Disseny i anàlisi d'experiments Codi:  M0.162    :  5
Consulta de les dades generals   Descripció   Camps professionals en què es projecta   Coneixements previs   Informació prèvia a la matrícula   Objectius i competències   Continguts   Consulta dels recursos d'aprenentatge de la UOC per a l'assignatura   Informacions sobre l'avaluació a la UOC   Consulta del model d'avaluació  
Aquest és el pla docent de l'assignatura per al segon semestre del curs 2023-2024. Podeu consultar si l'assignatura s'ofereix aquest semestre a l'espai del campus Més UOC / La universitat / Plans d'estudis). Un cop comenci la docència, heu de consultar-lo a l'aula. El pla docent pot estar subjecte a canvis.
L'experimentació és intrínseca a la majoria de les recerques científiques i tecnològiques, en moltes de les quals, els resultats de la variable d'interès es veuen afectats per la presència de diferents factors, la influència dels quals pot estar oculta per la variabilitat dels resultats mostrals. És fonamental conèixer els factors que influeixen realment i estimar aquesta influència i per aconseguir-ho serà necessari dissenyar els experiments. Veurem que un disseny experimental quedarà determinat per l'elecció de les unitats experimentals, els tractaments, i el mecanisme d'assignació dels tractaments a les unitats. De l'anàlisi estadística de la informació recollida en l'experimentació es derivessin les conclusions.

Per a això l'assignatura s'organitzarà en deu temes. Es començarà el curs amb un primer tema introductori en el qual es donaran les definicions bàsiques del disseny d'experiments i es discutirà sobre el mecanisme de l'aleatorització en el disseny d'experiments. A continuació fins al tema cinquè es consideressin, detalladament, els diversos aspectes del disseny experimental per comparar g tractaments d'un factor que correspon a l'anomenat disseny completament aleatoritzador. Molts dels conceptes i mètodes d'aquests dissenys es transfereixen amb escasses modificacions a dissenys més complexos com els que es consideressin al llarg dels temes restants.

Amunt

El disseny i anàlisi d'experiments ha tingut sempre una gran aplicació en les ciències experimentals i en el control de processos industrials i tecnològics. L'experimentació en la Indústria és un dels elements que més poden contribuir a la millora dels productes i processos.

El disseny experimental es troba en aplicacions en múltiples disciplines com a biotecnologia, medi ambient, biologia, ciències químiques i bioquímica, enginyeria, qualitat, economia, medicina, indústria, agricultura, màrqueting, psicologia, constituint una fase essencial en el desenvolupament d'un estudi experimental.

En particular, podem considerar aplicacions en Biotecnologia que van des de la producció de material biològic en la indústria biomèdica i d'innovació i processos en indústria alimentària, l'optimització de la producció en reactors, la selecció de ceps més productius. En la recerca mèdica de petita escala (anàlisi de dades en estudis senzills) o de grans dimensions (per exemple assajos clínics multicèntrics).

Amunt

Els estudiants han d'haver realitzat un curs d'introducció als mètodes estadístics fonamentals.

Amunt

És molt recomanable haver superat les assignatures d'"Inferència estadística" i de "Software per a l'anàlisi de dades".

Amunt

Aquesta assignatura pretén establir la metodologia estadística per al disseny d'experiments i l'anàlisi de les dades experimentals.

Les capacitats a adquirir seran:

  • Conèixer els avantatges i inconvenients dels dissenys d'experiments més usuals.
  • Selecció i aplicació de les tècniques d'adquisició de dades per al seu tractament estadístic.
  • Prendre consciència de la necessitat de rigor en aplicar les tècniques estadístiques i ser capaç d'avaluar correctament les dificultats que es puguin plantejar coneixent les limitacions de les tècniques i els recursos.
  • Utilització de les diferents tècniques d'ajust i validació de models.
  • Capacitat per enfrontar-se a les diferents etapes d'una recerca basada en el disseny estadístic d'experiments.
  • Conèixer i manejar programari estadístic útil per a les tècniques estadístiques incloses en aquesta assignatura.

Amunt

Els continguts s'organitzen per temes, els quals s'agrupen en unitats, que és el bloc d'informació tal com es veu a l'aula.

