Diseño experimental

El diseño experimental es una técnica estadística que permite identificar y cuantificar las causas de un efecto dentro de un estudio experimental. En un diseño experimental se manipulan deliberadamente una o más variables, vinculadas a las causas, para medir el efecto que tienen en otra variable de interés. El diseño experimental prescribe una serie de pautas relativas qué variables hay manipular, de qué manera, cuántas veces hay que repetir el experimento y en qué orden para poder establecer con un grado de confianza predefinido la necesidad de una presunta relación de causa-efecto.

El diseño experimental encuentra aplicaciones en la industria, la agricultura, la mercadotecnia, la medicina, las ciencias de la conducta, etc. constituyendo una fase esencial en el desarrollo de un estudio experimental.

Perspectiva histórica

Ronald Fisher es considerado el padre del diseño experimental en sus estudios de agronomía en el primer tercio del siglo XX. A la lista de los pioneros de su uso hay que añadir los de Frank Yates, W.G. Cochran y G.E.P. Box. Muchas de las aplicaciones originarias del diseño experimental estuvieron relacionadas con la agricultura y la biología, disciplinas de las que procede parte de la terminología propia de dicha técnica.

Las aplicaciones a la industria textil comenzaron en la década de 1930 en Inglaterra y se popularizaron y extendieron a las industrias química y manufacturera de Europa y EE.UU. tras la II Guerra Mundial. Es de notar su uso actual en la industria de la electrónica y los semiconductores.

Un ejemplo

Un ingeniero quiere estudiar la resistencia de una pieza plástica sometida a temperaturas cambiantes. La pieza puede ser elaborada con tres tipos de plástico distintos. De ahí que se plantee las siguientes preguntas:

• ¿Qué efecto tienen la composición de la pieza y la temperatura en la resistencia de la pieza?
• ¿Existe algún material con el que la pieza resulte más resistente que con cualquiera de los otros dos independientemente de la temperatura?

Para darles respuesta, el ingeniero se plantea realizar una batería de experimentos. Cada uno de ellos consiste en tomar una pieza de un material dado, someterla a una temperatura prefijada y aplicarle una presión hasta que la pieza se quiebre. El grado de presión necesario será la medida de resistencia de la pieza.

Por fijar ideas, selecciona tres temperaturas, -20ºC, 20ºC y 60ºC. Por lo tanto, puede realizar 9, es decir, 3x3, pruebas distintas. Además, decide repetir cada una de las 9 pruebas 4 veces cada una. Finalmente, decide aleatorizar las pruebas, es decir, desordenarlas aleatoriamente en el tiempo.

Tras realizar los experimentos, obtiene 36, es decir, 4x9, medidas de resistencia distintas. A partir de ese momento, realiza un estudio cuantitativo (por ejemplo, con el paquete R) utilizando técnicas estadísticas, como la ANOVA, que ya no forman parte propiamente de la fase del diseño experimental.

Pasos para el diseño de un experimento

• Observación
• Planteamiento del problema de investigación
• Hipótesis: hipótesis nula (Ho) e hipótesis alterna
• Método (incluye la elección de los sujetos, para la conformación de la muestra; el procedimiento a seguir, es decir, el tratamiento a aplicar a los sujetos; las variables consideradas: variable dependiente, variable independiente, variables extrañas)
• Resultados: aquí se describen cuáles fueron las relaciones observadas entre las variables (si los valores de la variable independiente realmente influyeron significativamente sobre los de la variable dependiente, si hubo tantas variables extrañas como se pensaba o si surgieron otras), para lo cual se añaden a dicha descripción tanto gráficas (de barras, de pastel, etc.) como cuadros.
• Conclusiones

A partir de aquí, ya es posible pensar en la elaboración del informe (publicación del experimento y sus resultados, a través de un artículo en una publicación nacional o internacional, donde se incluirán, además de las secciones ya mencionadas, las referencias bibliográficas).

Herramientas de software

Existen herramientas de software que facilitan la construcción y el análisis de diseños experimentales como, por ejemplo:

• El paquete AlgDesign​ de R.

Véase también

• Ciencia
• Método científico
• Metodología
• Diseño factorial