El diseño completamente al azar es el más sencillo de los diseños de experimentos que tratan de comparar dos o más tratamientos, puesto que sólo considera dos fuentes de variabilidad: los tratamientos y el error aleatorio.
Para ilustrar el diseño, supongamos que queremos determinar si cuatro dosificaciones de un hormigón A,B,C y D presentan una misma resistencia característica a compresión. Para ello se han elaborado 5 probetas para cada tipo de dosificación y, a los 28 días, se han roto las probetas a compresión simple y los resultados son los que hemos recogido en la tabla que sigue.
| DOSIFICACIONES DE HORMIGÓN | ||||
| A | B | C | D | |
| Resistencia característica a compresión fck (Mpa) | 42 | 45 | 64 | 56 |
| 39 | 46 | 61 | 55 | |
| 48 | 45 | 50 | 62 | |
| 43 | 39 | 55 | 59 | |
| 44 | 43 | 58 | 60 | |
Para este caso, la variable de respuesta es la resistencia característica del hormigón a compresión (MPa), la unidad experimental es la probeta de hormigón y el factor es la dosificación de hormigón. En este caso se trata de un diseño balanceado porque hemos realizado el mismo número de repeticiones (5) para cada uno de los tratamientos (dosificaciones).
Este tipo de diseño se llama completamente al azar porque todas las repeticiones experimentales se realizan en orden aleatorio completo, pues no se han tenido en cuenta otros factores de interés. Si durante el estudio se hacen N pruebas, éstas se deben realizar al azar, de forma que los posibles efectos ambientales y temporales se vayan repartiendo equitativamente entre los tratamientos.
El número de repeticiones a realizar en cada tratamiento depende de la variabilidad que se espera observar en los datos, a la diferencia mínima que el experimentador considera que es importante detectar y al nivel de confianza que se desea tener en las conclusiones. Normalmente se recomiendan entre 10 y 30 mediciones en cada tratamiento. Con 10 mediciones se podrían detectar diferencias de medias mayores o iguales a 1,5 sigmas con una probabilidad alta, y con 30 mediciones se podrían detectar diferencias mayores o iguales a 0,7 sigmas.
Se utiliza el análisis de la varianza (ANOVA) para comprobar si existen diferencias en las medias. Fundamentalmente este análisis consiste en separar la contribución de cada fuente de variación en la variación total observada. Sin embargo, éste ANOVA está supeditado a los siguientes supuestos que deben verificarse:
- Normalidad
- Varianza constante (igual varianza en los tratamientos)
- Indepedencia
Para los que queráis saber qué ha pasado con nuestro experimento con las amasadas, os diré que que el ANOVA dió como resultado el rechazo de la igualdad de medias, es decir, que la resistencia media se ve afectada por la dosificación. Sin embargo, las cuatro dosificaciones no son igual de efectivas, pues existen diferencias significativas entre las resistencias medias de cada una de ellas. De hecho, las dosificaciones A y B no presentan diferencias significativas entre sí, tampoco entre la C y la D, sin embargo, entre ambos grupos sí que hay diferencias significativas. Asimismo, se ha podido comprobar que se cumplieron los supuestos de normalidad, varianza constante e independencia.
Os dejo en el siguiente vídeo cómo se puede utilizar el software SPSS para realizar un diseño de experimentos completamente al azar.
Referencias:
- Box, G.E.; Hunter, J.S.; Hunter, W.G. (2008). Estadística para investigadores. Diseño, innovación y descubrimiento. Segunda Edición, Ed. Reverté, Barcelona.
- Gutiérrez, H.; de la Vara, R. (2003). Análisis y diseño de experimentos. McGraw-Hill, México.
- Vicente, M.L.; Girón, P.; Nieto, C.; Pérez, T. (2005). Diseño de experimentos. Soluciones con SAS y SPSS. Pearson Educación, Madrid.
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