| Diseño y análisis de experimentos | Código: M0.162 Créditos: 5 |
La experimentación es intrínseca a la mayoría de las investigaciones científicas y tecnológicas, en muchas de las cuales, los resultados de la variable de interés se ven afectados por la presencia de distintos factores, cuya influencia puede estar oculta por la variabilidad de los resultados muestrales. Es fundamental conocer los factores que influyen realmente y estimar esta influencia y para lograrlo será necesario diseñar los experimentos. Veremos que un diseño experimental quedará determinado por la elección de las unidades experimentales, los tratamientos, y el mecanismo de asignación de los tratamientos a las unidades. Del análisis estadístico de la información recogida en la experimentación se derivaran las conclusiones.
Para ello la asignatura se organizará en diez temas. Se empezará el curso con un primer tema introductorio en el que se darán las definiciones básicas del diseño de experimentos y se discutirá sobre el mecanismo de la aleatorización en el diseño de experimentos. A continuación hasta el tema quinto se consideraran, en detalle, los diversos aspectos del diseño experimental para comparar g tratamientos de un factor que corresponde al llamado diseño completamente aleatorizado. Muchos de los conceptos y métodos de estos diseños se transfieren con escasas modificaciones a diseños más complejos como los que se consideraran a lo largo de los temas restantes.
El diseño y análisis de experimentos ha tenido siempre una gran aplicación en las ciencias experimentales y en el control de procesos industriales y tecnológicos. La experimentación en la Industria es uno de los elementos que más pueden contribuir a la mejora de los productos y procesos.
El diseño experimental se encuentra en aplicaciones en múltiples disciplinas como biotecnología, medio ambiente, biología, ciencias químicas y bioquímica, ingeniería, calidad, economía, medicina, industria, agricultura, mercadotecnia, psicología, constituyendo una fase esencial en el desarrollo de un estudio experimental.
En particular, podemos considerar aplicaciones en Biotecnología que van desde la producción de material biológico en la industria biomédica y de innovación y procesos en industria alimentaria, la optimización de la producción en reactores, la selección de cepas más productivas. En la investigación médica de pequeña escala (análisis de datos en estudios sencillos) o de grandes dimensiones (por ejemplo ensayos clínicos multicéntricos).
En la Industria, en mejorar el rendimiento de los procesos, reducción de la variabilidad, conformidad cercana con los requerimientos nominales o proyectados, reducción del tiempo de desarrollo, reducción de los costes globales.
Las competencias y habilidades concretas que de ésta asignatura se derivan deberían preparar para el diseño de experimentos, la realización de análisis estadísticos, por lo que se proyecta en cualquier campo profesional en que deban de realizarse experimentos para la optimización de procesos, el esclarecimiento de factores causales.
Ejemplos de perfiles profesionales que hacen un uso importante de los conceptos y técnicas desarrollados en esta asignatura son los siguientes:
- Investigadores de cualquier ámbito de ciencias de la vida que deban diseñar experimentos, organizar su información o analizar los datos obtenidos.
- Personal de soporte en hospitales, laboratorios o centros de investigación que pueda necesitar tratar la información generada por la actividad propia del centro.
Personal cualificado en Departamentos de Control de Calidad en empresas o organizaciones de los sectores Tecnológico o Industrial.
Los estudiantes deben haber realizado un curso de introducción a los métodos estadísticos fundamentales.
Recomendaciones de acceso: La asignatura de "Diseño y Análisis de Experimentos" está relacionada con la asignatura de "Análisis de Datos Ómicos". Si se quiere cursar Diseño y Análisis de Experimentos aconsejamos cursarla antes de "Análisis de Datos Ómicos" o bien en paralelo.
Esta asignatura pretende establecer la metodología estadística para el diseño de experimentos y el análisis de los datos experimentales.
Las capacidades a adquirir serán:
- Conocer las ventajas e inconvenientes de los diseños de experimentos más usuales.
- Selección y aplicación de las técnicas de adquisición de datos para su tratamiento estadístico.
- Tomar conciencia de la necesidad de rigor al aplicar las técnicas estadísticas y ser capaz de evaluar correctamente las dificultades que se puedan plantear conociendo las limitaciones de las técnicas y los recursos.
