CESAR YANES URIAS
INTEGRANTES:
Gabriela María Pérez Robles
Inés Juliana Mendoza
Rodríguez
Keyri Beatriz Celis Ruiz
José Alberto Estrada Reyes
Bryan Daniel Escobar Umanzor
José Carlos López Martínez
DOCENTE:
Hermelinda Noemi Mejía
Solorzáno
MATERIA:
Seminario
SECCION:
2° ECO
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Experimentos exploratorios
Según Hinkelman. K. & Kempthorne. O. (1994), son aquellos en el cual el investigador está interesado en encontrar los factores que tienen influencia sobre las ejecuciones de cierto proceso. Por ejemplo, uno puede estar interesado en si el grado de concentración de un compuesto químico, el tiempo de cocción, la temperatura de horneado, el grado de refrescante, y la cantidad de presión tiene un efecto ya sea individual y/o conjunto sobre la ruptura de un tipo de plato de cerámica. El procedimiento obvio aquí, es variar los niveles de esos factores y comparar la ejecución de las diferentes combinaciones de niveles. Para ejecutar el experimento muchas decisiones deben tomarse tales como: la selección de los factores y sus niveles, posiblemente seleccionando un subconjunto de todas las posibles combinaciones; la distribución experimental que generalmente es determinada por las condiciones físicas y las consideraciones; la escogencia de la medida de la respuesta; y la selección del análisis estadístico más adecuado para extraer conclusiones de los objetivos propuestos.
La investigación experimental es esencialmente de tipo secuencial, un experimento antecede a otro ganándose cierto conocimiento en el proceso y proponiéndose nuevos interrogantes que pueden mejorar los resultados del proceso experimental. Después de un experimento de tipo exploratorio, generalmente sigue un experimento confirmatorio,
Experimentos Confirmatorios
Según Hinkelman. K. & Kempthorne. O. (1994), son aquellos en el cual se trata de comparar el "mejor" procedimiento encontrado en el experimento exploratorio con un procedimiento establecido o un producto y "establecer" que el procedimiento o producto nuevo es mejor que el antiguo. En el experimento confirmatorio, se puede querer encontrar el mejor para establecer procesos de control, por ejemplo, sus propiedades estadísticas. También se conoce que las condiciones pueden cambiar y es importante, establecer la media de respuesta y la variabilidad asociada con el proceso.
¿Qué es una investigación no experimental?
Es la que se realiza sin manipular deliberadamente las variables independientes, se basa en variables que ya ocurrieron o se dieron en la realidad sin la intervención directa del investigador. La investigación no experimental es conocida como investigación ex post-facto (los hechos y las variables ya ocurrieron) y observa variables y relaciones entre éstas en su contexto natural. Los estudios no experimentales se dividen en:
Estudios transeccionales, los cuales realizan observaciones en un momento único en el tiempo. Cuando miden variables de manera individual y reportan esas mediciones son descriptivos. Cuando describen relaciones entre variables son correlacionales y si establecen procesos de casualidad entre variables son correlacionales/casuales.
Estudios longitudinales, que realizan observaciones en dos o más momentos o puntos en el tiempo. Si estudian una población son diseños de tendencia, si analizan una subpoblación o grupo específico son estudios de análisis evolutivo de grupo y estudian los sujetos son estudios de panel.
¿Qué se entiende por diseño experimental?
Se entiende por diseño experimental, el proceso de planeamiento de un experimento, tal que se tomen datos apropiados con la mayor realidad posible, los cuales deben ser analizados mediante métodos estadísticos que deriven conclusiones válidas y objetivas. Podemos decir que la filosofía del diseño experimental es la obtención de información con una alta fidelidad sobre el mensaje de la naturaleza a un costo mínimo.
Los diseños experimentales deben tener algunas características como:
Simplicidad. La selección de los tratamientos y la disposición experimental deberá hacerse de la forma más simple posible.
