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Material de Clases © Jorge Córdova Egocheaga. Febrero 2003
OBJETIVOS
1. Reconocer el termino diseño experimental.
2. Identificar el propósito de un DE
3. Describir un experimento.
4. Diferenciar métodos y técnicas de recolección de datos.
5. Elaborar una hojas de registro.
Al finalizar el tema 2, el participante será capaz de:
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DISEÑOS EXPERIMENTALES
1.1 ASPECTOS GENERALES
El Diseño de Experimentos tuvo su inicio teórico a
partir de 1935 por Sir Ronald A. Fisher, quién sentó la
base de la teoría del Diseño Experimental y que a la
fecha se encuentra bastante desarrollada y ampliada.
Los diseños experimentales intentan establecer
básicamente relaciones causa – efecto
Mas específicamente, cuando se desea estudiar como
una variable independiente (causa) modifica una
variable dependiente (efecto)
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DISEÑOS EXPERIMENTALES
Este término se utiliza para planear un experimento de
manera que se pueda obtener la información
pertinente a un determinado problema que se investiga
y así tomar decisiones correctas.
PROPOSITO DE UN DISEÑO EXPERIMENTAL
El propósito de un diseño experimental es proporcionar
métodos que permitan obtener la mayor cantidad de
información válida acerca de una investigación, teniendo
en cuenta el factor costo y el uso adecuado del material
disponible mediante métodos que permitan disminuir el
error experimental
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Es un estudio de investigación en el que semanipulan deliberadamente una o masvariables independientes para analizar lasconsecuencias que la manipulación tienesobre una o mas variables dependientes ypor que lo hacen, dentro de una situación decontrol para el investigador
Que es un Experimento
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variables en un experimento
A. VARIABLE INDEPENDIENTE
representa los tratamientos, factores o condiciones
que el investigador controla para probar los efectos
sobre la variable dependiente
a) Tratamiento: son los diferentes
procedimientos, procesos, factores o
materiales y cuyos efectos van a ser medidos
y comparados: ejm Dosis de fertilizantes,
ración alimenticia, densidad.
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B. VARIABLE DEPENDIENTE
Es la que refleja los resultados de un estudio de
investigación. Ejem. productividad, incremento de
peso, biomasa , FCA, etc. .
La variable dependiente se mide .
El éxito depende del grado de precisión con que se
mida dicha variación.(instrumento de medición)
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variables en un experimentos
C. VARIABLE INTERVINIENTE
Llamada contaminadora o extraña estas variables
independientes que si no se controlan pueden
alterar el resultado de la investigación. El diseño
debe tener un grupo control o testigo y un grupo
experimental. Ejem. Oxigeno disuelto, temperatura
ambiental,
La elección del tratamiento testigo es de gran
importancia en cualquier investigación, este se
constituye como referencial del experimento y
sirve para la comparación de los tratamientos en
prueba.
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D. TESTIGO
El testigo es el tratamiento de comparación
adicional, que no debe faltar en un
experimento; por ejemplo, si se usan cinco
tratamientos con fertilizante, el testigo puede
ser aquel tratamiento que no incluye fertilizante.
La elección del tratamiento testigo es de gran
importancia en cualquier investigación, este se
constituye como referencial del experimento y
sirve para la comparación de los tratamientos
en prueba.
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E. UNIDAD EXPERIMENTAL
La unidad experimental, es el objeto o espacio
al cual se aplica el tratamiento y donde se
mide y analiza la variable que se investiga. En
los experimentos pecuarios la unidad
experimental por lo general esta conformada
por un animal (cuye, cerdo, pato, etc.), en los
experimentos forestales la unidad experimental
en la mayoría de los casos esta conformado por
un árbol y en la mayor parte de las pruebas de
campo agrícolas, la unidad experimental es una
parcela de tierra
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F. COEFICIENTE DE VARIABILIDAD
Es una medida de variabilidad relativa (sin unidades de
medida) cuyo uso es para cuantificar en términos
porcentuales la variabilidad de las unidades experimentales
frente a la aplicación de un determinado tratamiento. En
experimentación no controlada (condiciones de campo) se
considera que un coeficiente de variabilidad mayor a 35% es
elevado por lo que se debe tener especial cuidado en las
interpretaciones y ó conclusiones; en condiciones
controladas (laboratorio) se considera un coeficiente de
variabilidad mayor como elevado. La expresión estimada del
coeficiente de variabilidad es:
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G. Confiabilidad
Es el grado en que un proceso de medición elimina los errores.