- Utilización de las diferentes técnicas de ajuste y validación de modelos.
- Capacidad para enfrentarse a las distintas etapas de una investigación basada en el diseño estadístico de experimentos.
- Conocer y manejar software estadístico útil para las técnicas estadísticas incluidas en esta asignatura.
Los contenidos se organizan por temas, los cuales se agrupan en unidades, que es el bloque de información tal como se ve en el aula.
Unidad 1 Introducción
1.1 ¿Por qué Experimentos?
1.2 Componentes de un Experimento
1.3 Algunas definiciones y conceptos relevantes
1.4 Unidades Experimentales
1.5 Variables Respuesta
1.6 Aleatorización y Diseño de Experimentos
1.7 Aleatorización para evitar la confusión de Efectos
1.8 Implementar la Aleatorización
1.9 Aleatorización para la Inferencia
Unidad 2 Diseño completamente aleatorizado
2.1 Estructura de un diseño completamente aleatorizado
2.2 Algunos ejemplos preliminares
2.3 Modelo Estadístico
2.4 Estimación de los parámetros
2.5 Análisis de la Varianza (ANOVA)
2.6 Algunos ejemplos de aplicación
2.7 Contrastes básicos
2.8 Contrastes ortogonales
Unidad 3 Comparaciones múltiples
3.1 Tipos de Error
3.2 Métodos tipo Bonferroni. Ejemplos
3.3 Métodos basados en comparaciones pairwise. Ejemplos
Unidad 4 Comprobación de las suposiciones del modelo
4.1 Suposiciones del modelo
4.2 Evaluación de las suposiciones: Normalidad. Varianza constante. Independencia.
4.3 Posibles correcciones en caso de no cumplimiento
4.4 Efectos en caso de no cumplimiento.
Unidad 5 Potencia y Tamaño muestral
5.1 Metodologías para la selección del tamaño muestral
5.2 Tamaño muestral para un intervalo de confianza
5.3 Potencia y tamaño muestral en ANOVA
5.4 Potencia y tamaño muestral para un Contraste
Unidad 6 Modelos factoriales
6.1 Estructura de los modelos factoriales
6.2 Efectos principales e interacciones
6.3 Visualización de la interacción
6.4 Parametrización de los modelos factoriales
6.5 Análisis de la varianza en diseños balanceados
6.6 Modelos factoriales generales
Unidad 7 Efectos aleatorios
7.1 Modelos en diseños con efectos aleatorios
7.2 Análisis de la varianza en diseños con efectos aleatorios
7.3 Test de hipótesis en diseños con efectos aleatorios
7.4 Componentes de la varianza
7.5 Modelos con efectos mixtos
Unidad 8 Modelos con factores anidados
8.1 Factores anidados
8.2 Modelos con factores cruzados y anidados
8.3 Reglas de Bennet y Franklin
8.4 Ejemplos de aplicación
Unidad 9 Diseño en bloques completamente aleatorizados
9.1 Efecto Bloque. Porque y cuando
9.2 Diseño en bloques completamente aleatorizados
9.3 Análisis de los Diseño en bloques completamente aleatorizados
9.4 Otros diseños relacionados
Unidad 10 Diseños con covariantes
10.1 Modelo básico con una covariable. Análisis de la covarianza
10.2 Cuando el tratamiento interacciona con la covariable
Bibliografía y fuentes de información
A First Course in Design and Analysis of Experiments. 2010. Gary W. Oehlert. University of Minnesota
http://users.stat.umn.edu/~gary/Book.html
Bibliografía complementaria
-Experimental design for the life sciences
(http://www.gbv.de/dms/hebis-darmstadt/toc/177209216.pdf)
-Experimental Design and Data Analysis for Biologists
(http://www.lacbiosafety.org/wp-content/uploads/2011/09/experimental-design-and-data-analysis-for-biologists1.pdf)
-Biostatistical Design and Analysis using R
(http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Biblio/R_eng/Logan%20Biostatistical.pdf)
Para cada unidad se suministrará una guía de estudio en donde se señalará los materiales de lectura correspondientes a los temas de la unidad con indicaciones sobre qué puntos del material se corresponden con cada punto de la tema y con qué detalle deben tratarse. Los materiales de lectura pueden consistir en capítulos o apartados del material docente de Diseño de Experimentos de la UOC o bien en tutoriales, manuales o artículos que se proporcionaran en formato pdf o bien en forma de hiperenlaces.