Grado de precisión. El experimento deberá tener la capacidad de medir diferencias entre tratamientos con los grados de precisión que desee el investigador. Para cumplir con este propósito se deberá partir de un diseño y un número de repeticiones adecuados.
Ausencia de error sistemático. Se debe planear un experimento con el propósito de asegurar que las unidades experimentales que reciban un tratamiento no difieran sistemáticamente de aquellas que reciben otro tratamiento, procurando de esta manera obtener una estimación insesgada del efecto de tratamientos.
Rango de validez de las conclusiones. Este deberá ser tan amplio como sea posible. Los experimentos que contribuyen a aumentar el rango de validez del experimento son los experimentos replicados y los experimentos con estructuras factoriales.
Cálculo del grado de incertidumbre. En todo experimento existe algún grado de incertidumbre en cuanto a la validación de las conclusiones. El experimento deberá ser concebido de modo que sea posible calcular la probabilidad de obtener los resultados observados debido únicamente al azar.
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DISEÑOS CUASI EXPERIMENTALES
En este diseño, existe una manipulación intencionada de una o varias variables independientes con el objeto de observar y analizar el efecto que produce sobre una variable dependiente, pero la asignación de los grupos y de los sujetos a los grupos no se realiza al azar, siendo esta última característica la que los diferencia de los diseños verdaderos. La asignación de los grupos se hace por la situación real, es decir, son grupos intactos. Estos diseños se utilizan cuando no es posible asignar los sujetos en forma aleatoria a los grupos que recibirán los tratamientos experimentales.
El método cuasi experimental es indispensable por la siguiente razón: permite explorar temas que de otra manera no podrían explorarse debido a cuestiones éticas, morales y/o prácticas. Veamos algunos ejemplos:
Comparaciones entre un plan de actividad aeróbica en sujetos con sobrepeso y obesos.
Diferencias en el desarrollo motor en niños y niñas con síndrome Down.
En síntesis, se dice que los Diseños Cuasi experimentales:
En este tipo de diseño, el suceso que, según la hipótesis, causa las diferencias entre los grupos, ya ocurrió.
Los grupos son intactos, es decir, ya en la realidad pertenecen a una determinada categoría o variable. Tienen grupo control.
PRE EXPERIMENTOS
son la clase de diseños experimentales que se caracterizan por el grado mínimo de control. Es decir, no tienen grupo control y la asignación de los grupos y de los sujetos no se hace al azar. Por estas características, no son adecuados para el establecimiento de relaciones explicativas entre una variable independiente y otra dependiente. Se usan en estadios exploratorios de experimentos verdaderos y su interpretación es muy cautelosa debido a la invalidez tanto interna como externa que presentan.
PASOS A SEGUIR EN EL DISEÑO DE EXPERIMENTOS
1. Reconocimiento y establecimiento del problema
2. Selección de los factores y niveles de cada uno de estos
3. Selección de la variable respuesta
4. Determinación del diseño experimental que debe llevarse a cabo
5. Realización del experimento para la obtención de los datos de la respuesta
6. Análisis de los datos
7. Conclusiones y recomendaciones
8. Estudio de confirmación
Pasos de diseño experimental
1 pregunta
Esta es una parte clave del método científico y del proceso de diseño experimental. Los estudiantes disfrutan haciendo preguntas. La formulación de preguntas es una actividad profunda y significativa que puede dar a los estudiantes la propiedad sobre su trabajo. Una excelente manera de hacer que los estudiantes piensen en visualizar sus preguntas es usar un storyboard de mapa mental.
2. Hipótesis
Una hipótesis se conoce como una suposición educada. Una hipótesis debe ser una declaración que pueda ser probada científicamente. Al final del experimento, mire hacia atrás para ver si la conclusión respalda la hipótesis o no. Formar buenas hipótesis puede ser un desafío para los estudiantes. Es importante recordar que la hipótesis no es una pregunta, es una afirmación comprobable.
