Reconozco abiertamente que me recorre cierto escalofrío cuando escucho por algún sitio que se está desarrollando una “campaña experimental“, a menudo en laboratorios donde, por desgracia, cada ensayo cuesta muchísimo tiempo y dinero. Me viene a la mente una campaña militar a gran escala donde, para conseguir un objetivo, se sacrifica lo que sea necesario. Cuando igual una pequeña fuerza de operaciones especiales sería suficiente.
Lo digo porque no es la primera vez que me encuentro con algún estudiante de máster o doctorado que quiere iniciar ensayos para cubrir, literalmente, las variaciones posibles en ciertos rangos, de un número de factores que influyen en un problema determinado. Y tampoco me es ajeno el típico estudiante que acude a mi despacho a pedirme consejo porque no sabe qué hacer con las montañas de datos generados, no siendo capaz de interpretar con herramientas estadísticas rigurosas.
Pero este problema no solo ocurre en determinados ámbitos científicos, sino que es habitual en empresas, procesos industriales y laboratorios de todo tipo. Cuento esto porque encuentro de vez en cuando a un doctorando que ha dedicado, por ejemplo, más de cinco años en recoger datos que luego, a la postre, se acumulan en hojas de cálculo y son difíciles de interpretar porque no se sabía exactamente cuál era la pregunta de investigación que se quería resolver.
También es muy típico encontrar en las empresas a técnicos expertos en un proceso determinado “con mucha experiencia”, que realmente lo que ha hecho es aprender con los años, y sobre todo, de sufrir en sus carnes muchos errores. Este tipo de experiencia, basada en el error, no es la más barata, ni mucho menos.
Afortunadamente, cada vez son menos los que se enfrascan directamente a ensayar todas las combinaciones posibles en los valores de ciertas variables. Para eso disponemos de una rama del conocimiento denominada diseño de experimentos que permite no solo ahorrar recursos (tiempo, espacio de laboratorio, dinero, etc.), sino también es capaz de sacar muchísima más información de los datos cuando se dedica algo de tiempo a hacer un buen diseño experimental. No digo con esto que existan campañas experimentales bien diseñadas, sino que aún perviven prácticas que, por puro desconocimiento, son utilizadas aún en demasiadas ocasiones.
Veamos un ejemplo sencillo que nos permite aclarar las ideas. Imaginemos un proceso que solo depende de 4 factores. Si de cada factor queremos analizar 5 niveles, una “campaña experimental” exhaustiva nos obligaría a tomar 5^4 = 625 observaciones. Este número tan elevado puede ser inviable. ¿Cómo podemos reducir el número de observaciones? Se podría reducir el número de factores o el número de niveles a estudiar .
Un buen diseño de experimentos puede reducir muchísimo el número de observaciones necesarias ofreciendo, a su vez, información muy valiosa. Por ejemplo, un diseño factorial a dos niveles, ya sea completo o fraccionado, sería suficiente en la mayoría de los casos para estudiar los efectos, las interacciones entre los factores, etc. Invito al lector a revisar en este mismo blog algunos artículos que he escrito al respecto:
¿Qué es el diseño de experimentos?
Definiciones básicas del diseño de experimentos
Incluso, en el caso de que no exista una interacción entre los factores, por ejemplo un diseño en cuadrado grecolatino, para cuatro factores y cuatro niveles, podríamos obtener información valiosa con 16 observaciones en vez de las 256 que serían las necesarias para cubrir todas las combinaciones posibles. En este blog podéis encontrar muchos ejemplos resueltos buscando “diseño de experimentos” en la columna de la izquierda, donde aparece el buscador.
Resumiendo, estoy a favor de las “campañas experimentales”, pero siempre que se basen en un diseño de experimentos previo. Pero mi consejo es que antes de hacer nada, tengamos muy clara la pregunta de investigación que queremos resolver. De hecho, la ciencia experimental trata de llegar a conclusiones generales con datos procedentes de casos particulares, y para eso necesitamos la estadística.
Parafraseando la frase que, según la tradición, estaba grabada a la entrada de la Academia de Platón, yo pondría el siguiente letrero a la puerta de cualquier laboratorio: “NO ENTRE NADIE QUE NO SEPA ESTADÍSTICA”.
Os dejo una conferencia del profesor Xabier Barber de la Universidad Miguel Hernández que os aclarará muchas cosas. Espero que os guste.
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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