística es un instrumento aplicable en el método científico, por que juega un papel importante en su fundamentación para el cual fue desarrollada, donde la estadística tiene tres funciones fundamentales que son: la descripción, el análisis y la predicción.