La lectura del material didáctico siguiendo las orientaciones de la guía conforma la primera actividad de cada bloque y que deberá realizar el estudiante de forma individual. Con ello se pretende que el estudiante se familiarice con el contenido de la materia así como con el material en sí mismo, el cual se transformará en material de consulta para el estudiante durante el desarrollo del módulo. Lógicamente esta actividad se debe desarrollar en los primeros días del bloque, para poder abordar posteriormente la PEC.
Para afianzar la compresión de los conceptos relativos a cada unidad se propondrá la resolución de una lista de problemas prácticos mediante el uso de paquetes de R. La discusión, la colaboración para la resolución de dichos problemas resultará un elemento dinamizador y potenciador del aprendizaje.
A lo largo de la asignatura deberán resolverse cuatro PECs. Las PECs pueden combinar tanto el desarrollo de conceptos y habilidades con la resolución de problemas de diseño de experimentos y de análisis de datos.
Las PECs se entregaran en forma de informe dinámico R markdown tanto el fichero fuente como el fichero pdf. El objetivo es tener un fichero ejecutable que incluya texto y código que al compilarse de como resultado final un informe en pdf que incluya el texto con las respuestas y los resultados del análisis.
La Normativa académica de la UOC dispone que el proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal del estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de los ejercicios realizados.
La falta de originalidad en la autoría o el mal uso de las condiciones en las que se hace la evaluación de la asignatura es una infracción que puede tener consecuencias académicas graves.
El estudiante será calificado con un suspenso (D/0) si se detecta falta de originalidad en la autoría de alguna actividad evaluable (práctica, prueba de evaluación continua (PEC) o final (PEF), o la que se defina en el plan docente), ya sea porque ha utilizado material o dispositivos no autorizados, ya sea porque ha copiado de forma textual de internet, o ha copiado de apuntes, de materiales, manuales o artículos (sin la citación correspondiente) o de otro estudiante, o por cualquier otra conducta irregular.
La calificación de suspenso (D/0) en la evaluación continua (EC) puede conllevar la obligación de hacer el examen presencial para superar la asignatura (si hay examen y si superarlo es suficiente para superar la asignatura según indique este plan docente).
Cuando esta mala conducta se produzca durante la realización de las pruebas de evaluación finales presenciales, el estudiante puede ser expulsado del aula, y el examinador hará constar todos los elementos y la información relativos al caso.
Además, esta conducta puede dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda.
La UOC habilitará los mecanismos que considere oportunos para velar por la calidad de sus titulaciones y garantizar la excelencia y la calidad de su modelo educativo.
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La asignatura solo puede aprobarse con el seguimiento y la superación de la evaluación continua (EC). La calificación final de la asignatura es la nota obtenida en la EC. |
Nota final de asignatura: EC
Para superar esta asignatura es condición necesaria (no suficiente):
- Realizar y entregar en el plazo fijado las cuatro pruebas de evaluación continuada (PEC) propuestas.
- Participar en los debates asociados a dichas PEC, siguiendo las orientaciones del consultor, y que servirán para complementar la nota de cada PEC.
- En la calificación final cada una de las PEC tendrá el mismo peso.
Se valorará especialmente:
Comprensión y relación de los conceptos trabajados.
Capacidad de presentación y redacción de los conceptos y análisis contenidos en las pruebas de evaluación continuada.
Dominio de la argumentación on-line como mecanismo de confrontación y creación de conocimiento, demostrada a través de la participación en el foro de debates.
Soluciones de las PEC:
Las soluciones a las PEC se harán públicas al mismo tiempo que las notas obtenidas. De este modo podréis contrastar vuestras respuestas con las soluciones correctas y así modificar ideas erróneas o incidir en el estudio de los puntos más flojos.
La planificación propuesta se desarrolla a lo largo de quince (±1) semanas (5 créditos) a las que el estudiante debe ajustarse para un adecuado seguimiento de la asignatura. Dentro de estas semanas existen cuatro fechas clave que se comunicaran tras el inicio de la asignatura, correspondientes a las entregas de las PEC de la asignatura.