Al realizar una investigación experimental utilizamos determinados estadísticos para probar o rechazar las hipótesis generadas; sin embargo, si quisiéramos hacer una “jerarquía” según la complejidad de estos métodos, podríamos tener lo siguiente:

1. Experimentos comparativos simples: en estos casos la variable independiente tiene solo dos posibles estados o tratamientos (Montgomery, 2013), por ejemplo dos formulaciones de algún reactivo, incluso puede ser 1 o 0, es decir se aplica la variable independiente (1) o no se aplica (0). Dentro de este esquema se tiene tres diseños, comparación de un resultado post test contra un valor en concreto, comparación de los promedios de los resultados post test en dos grupos experimentales cada uno con cada tratamiento de la variable independiente y pruebas pareadas. La herramienta estadística es la t de Student o Z.

2. Experimentos de un solo factor (análisis de varianza): siguiendo con Montgomery (2013), en este tipo de experimentos la variable independiente tiene más de dos tratamientos, pero sigue siendo bivariable. La herramienta a utilizar es ANOVA de un solo factor, y los diseños son completamente al azar.

3. Diseños en bloques: se utilizan para controlar el efecto de variables perturbadoras que pueden influir en el resultado final del experimento, estas variables se conocen como variables de bloque (Gutierrez y De La Vara, 2012). Los diseños en este caso son diseños en bloques completos al azar, cuadrado latino, cuadrado grecolatino y de bloques incompletos balanceados; la herramienta es ANOVA la cual incluye el efecto de las variables de bloque.

4. Experimentos multivariables: en este caso se analiza el efecto de varios factores (variables independientes) sobre una o más variables dependientes (Gutierrez y De La Vara, 2012). En este caso se tienen los diseños factoriales como 2 a la k , es decir k factores con 2 tratamientos; 3 a la k, diseños fraccionados, diseños anidados, en parcelas divididas entre otros. La herramienta es ANOVA.

5. Otras variantes como diseños robustos, de optimización etc.
En la mayoría de tesis del tipo experimental utilizan solo el primer nivel, y aun así los tesistas lo ven complicado. Por razones de espacio no abarcaremos más puntos sobre el tema, sin embargo se invita al lector a revisar las referencias bibliográficas al final de esta entrada.

REFERENCIAS BIBLIOGRAFÍCAS

Gutierrez H. & De la Vara R. (2012). Análisis y Diseño de Expermientos. México: Mc Graw Hill

Montgomery D. (2013). Diseño y Análisis de Experimentos. México: Limusa Wiley

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