Como se deriva de E-1,es un cociente, el cual entre mas se
acerca a 1, mayor grado de confiabilidad tiene la medición. Es
el grado en que al repetir la aplicación de un instrumento o
medición al mismo sujeto, se producen iguales resultados:
C= P O (E-1)
PO+E
Donde: C = Confiabilidad
PO= Puntaje obtenido
E = Error
Si se elimina el factor error en la ecuación E-1, la confiabilidad
seria igual a 1 puesto que los valores del numerador y el
denominador son iguales
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Error experimental
significa equivocación, falta, extravío. Por lo tanto error es un
conocimiento equivocado que no concuerda con la realidad a
la que se refiere. tipos de error:
a. de razonamiento: errores en la deducción o a lógicas
indebidas.
b. percepción: factores humanos, engaños que producen en
los órganos de los sentidos en la percepción.
c. apreciación: derivados de una visión intelectual parcial o
subjetiva de la realidad
d. planificación: por concepciones equivocadas de las
operaciones o fases de la investigación.
e. Muestral: es un error aleatorio de tipo estadístico que tiene
lugar cuando se utilizan y seleccionan las muestras
f. Sistémico. Se comete en forma constante durante el
proceso de medición.
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Tipo de error con la hipótesisError Tipo I: es el error que se comete cuando rechazamos la hipótesis nula
( H0 ) en circunstancia que es la hipótesis verdadera.
Error tipo II: es el error que se comete cuando aceptamos la hipótesis nula
( H0 ) en circunstancia que es la hipótesis falsa.
Podemos cometer un Error tipo I solo si rechazamos H0
Podemos cometer un Error tipo II solo si no rechazamos H0
Ejem. Ho = el sujeto esta sano Ha = el sujeto tiene cancer
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Validez
Es el grado en que un instrumento realmente mide la variable
que pretende medir. Debe mostrar o representar la realidad a
la que se refiere. Clases o aspectos de validez:
1. validez lógica. Significa que la prueba es valida por
definición. Se refiere a los resultados de una prueba y no a la
prueba en si misma.
2. Validez de contenido. No es cuestión de todo o nada, esta
puede variar desde poco valido hasta muy valida.
3. Validez de criterio. La validez de un instrumento se debe
comparar con algún criterio externo, considerado como un
estándar.
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Factores que afectan la confiabilidad y la
validez
La improvisación: los investigadores
experimentados tardan algún tiempo en diseñar o
seleccionar el instrumento a emplear en sus
mediciones
Uso de instrumentos no validos: los instrumentos
deben ser reconocidos (certificados) y aprobados
por la comunidad científica.
Instrumento no adecuado para quien lo utiliza.
Condiciones o normas con las cuales se debe
realizar la medición
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Premisa de la medición
Premisa fundamental para el éxito en el
proceso de investigación es que la medición
de la variable dependiente , la cual para ser
valida y confiable debe estar exenta de error
de medición. Sino se pueden eliminar los
errores y de esta manera asegurar la
medición, los resultados igualmente perderán
validez y confiabilidad.
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Es una técnica estadística que sirve para analizar la
variación total de los resultados experimentales de
un diseño en particular, descomponiéndolo en
fuentes de variación independientes atribuibles a
cada uno de los efectos en que constituye el diseño
experimental.
Esta técnica tiene como objetivo identificar la
importancia de los diferentes factores ó tratamientos
en estudio y determinar como interactúan entre sí..
ANALISIS DE LA VARIANCIA
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PRINCIPIOS BASICOS DEL DISEÑO
EXPERIMENTAL
Los principios básicos del diseño experimental son:
repetición, aleatorización, y control local.
Repetición: Viene a ser la reproducción o réplica del
experimento básico (asignación de un tratamiento
a una unidad experimental). Las principales razones
por las cuales es deseable la repetición son :
Primero por que proporciona una estimación del error
experimental, siendo tal estimación confiable
a medida que aumenta el número de repeticiones, y
segundo permite estimaciones más precisas del
tratamiento en estudio.
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Aleatorización:
Consiste en la asignación al azar de los tratamientos en estudio
a las unidades experimentales
con el propósito de asegurar que un determinado tratamiento
no presente sesgo. Por otro lado la aleatorización hace válidos
los procesos de inferencia y las pruebas estadísticas.
