Mercadotecnia Perspectiva histórica

Perspectiva histórica

Ronald A Fisher fue el innovador de uso de matodos estadísticos en el diseño de experimentos.

Ronald Aylmer Fisher, (nacido en Londres, 17 de febrero de 1890 – Adelaida, 29 de julio de 1962) científico, matemático, estadístico, biólogo evolutivo y genetista inglés. Fisher realizó muchos avances en la estadística, siendo una de sus más importantes contribuciones, la inferencia estadística creada por él en 1920.

En 1919 Fisher empezó a trabajar en la Rothamsted Experimental Station (Harpenden Hertfordshire, Inglaterra). Allí comenzó el estudio de una extensa colección de datos, cuyos resultados fueron publicados bajo el título general de Studies in Crop Variation. Durante los siguientes siete años, se dedicó al estudio pionero de los principios del diseño de experimentos (The Design of Experiments, 1935), elaboró sus trabajos sobre el análisis de varianza y comenzó a prestar una atención especial a las ventajas metodológicas de la computación de datos (Statistical Methods for Research Workers, 1925). Su respuesta al problema estadístico de los investigadores en biología y agronomía fue introducir y desarrollar ideas originales en el campo de la inferencia estadística y en el de diseño de experimentos. Por ejemplo, descubrió la utilidad del uso de los cuadrados latinos para mejorar significativamente los métodos agrícolas, cuando se hallaba investigando la eficacia de los fertilizantes en el rendimiento de las cosechas e intentando que la calidad de la tierra no fuese un factor indeseable que influyese en el rendimiento de la cosecha.

Uso de métodos estadísticos en la experimentación

La investigación en el campo de la ingeniería, ciencia e industria es empírica y emplea en forma extensiva la experimentación. Existen métodos estadísticos para incrementar en grande la eficiencia de los experimentos y reforzar las conclusiones obtenidas.

Uso del conocimiento no estadístico del problema.

En algunos campos se utiliza una gran cantidad de teoría para explicar las relaciones que hay entre factores y respuestas. Este tipo de conocimientos no es estadístico es invaluable al elegir factores y sus niveles, al decidir el número de réplicas que se requieren realizar, al analizar los resultados. “la estadística no puede sustituir el hecho de reflexionar sobre el problema”.

Mantener el diseño y el análisis tan simple como sea posible.

No es necesario exagerar con el uso de técnicas estadísticas complejas muy refinadas. Lo recomendado es utilizar los métodos de diseño y análisis relativamente simples. “si se realiza el estudio de diseño cuidadosamente y correctamente, el análisis será con  frecuencia relativamente directo”.

Reconocer la diferencia entre la significación práctica y la estadística.

No hay un dato seguro de que una diferencia sea suficientemente grande desde el punto de vista práctico ya que dos condiciones experimentales producen respuestas medias, pero estadísticamente diferentes.

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