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Instituto Tecnológico Superior De Uruapan

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Instituto Tecnológico Superior De Uruapan

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Alumna: Viviana Vidal Cruz

Profesor: Jorge Guerrero

Materia: Diseños experimentales

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El diseño experimental es una técnica estadística apoyada en el método científico, donde se obtienen resultados más

eficientes a partir de la metodología adecuada para recolectar, analizar e interpretar datos, que conduzcan a minimizar el error y tomar así decisiones apropiadas.

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¿Por qué es importante plantear una hipótesis en el diseño de experimentos?

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¿Por qué es importante plantear una hipótesis en el diseño de experimentos?

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Porque a partir de las hipótesis se desprenden los objetivos, y si las primeras no son claras y bien estructuradas es probable que los objetivos sean confusos, por consiguiente el diseño experimental será erróneo, así como las conclusiones que de él se desprendan.

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Definición de experimento, unidad experimental y variables, factores y niveles.

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Definición de experimento, unidad experimental y variables, factores y niveles.

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EXPERIMENTO: Prueba

que consiste en provocar un fenómeno en unas condiciones

determinadas con el fin de analizar sus efectos

o de verificar una hipótesis o un principio científico.

UNIDAD EXPERIMENTAL: Una unidad experimental se define como el objeto (persona o cosa) que es capaz de producir una medición de la variable de respuesta

después de aplicar un tratamiento dado.

VARIABLES, FACTORES Y NIVELES: En todo proceso interviene distintos tipos de variables y factores para así planear un experimento.

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¿Por qué es importante la variable de respuesta?

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¿Por qué es importante la variable de respuesta?

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Una variable de respuesta es un resultado medido

dentro de un ensayo

que puede ser influenciado por otros factores.

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Factores controlables y no controlables.

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Factores controlables y no controlables.

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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 se pueden controlar durante la operación normal del proceso.

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Error experimental: Componente del error aleatorio que refleja los errores del experimentador en la planificación y ejecución del experimento.

Aleatorización: Consiste en hacer experimentos en orden aleatorio; este principio aumenta la posibilidad de que el supuesto de independencia de los errores se cumpla

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Generalmente estos ocurren cuando se está realizando el protocolo o proyecto de investigación. El proceso de investigación debe empezar con una revisión y análisis de la información existente. Esto no sólo nos permite plantear, valorar y definir de manera adecuada el problema, sino que además nos permite visualizar el tipo de diseño experimental más adecuado.

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La importancia de un diseño experimental es que da validez a la investigación, y permite controlar el error aleatorio, es decir la variación no considerada de nuestros objetos de estudio, además de que facilita el análisis de datos.

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Administración de exámenes después del final del semestre.

Durante el semestre, los estudiantes de una clase reciben conferencias sobre cursos particulares y se administra un examen al final del semestre. En este caso, los estudiantes son los sujetos o variables dependientes mientras que las clases magistrales son las variables independientes

tratadas sobre los sujetos. En esta investigación solo se considera un grupo de sujetos cuidadosamente seleccionados, lo que la convierte en un ejemplo de diseño de investigación pre-experimental. También notaremos que las pruebas solo se realizan al final del semestre, y no al principio. Además, nos facilita la conclusión de que se trata de una investigación de estudio de caso de una sola vez.

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1. Pérez-Tamayo. R. 2003. ¿Existe el método científico? La ciencia para todos SEP, FCE, CONACYT, COLNAC. 3a ed., Núm. 161. 301 pp. Siegel, S., & N.J.

2. Castellan. 1998. Estadística no paramétrica: aplicada a las ciencias de la conducta. 4a ed., Trillas México, D.F., 437

pp.

3. Montgomery, D. C. 2003. Diseño y análisis de experimentos. 2a ed., Limusa Wiley, Mexico, D.F., 685 pp. Narvaiza, J.L., J.P.