Control Local (Control del error Experimental):
Consiste en tomar medidas dentro del diseño experimental
para hacerlo más eficiente, de tal manera que pueda permitir la
reducción del error experimental y así hacerla más sensible a
cualquier prueba de significación.
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SUPUESTOS ACERCA DEL MODELO ESTADISTICO
Los supuestos necesarios del modelo estadístico son:
a. Aditividad: Los factores o componentes del modelo
estadístico son aditivos, es decir la variable respuesta es la
suma de los efectos del modelo estadístico.
b. Linealidad: La relación existente entre los factores o
componentes del modelo estadístico es del tipo lineal.
c. Normalidad: Los valores resultado del experimento
provienen de una distribución de probabilidad «Normal» con
media m y variancia s2 .
d. Independencia: Los resultados observados de un
experimento son independientes entre sí.
e. Variancias Homogéneas (Homocedasticidad): Las
diversas poblaciones generadas por la aplicación de dos o más
tratamientos tienen variancias homogéneas (variancia común).
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DETERMINAR EL TIPO DE DATO
La unidad experimental, es el objeto o espacio al cual
se aplica el tratamiento y donde se mide y analiza la
variable que se investiga.
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CONSIDERAR LA CONFIABILIDAD DE
LOS REGISTROS
Tener en cuenta la adecuada calibración de los
instrumentos de medición y la variabilidad en
inspecciones visuales.
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I. Se debe registrar adecuadamente el origen de
datos (el día, la hora, quiénes fueron los
responsables, qué lote se uso, entre otros).
II. Los datos deben registrarse de manera que
facilite su utilización (hojas de registro).
SELECCIONAR FORMAS APROPIADAS DE RECOLECTAR DATOS.
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Para obtener el tamaño de la muestra de una población determinada se
requiere tomar en cuenta los siguientes factores:1. El tiempo y los
recursos disponibles.
2. Las técnicas de muestreo.
3. Las técnicas de análisis de datos.
4. La estimación de la varianza.
5. El margen de error máximo posible.
6. El nivel de confianza.
Existen modelos matemáticos para obtener el tamaño de la muestra, en
este caso:
n = Z² Q²
en = tamaño de la muestra
Z =intervalo de confianza.
e = error de muestro aceptable.(Nivel de precisión) estudios previos.
σ = desviación estándar.
tamaño de la muestra
cuando se desconoce la población
variable cuantitativa
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muestreo se realiza sin reemplazamiento
en una población finita.
variable es cuantitativa
utiliza la siguiente formula:
n = N Z² Š²
(N-1)e²+Z² Š²
n = tamaño de la muestra.
N = tamaño de la población.
Š² = varianza muestral
e = error de muestreo aceptable.(nivel de precisión)
Z = nivel de confianza deseado(95% - 99%)
.
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Para obtener el tamaño de la muestra de una población determinada se
requiere tomar en cuenta los siguientes factores:
1. El tiempo y los recursos disponibles.
2. Las técnicas de muestreo.
3. Las técnicas de análisis de datos.
4. La estimación de la proporción de éxito
5. El margen de error máximo posible. O nivel de precisión , estudios
previos
6. El nivel de confianza. El valor Z, usado entre 95% a 99%
Existen modelos matemáticos para obtener el tamaño de la muestra, en
este caso:
n = Z² p q
e²n = tamaño de la muestra
Z =intervalo de confianza.
e = error de muestro aceptable.(Nivel de precisión) estudios previos.
p = proporción de éxito. p + q = 1.
tamaño de la muestra
cuando se desconoce la población
variable cualitativa
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muestreo se realiza sin reemplazamiento
en una población finita.
variable es cualitativa
utiliza la siguiente formula:
n = N Z² P q
(N-1)e²+Z² P q
n = tamaño de la muestra.
N = tamaño de la población.
p = la proporción de la población que tiene la característica
de interés.(probabilidad de éxito)
q = la proporción de la población que no tiene la
característica de interés.(probabilidad de fracaso)
e = error de muestreo aceptable.(nivel de precisión)
Z = nivel de confianza deseado(95% - 99%)
.
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2.2 Escalas de medición
Los valores son nominativos, sirven para designar.Sólo se puede realizar un conteo (frecuencias). Noes factible las operaciones aritméticas. Seanalizan a través de la comparación: igualdad y no
igualdad ( = y ).
