Entendemos por experimento el cambio en las condiciones de operación de un sistema o proceso, realizado con el objetivo de medir el efecto del cambio en una o varias variables del producto. Ello nos permite ampliar el conocimiento sobre el sistema o el proceso.
Asimismo, entendemos por “diseño de un experimento” la planificación de un conjunto de pruebas experimentales, de modo que los datos generados puedan analizarse estadísticamente para obtener conclusiones válidas y objetivas acerca del problema establecido.
En un experimento, es muy importante su reproducibilidad, es decir, poder repetirlo. Ello nos proporciona una estimación del error experimental y permite obtener una estimación más precisa del efecto medio de cualquier factor.
Veamos algunas definiciones importantes en el diseño de experimentos:
- Unidad experimental: es la muestra de unidades que es necesario producir en una condición para obtener una medición o un dato representativo. Unidad a la cual se le aplica un solo tratamiento (puede ser una combinación de muchos factores) en una reproducción del experimento.
- Variables de respuesta: son las características del producto cuyo valor interesa mejorar mediante el diseño de experimentos.
- Factor: una variable independiente. En la mayoría de las investigaciones se trata con más de una variable independiente y con los cambios que ocurren en la variable independiente, cuando varía una o más de las variables independientes.
- Factores controlables: son variables del proceso que se pueden fijar en un punto o en un nivel de operación.
- Factores no controlables: son variables que no pueden controlarse durante la operación normal del proceso.
- Factores estudiados: son las variables que se investigan en el experimento para observar cómo afectan a la variable de respuesta.
- Confusión: Dos o más efectos se confunden en un experimento si es posible separarlos en el análisis estadístico posterior.
- Error aleatorio: Es la variabilidad observada que no puede explicarse por los factores estudiados y se debe al pequeño efecto de los factores no estudiados y al error experimental.
- Error experimental: componente del error aleatorio que refleja los errores del experimentador en la planificación y la ejecución del experimento.
- Aleatorización: consiste en realizar experimentos en orden aleatorio; este principio aumenta la probabilidad de que el supuesto de independencia de los errores se cumpla. Asignación al azar del tratamiento a las unidades experimentales. Una suposición frecuente en los modelos estadísticos de diseño de experimentos en los que las observaciones o los errores en ellas están distribuidos de forma independiente. La aleatorización hace válida esta suposición.
- Repetición: Es correr más de una vez un tratamiento o combinación de factores
- Bloqueo: Es nulificar o considerar adecuadamente todos los factores que pueden afectar la respuesta observada. Distribución de las unidades experimentales en bloques, de manera que las unidades dentro de un bloqueo sean relativamente homogéneas; de esta manera, la mayor parte de la variación predecible entre las unidades queda confundida con el efecto de los bloques.
- Tratamiento o combinación de tratamientos: conjunto particular de condiciones experimentales que deben imponerse a una unidad experimental dentro de los confines del diseño seleccionado.
El error aleatorio describe la situación de no llegar a resultados idénticos con dos unidades experimentales tratadas idénticamente y refleja:
- Errores de experimentación
- Errores de observación
- Errores de medición
- Variación del material experimental (esto es, entre unidades experimentales)
- Efectos combinados de factores extraños que podrían influir en las características en estudio, pero respecto de los cuales no se ha llamado la atención en la investigación.
El error aleatorio puede reducirse:
- Usando material experimental más homogéneo o mediante una estratificación cuidadosa del material disponible.
- Utilizando información proporcionada por variables aleatorias relacionadas
- Teniendo más cuidado al dirigir y desarrollar el experimento
- Usando un diseño experimental muy eficiente.
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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