Una forma de formar una hipótesis es formarla como una declaración "si ... entonces ...". Ciertamente, esta no es la única o la mejor manera de formular una hipótesis, pero puede ser una fórmula muy fácil de usar para los estudiantes cuando comienzan. Una declaración "si ... entonces ..." requiere que los estudiantes identifiquen primero las variables, y eso puede cambiar el orden en el que completan las etapas del organizador visual.
Después de identificar las variables, la hipótesis toma la forma si [cambio en variable independiente], luego [cambio en variable dependiente]. Por ejemplo, si un experimento buscara el efecto de la cafeína en el tiempo de reacción, la variable independiente sería la cantidad de cafeína y la variable dependiente sería el tiempo de reacción. La hipótesis "si, entonces" podría ser: si aumenta la cantidad de cafeína tomada, entonces el tiempo de reacción disminuirá.
3. Explicación de la hipótesis
¿Qué te llevó a esta hipótesis? ¿Cuál es el trasfondo científico detrás de su hipótesis? Dependiendo de la edad y la capacidad, los estudiantes usan sus conocimientos previos para explicar por qué han elegido sus hipótesis o, alternativamente, investigar utilizando libros o Internet. Este también podría ser un buen momento para discutir con los estudiantes cuál es una fuente confiable.
4. Predicción
La predicción es ligeramente diferente a la hipótesis. Una hipótesis es una declaración comprobable, mientras que la predicción es más específica para el experimento. En el descubrimiento de la estructura del ADN, la hipótesis propone que el ADN tiene una estructura helicoidal. La predicción era que el patrón de difracción de rayos X del ADN sería una forma de X.
5. Identificación de variables
Las variables dependientes son lo que mide u observa el científico. Estas mediciones a menudo se repetirán porque las mediciones repetidas hacen que sus datos sean más confiables.
La variable independiente es una variable que los científicos deciden cambiar para ver qué efecto tiene sobre la variable dependiente. Solo se elige uno porque sería difícil determinar qué variable está causando cualquier cambio que observe.
Las variables controladas son cantidades o factores que los científicos quieren que permanezcan iguales durante todo el experimento. Se controlan para permanecer constantes, a fin de no afectar la variable dependiente. El control de estos permite a los científicos ver cómo la variable independiente afecta a la variable dependiente.
Cómo la temperatura afecta la cantidad de azúcar que se puede disolver en agua | |
Variable independiente | Temperatura de agua |
Variable dependiente | La cantidad de azúcar que se puede disolver en el agua, medida en cucharaditas. |
Variables controladas |
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6. Evaluación de riesgos
En esta parte, los estudiantes deben identificar los riesgos potenciales y luego explicar cómo van a minimizar el riesgo.
7. Materiales
En esta sección, enumerarán los materiales que necesitan para los experimentos, incluido cualquier equipo de seguridad que hayan destacado como necesario en la sección de evaluación de riesgos. Este es un buen momento para hablar sobre la elección de herramientas adecuadas para el trabajo. ¡Usarás una herramienta diferente para medir el ancho de un cabello que para medir el ancho de un campo de fútbol!
8. Plan general y diagrama
Es importante hablar sobre la reproducibilidad. Deben escribir un procedimiento que permita que su método experimental sea reproducido fácilmente por otro científico. La manera más fácil y concisa para que hagan esto es haciendo una lista numerada de instrucciones.
9. Realizar experimento
Luego, siguen su plan y llevan a cabo el experimento. Es importante que recopilen sus resultados de una manera significativa y fácil de entender. Los datos a menudo se registran en una tabla, pero también se pueden hacer con fotografías, dibujos de observaciones o una combinación.
VENTAJAS DEL DISEÑO EXPERIMENTAL
Se elimina el efecto de las variables perturbadoras o extrañas, mediante el efecto de la aleatorización.
