| Diseño y análisis de experimentos | Código: M0.162 : 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, marketing, 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).
Para cada unidad se suministrará una guía de estudio 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 del temario 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 híper-enlaces.
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 debe desarrollarse en los primeros días del bloque, para poder abordar, posteriormente, la prueba de evaluación continua (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 estos problemas resultará un elemento dinamizador y potenciador del aprendizaje.
A lo largo de la asignatura deberán resolverse cuatro PEC. Las PEC pueden combinar tanto el desarrollo de conceptos y habilidades con la resolución de problemas de diseño de experimentos y de análisis de datos.
Las Pruebas de evaluación continua (PEC) se entregarán en forma de informe dinámico R Markdown tanto el archivo fuente como el archivo PDF. El objetivo es tener un archivo ejecutable que incluya texto y código que en compilarse de como resultado final un informe en PDF que incluya el texto con las respuestas y los resultados del análisis.
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 Experimento1.3 Algunas definiciones y conceptos relevantes1.4 Unidades Experimentales1.5 Variables Respuesta1.6 Aleatorización y Diseño de Experimentos1.7 Aleatorización para evitar la confusión de Efectos1.8 Implementar la Aleatorización
1.9 Aleatorización para la Inferencia
Unidad 2 Diseño completamente aleatorizado
2.1 Estructura de un diseño completamente aleatorizado2.2 Algunos ejemplos preliminares2.3 Modelo Estadístico2.4 Estimación de los parámetros2.5 Análisis de la Varianza (ANOVA)2.6 Algunos ejemplos de aplicación2.7 Contrastes básicos2.8 Contrastes ortogonales
Unidad 3 Comparaciones múltiples
3.1 Tipos de Error3.2 Métodos tipo Bonferroni. Ejemplos3.3 Métodos basados en comparaciones pairwise. Ejemplos
Unidad 4 Comprobación de las suposiciones del modelo
4.1 Suposiciones del modelo4.2 Evaluación de las suposiciones: Normalidad. Varianza constante. Independencia.4.3 Posibles correcciones en caso de no cumplimiento4.4 Efectos en caso de no cumplimiento.
Unidad 5 Potencia y Tamaño muestral
5.1 Metodologías para la selección del tamaño muestral5.2 Tamaño muestral para un intervalo de confianza5.3 Potencia y tamaño muestral en ANOVA5.4 Potencia y tamaño muestral para un Contraste
Unidad 6 Modelos factoriales
6.1 Estructura de los modelos factoriales6.2 Efectos principales e interacciones6.3 Visualización de la interacción6.4 Parametrización de los modelos factoriales6.5 Análisis de la varianza en diseños balanceados6.6 Modelos factoriales generales
Unidad 7 Efectos aleatorios
7.1 Modelos en diseños con efectos aleatorios7.2 Análisis de la varianza en diseños con efectos aleatorios7.3 Test de hipótesis en diseños con efectos aleatorios7.4 Componentes de la varianza7.5 Modelos con efectos mixtos
Unidad 8 Modelos con factores anidados
8.1 Factores anidados8.2 Modelos con factores cruzados y anidados8.3 Reglas de Bennet y Franklin8.4 Ejemplos de aplicación
Unidad 9 Diseño en bloques completamente aleatorizados y diseños con covariantes
9.1 Efecto Bloque. Porque y cuando9.2 Diseño en bloques completamente aleatorizados9.3 Análisis de los Diseño en bloques completamente aleatorizados9.4 Otros diseños relacionados9.5 Modelo básico con una covariable. Análisis de la covarianza9.6 Cuando el tratamiento interacciona con la covariable
Unidad 10 Introducción a los modelos lineales mixtos
El proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal de cada estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de los ejercicios realizados.
La falta de autenticidad en la autoría o de originalidad de las pruebas de evaluación; la copia o el plagio; el intento fraudulento de obtener un resultado académico mejor; la colaboración, el encubrimiento o el favorecimiento de la copia, o la utilización de material o dispositivos no autorizados durante la evaluación, entre otras, son conductas irregulares que pueden tener consecuencias académicas y disciplinarias graves.
Por un lado, si se detecta alguna de estas conductas irregulares, puede comportar el suspenso (D/0) en las actividades evaluables que se definan en el plan docente incluidas las pruebas finales o en la calificación final de la asignatura, ya sea porque se han utilizado materiales o dispositivos no autorizados durante las pruebas, como redes sociales o buscadores de información en internet, porque se han copiado fragmentos de texto de una fuente externa (internet, apuntes, libros, artículos, trabajos o pruebas del resto de estudiantes, etc.) sin la correspondiente citación, o porque se ha practicado cualquier otra conducta irregular.
Por el otro, y de acuerdo con las normativas académicas, las conductas irregulares en la evaluación, además de comportar el suspenso de la asignatura, pueden dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y a la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda.
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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. |