Ejemplo
Sexo del pez 1: Macho 2: Hembra
Grupo : chico mediano Grande
ESCALA NOMINAL:
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Los valores representan un orden. No son
cuantitativos, sólo simbolizan una posición. Se
analizan a través de la desigualdad :mayor que
o menor que (> y <).
Ejemplo:
Calificación : A,B,C,D A > B
Lugar (orden) : 1º , 2º , 3º 1º > 2º
Dolor : leve, moderado, intenso
ESCALA ORDINAL:
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Se utilizan números cardinales. El cero esrelativo o diferencial, es decir no indica ausenciade la propiedad. Se pueden realizar operacionesaritméticas.(+ y -). Es una escala creada por elhombre.
Ejemplo:
Hora 00:00
Temperatura ambiental 0 ºC
El año en que vivimos 2003
ESCALA DE INTERVALOS:
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Se utilizan números cardinales. Tienen unidad de
medida (cms, pulgadas). El cero es absoluto,
indica ausencia de la propiedad. Se pueden
realizar operaciones aritméticas (+,-,x ,),
Ejemplo:
Pacientes no atendidos hoy : 0
Nº de hijos en edad de vacunación : 0
Procesos deficientes : 0
ESCALA DE RAZÓN:
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2.3 Redondeo de datos
Durante el análisis, muchas veces se divide un
número por otro obteniéndose en algunas
ocasiones, un número infinito de decimales.
Con el objeto de hacer más operativo el manejo de
estos datos se redondean. Para “cortar” o
redondear, se siguen las siguientes reglas.
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1ra REGLA:
Para la respuesta final, debemos redondear
hasta dos lugares más de lo que había en los
datos originales. No se debe redondear en los
pasos intermedios.
Ejemplo : datos originales : enteros
resultado final : 2 decimales.
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2º REGLA:
Si la cifra que sigue es mayor a 5, se aumenta 1.
Si la cifra que sigue es menor a 5, el número no
varía.
Ejemplo: Redondeo a 2 decimales
6,176 ……. 6,18
4,123 ……. 4,12
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3º REGLA:
Si la cifra que sigue es 5 y el número anterior
es par no se modifica. Pero si el número es
impar, aumenta 1.
Ejemplo: Redondeo a 2 decimales
6,545 ……. 6,54
1,975 ……. 1,98
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METODOS Y TECNICAS
DE RECOLECCION DE DATOS
FUENTE METODOS TECNICAS
SECUNDARIA FICHAS
DIRECTO OBSERVACION
PRIMARIA EXPERIMENTACION
INDIRECTO ENCUESTA
ENTREVISTA
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En un estudio de investigación de mercados para
pañales desechables, interesa conocer ciertas
características,
CARACTERISTICA FUENTE TECNICA
Tasa de natalidad Secundaria Fichas
Nivel socio-económico Primaria Encuesta
de la famila
Textura del producto Primaria Entrevista
Ejemplo :
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Las hojas de registro (o check list)
1. Para registro: Se anota sistemáticamente la
información.
Ejemplo: Tarjeta de Registro de Asistencia del
personal que labora en una Clínica
2. Para verificación: Se anota información en
determinado tiempo, que debe cotejarse con la
realidad.
Ejemplo: Registro de las recetas no atendidas por
semana.
Son formatos pre impresos que facilitan el registro y
la organización de cualquier tipo de datos. Puede
ser:
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Hoja de registro para la distribución del proceso deproducción
1. La medida optima es 8.300
2. Se acepta una variabilidad máxima 0,008
3. Se registra cada uno de los 55 productoselaborados en un día, colocando una x en la casilla
correspondiente.
4.Se construye simultáneamente el histograma.
Caso: Hoja de registro para ver la distribución en unproceso de producción.
EJEMPLO 1
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Hoja de registro de ítems defectuosos
1. Permiten identificar el tipo de defecto más
frecuente.
2. Un producto puede presentar más de un defecto.
3. Es necesario tipificar con antelación los defectos
posibles.
Caso: Hoja de registro de inspección final de cierto
producto plástico moldeado.
EJEMPLO 2
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Hoja de registro de las causas del defecto
1. Permite una estratificación adicional con el fin de
encontrar las causas de los defectos.
Caso: Hoja de registros de ocurrencias de los defectos
en ciertos accesorios utilizados en la elboración
protesis dental, asignables a maquinaria, trabajadores,
día y tipo de defecto.
EJEMPLO 3