El control y manipulación de las variables predictorias clarifican la dirección y naturaleza de la causa.
Se requiere una estrecha colaboración entre los estadísticos y el investigador o científicos con las consiguientes ventajas en el análisis e interpretación de las etapas del programa.
Se enfatiza respecto a las alternativas anticipadas y respecto a la pre-planeación sistemática, permitiendo aun la ejecución por etapas y la producción única de datos útiles para el análisis en combinaciones posteriores.
Debe enfocarse la atención a las interrelaciones y a la estimación y cuantificación de fuentes de variabilidad en los resultados.
El número de pruebas requerido puede determinarse con certeza y a menudo puede reducirse.
La comparación de los efectos de los cambios es más precisa debido a la agrupación de resultados.
La exactitud de las conclusiones se conoce con una precisión matemáticamente definida.
DESVENTAJAS DEL DISEÑO EXPERIMENTAL
Tales diseños y sus análisis, usualmente están acompañados de enunciados basados en el lenguaje técnico del estadístico. Sería significativos a la generalidad de la gente, además, el estadístico no debería subestimar el valor de presentarnos los resultados en forma gráfica. De hecho, siempre debería considerar a la representación gráfica como un paso preliminar de un procedimiento más analítico.
Muchos diseños estadísticos, especialmente cuando fueron formulados por primera vez, se han criticado como demasiado caros, complicados y que requieren mucho tiempo. Tales críticas, cuando son válidas, deben aceptarse de buena fe y debe hacerse un intento honesto para mejorar la situación, siempre que no sea en detrimento de la solución del problema.
¿Qué es un diseño de investigación?
Una vez definido el tipo de estudio a realizar y establecer las hipótesis de investigación, el investigador debe concebir la manera práctica y concreta de responder a las preguntas de investigación. Esto implica seleccionar o desarrollar un diseño de investigación y aplicarlo al contexto particular de su estudio. Diseño se refiere al plan o estrategia concebida para responder a las preguntas de investigación. El diseño señala al investigador lo que debe hacer para alcanzar sus objetivos de estudio, contestar las interrogantes que se ha planteado y analizar la certeza de las hipótesis formuladas en un contexto en particular.
Si el diseño está concebido, el producto final de un estudio tendrá mayores posibilidades de ser válido. No es lo mismo seleccionar un tipo de diseño que otro; cada uno tiene sus características propias. La precisión de la información obtenida puede variar en función del diseño o estrategia elegida.
¿Qué es un experimento?
Experimento, tiene dos acepciones, una general y una particular. La regla general se refiere a "tomar una acción" y después observar las consecuencias. Se requiere la manipulación intencional de una acción para analizar sus posibles efectos y la aceptación particular (sentido científico). "Un estudio de investigación en el que se manipulan deliberadamente una o más variables independientes (supuestos efectos), dentro de una situación de control para el investigador".
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.
¿Qué es Diseño factorial?
En estadística, un experimento factorial completo es un experimento cuyo diseño consta de dos o más factores, cada uno de los cuales, con distintos valores o niveles, cuyas unidades experimentales cubren todas las posibles combinaciones de esos niveles en todos los factores. Este tipo de experimentos permiten el estudio del efecto de cada factor sobre la variable respuesta, así como el efecto de las interacciones entre factores sobre dicha variable.
Por ejemplo, con dos factores y dos niveles en cada factor, un experimento factorial tendría en total cuatro combinaciones de tratamiento, y se le denominaría diseño factorial de 2×2.
Si el número de combinaciones en un diseño factorial completo es demasiado alto para su procesamiento, puede optarse por un diseño factorial fraccional, en el que se omitan algunas de las combinaciones posibles.
