Análisis de diseños experimentales con igual número de submuestras

Describimos un algoritmo general que, en sólo tres pasos, permite analizar los datos de cualquier diseño experimental con submuestreo en el que se haya tomado el mismo número de submuestras por unidad experimental.

Diseño experimental y análisis de varianza

Un diseño experimental sirve para comparar las medias de dos o más tratamientos (niveles de factor) a través del análisis de varianza, propuesto por Ronald A. Fisher a principios del Siglo XX, de los datos experimentales. Como se sabe, un experimento consiste en la manipulación intencional y controlada de una o más variables para evaluar su (supuesto) efecto en la variable dependiente (variable-respuesta). Dependiendo de las características del material experimental, el experimento puede hacerse en un diseño completamente aleatorizado (cuando el material experimental se supone sensiblemente homogéneo), en un diseño de bloques completos al azar (cuando se supone variación en una dirección), en diseño en cuadrados latinos (se asume que hay variación en dos direcciones); hay otras variantes de diseño experimental como el diseño grecolatino, parcelas divididas o anidado, bloques incompletos, bloques generalizados, entre otros. En otros términos, el diseño experimental involucra el arreglo físico de los diferentes niveles de factor cuando se realiza el experimento, según la variabilidad del material experimental; la partición de la variabilidad contenida en los datos experimentales en la variabilidad atribuida a las diferentes fuentes (de variación) se realiza a través del análisis de varianza. Este análisis permite concluir si hay diferencias o no entre las medias de los diferentes niveles de factor (los tratamientos). La implicación de esta búsqueda es, entre otros ejemplos, encontrar la combinación de factores óptima que nos produce el material más resistente, hallar la mejor combinación de elementos que produce el mayor aumento de biomasa en seres vivos o el nivel de combinación de factores que eficientan un proceso.

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