DISEÑO EXPERIMENTAL EN INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA, CONFERENCIA EXPERIMENTAL DESIGN IN SCIENTIFIC RESEARCH, CONFERENCE

DISEÑO EXPERIMENTAL EN INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA, CONFERENCIA

EXPERIMENTAL DESIGN IN SCIENTIFIC RESEARCH, CONFERENCE

KAREN ANDREA AGUIRRE RODRIGUEZ

201210319

INTRODUCCION:

El Diseño de Experimentos hace referencia a una serie de técnicas estadísticas de investigación que permiten establecer diferencias o relaciones entre las variables de un problema a través de métodos científicos, buscando comprobar o rechazar hipótesis para la toma de decisiones.

El diseño experimental busca entonces a través de una serie de herramientas estadísticas aplicadas metodizar los ensayos de prueba y error para encontrar la mejor combinación de variables independientes que optimice una variable de respuesta en unas circunstancias determinadas.

PALABRAS CLAVE: diseño, experimental, herramienta.

SINTESIS:

1. TIPOS DE VARIABLES

• Cualitativa: color de pétalos, habito de crecimiento.

• Cuantitativa: variables de medición.

• Nominal: nombre – genero, femenino, masculino.

• Ordinal: calidad.

• Discreta: números enteros, número de individuos.

• Continua: números enteros, continuidad.

• Intrínseca: endógena, peso.

• Extrínseca: interviniente, exógena.

 Independientes: fijadas por el investigador.

 Dependientes: variable respuesta.

 Derivadas o Computadas:

o Proporción: masculino, femenino.

o Razón

o Tasa o rata: porcentaje.

o Razón de momios

o Índices: alfa, beta

2. DISEÑOS – MUESTRA

a) Dos muestras o tratamientos: se utiliza la prueba de t de Student

Se necesitan: hipótesis nula e hipótesis alterna

Hipótesis Nula: Aceptada

Hipótesis Alterna.

b) Tres muestras o tratamientos: diseño al azar para las diferencias.

Se necesitan:

Hipótesis Nula: H0 , promedio de tratamientos estadísticamente igual.

Hipótesis Alterna: 1 solo promedio es diferente.

c) 2 a 3 tratamientos variables independientes: Diseño por bloques

d) Dos o más tratamientos variables independientes, mínimos 2 niveles

Diseño factorial: se determina si hay interacción entre las variables seleccionadas.

Interacción  Graficas lineales

e) Tres variables independientes: Cuadro latino (columnas, filas, tratamientos)

Hipótesis Nula: H0, promedio de porcentaje estadísticamente igual (p ≥ 0.05)

Hipótesis Alterna: el promedio

f) Dos variables: prueba Chi cuadrado correlación de Pearson

Hipótesis Nula: H0 , no hay relación.

Hipótesis Alterna: si hay relación

3. METODOS

• Riqueza: índices

• Rarefacción.

• Acumulación

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