Historia
Los diseños factoriales fueron utilizados en el siglo XIX por Jhon Bennet Lawes y Henry J. Gilbert de la Estación experimental de Rothamsted. Ronald Fisher discutió en 1926 que los diseños «complejos», como diseños factoriales, eran más eficientes que estudiando un factor a la vez. Fisher escribió: «ningún aforismo se repite tan frecuentemente respecto de las pruebas de campo, que aquel de que a la Naturaleza debemos hacerle pocas preguntas, o, idealmente, hacérselas de a una. Quien escribe es un convencido de que este punto de vista está totalmente equivocado.» Un diseño factorial permite el efecto de varios factores e incluso interacciones entre ellas que se determinarán con el mismo número de ensayos que son necesario determinar de los efectos por sí mismo con el mismo grado de exactitud.
Yates realizó importantes contribuciones significativas hechas, particularmente en el análisis de diseños, por Análisis de Yates. El término factorial no se pudo haber utilizado en la impresión antes de 1935, cuando Fisher la utilizó en su libro El diseño de experimentos.
Diseño de la investigación experimental
Identificación: se requiere reconocer dos conjuntos de sujetos, uno es el conjunto experimental y el otro es el control, con el fin de evaluar las diferencias entre los dos conjuntos, debido a un resultado en específico.
Objetivo: esta investigación se realiza con el objetivo de pronosticar fenómenos, que permite mejorar el estilo de vida de la humanidad.
Problema: es necesario que el investigador defina el problema de la investigación, que se pueda centrar en un área específica de estudio. La definición del problema de investigación permite exponer la hipótesis.
Muestreo: se debe elegir la forma correcta de los conjuntos o grupos, para ello es necesario utilizar algunas técnicas de muestreo.
Estudio piloto: esta investigación requiere que se ejecuten dos estudios pilotos antes de realizar el verdadero experimento, con el fin de minimizar errores.
Ejecución: para ejecutar el experimento es necesario que el investigador manipule las variables, con el fin de medir el resultado y las variables que le interesan.
Análisis y conclusiones: se deben analizar todos los registros de los datos, los cuales se clasifican en los registros de los resultados de la investigación.
¿Qué es la investigación experimental?
La investigación experimental es un estudio que consiste en realizar la manipulación de una variable experimental, la cual no está comprobada, y que se encuentra en condiciones controladas de forma rigurosa. Esta investigación se realiza con la finalidad de describir qué causa se produce una situación o un acontecimiento en particular.
Este estudio es una comprobación donde el investigador es el encargado de incitar una situación, el fin de introducir variables de estudio manipuladas, para controlar el aumento o la disminución de la variable, en las conductas observadas. La persona que lleva a cabo la investigación, no se pierde de vista el experimento y se maneja de forma deliberada la variable experimental, para ver qué sucede en las situaciones controladas.
Este tipo de investigación se ha diseñado con el fin de determinar la forma más confiable, las relaciones de causa – efecto. En donde un grupo de expertos experimentan, se exponen a estímulos experimentales y se comparan con otros grupos de control, que no han recibido el estímulo experimental.
Características de la investigación experimental.
Manipulación rigurosa de variables: esta investigación requiere de la manipulación de los factores experimentales, donde el investigador interviene para modificar las variables o los factores que afectan el experimento y la observación de las reacciones que se producen. Aunque los factores pueden alterar simultáneamente, se recomienda alternar uno y luego alterar varios. Con la finalidad de poder obtener resultados independientes y ver como inciden.
Establecimiento de grupos de control: el investigador debe establecer dos grupos. El primero en donde no se puede modificar los factores ni las variables y el segundo donde se maneja tanto las variables como los factores. Este procedimiento permite observar los resultados en ambos grupos y establecer las diferencias. También es posible cuantificar el cambio debido al tratamiento experimental y se garantiza el poder verificar las variables.
La aplicación del experimento de la manera aleatoria: con el fin de realizar las relaciones efectivas, que se realiza a partir de los datos experimentales. Lo que se debe realizar en dos momentos, al inicio cuando los grupos son iguales en sus variables y luego de cada tratamiento.
