Diseño De Experimentos De Un Factor

Diseño De Experimentos De Un Factor

“INTRODUCCIÓN”

En el estudio experimental de un fenómeno se plantea una hipótesis, para la cual su prueba diseña un procedimiento de ejecución, que denomina diseño del experimento. Esta hipótesis, al ser probada requiere generalizarla a un espectro más amplio que aquel de su experimento, asociándole una medida de probabilidad o confiabilidad. Este es el caso de los diseños experimentales, cuya metodología es ampliamente usada en la investigación agropecuaria para la comparación de efectos de diferentes factores o tratamientos.

“DISEÑOS DE EXPERIMENTOS DE UN FACTOR”

La observación y la experimentación son la base en que se apoya el investigador para el estudio de fenómenos de su interés, presentes en la naturaleza. Mediante la observación describe el fenómeno con todas las circunstancias que lo rodean, no pudiendo atribuir sus efectos a una causa específica. Con la ayuda de la experimentación estudia dichos fenómenos en forma más controlada, aislando aquellos factores que pudieran enmascarar el efecto que ocasiona la causa de su interés sobre dicho fenómeno.

En el estudio experimental de un fenómeno se plantea una hipótesis, para cuya prueba diseña un procedimiento de ejecución, que denomina diseño del experimento. Esta hipótesis, al ser probada requiere generalizarla a un espectro más amplio que aquel de su experimento, asociándole una medida de probabilidad o confiabilidad. Este es el caso de los diseños experimentales, cuya metodología es ampliamente usada en la investigación agropecuaria para la comparación de efectos de diferentes factores o tratamientos.

Un diseño experimental debe adecuarse al material experimental con que se cuenta y a la clase de preguntas que desea contestarse el investigador. Sus resultados se resumen en un cuadro de análisis de varianza (anova) y en una tabla de comparación de medias de tratamientos que indica las diferencias entre dichas medidas.

El anova proporciona la variación de la variable de interés en fuentes explicables por algunos factores o tratamientos y en aquella para la cual el investigador no tiene control, no puede medir y no le es posible explicar o atribuir a algún factor en particular, constituyendo el error experimental.

La realización de un anova presupone la aditividad de los errores, la homogeneidad de varianza de las poblaciones de tratamientos y la independencia y distribución normal de los errores.

“VENTAJAS Y DESVENTAJAS DISEÑOS DE EXPERIMENTOS DE UN FACTOR”

Ventajas:

1. Permite estudiar los efectos principales, efectos de interacción de factores, efectos simples y efectos cruzados.

2. Todas las unidades experimentales intervienen en la determinación de los efectos principales y de los efectos de interacción de los factores, por lo que el número de repeticiones es elevado para estos casos.

3. El número de grados de libertad para el error experimental es alto, comparándolo con los grados de libertad de los experimentos simples de los mismos factores, lo que contribuye a disminuir la variancia del error experimental, aumentando por este motivo la precisión del experimento.

Desventajas:

1. Se requiere un mayor número de unidades experimentales que los experimentos simples y por lo tanto se tendrá un mayor costo y trabajo en la ejecución del experimento.

2. Como en los experimentos factoriales c/u de los niveles de un factor se combinan con los niveles de los otros factores; a fin de que exista un balance en el análisis estadístico se tendrá que algunas de las combinaciones no tiene interés práctico pero deben incluirse para mantener el balance.

3. El análisis estadístico es más complicado que en los experimentos simples y la interpretación de los resultados se hace más difícil a medida de que aumenta el número de factores y niveles por factor en el experimento.

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