Unitat 1 Introducció

1.1 Per què Experiments?

1.2 Components d'un Experiment

1.3 Algunes definicions i conceptes rellevants

1.4 Unitats Experimentals

1.5 Variables Resposta

1.6 Aleatorització i Disseny d'Experiments

1.7 Aleatorització per evitar la confusió d'Efectes

1.8 Implementar l'Aleatorització

1.9 Aleatorització per a la Inferència


Unitat 2 Disseny completament aleatorizador

2.1 Estructura d'un disseny completament aleatorizador

2.2 Alguns exemples preliminars

2.3 Model Estadístic

2.4 Estimació dels paràmetres

2.5 Anàlisi de la Variància (ANOVA)

2.6 Alguns exemples d'aplicació

2.7 Contrastos bàsics

2.8 Contrastos ortogonals


Unitat 3 Comparacions múltiples

3.1 Tipus d'Error

3.2 Mètodes tipus Bonferroni. Exemples

3.3 Mètodes basats en comparacions pairwise. Exemples


Unitat 4  Comprovació de les suposicions del model

4.1 Suposicions del model

4.2 Avaluació de les suposicions: Normalitat. Variància constant. Independència.

4.3 Possibles correccions en cas de no compliment

4.4 Efectes en cas de no compliment.


Unitat 5 Potència i Grandària mostral

5.1 Metodologies per a la selecció de la grandària mostral

5.2 Grandària mostral per a un interval de confiança

5.3 Potència i grandària mostral en ANOVA

5.4 Potència i grandària mostral per a un Contrast


Unitat 6 Models factorials

6.1 Estructura dels models factorials

6.2 Efectes principals i interaccions

6.3 Visualització de la interacció

6.4 Parametrització dels models factorials

6.5 Anàlisi de la variància en dissenys balancejats

6.6 Models factorials generals
 

Unitat 7 Efectes aleatoris

7.1 Models en dissenys amb efectes aleatoris

7.2 Anàlisi de la variància en dissenys amb efectes aleatoris

7.3 Test d'hipòtesi en dissenys amb efectes aleatoris

7.4 Components de la variància

7.5 Models amb efectes mixts


Unitat 8 Models amb factors niats

8.1 Factors niats

8.2 Models amb factors creuats i niats

8.3 Regles de Bennet i Franklin

8.4 Exemples d'aplicació

 
Unitat 9 Disseny en blocs completament aleatorizados i dissenys amb covariants

9.1 Efecte Bloc. Perquè i quan 

9.2 Disseny en blocs completament aleatorizados

9.3 Anàlisi dels Disseny en blocs completament aleatorizados

9.4 Altres dissenys relacionats

9.5 Model bàsic amb una covariable. Anàlisi de la covariància

9.6 Quan el tractament interacciona amb la covariable


Unitat 10 Introducció als models lineals mixtos

Amunt

A la UOC, l'avaluació generalment és virtual. S'estructura entorn de l'avaluació contínua, que inclou diferents activitats o reptes; l'avaluació final, que es porta a terme mitjançant proves o exàmens, i el treball final de la titulació.

Les activitats o proves d'avaluació poden ser escrites i/o audiovisuals, amb preguntes aleatòries, proves orals síncrones o asíncrones, etc., d'acord amb el que decideixi cada equip docent. Els treballs finals representen el tancament d'un procés formatiu que implica la realització d'un treball original i tutoritzat que té com a objectiu demostrar l'adquisició competencial feta al llarg del programa.

Per verificar la identitat de l'estudiant i l'autoria de les proves d'avaluació, la UOC es reserva la potestat d'aplicar diferents sistemes de reconeixement de la identitat i de detecció del plagi. Amb aquest objectiu, la UOC pot dur a terme enregistrament audiovisual o fer servir mètodes o tècniques de supervisió durant l'execució de qualsevol activitat acadèmica.

Així mateix, la UOC pot exigir a l'estudiant l'ús de dispositius electrònics (micròfons, càmeres o altres eines) o programari específic durant l'avaluació. És responsabilitat de l'estudiant assegurar que aquests dispositius funcionen correctament.

El procés d'avaluació es fonamenta en el treball personal de l'estudiant i pressuposa l'autenticitat de l'autoria i l'originalitat de les activitats acadèmiques. Al web sobre integritat acadèmica i plagi de la UOC hi ha més informació respecte d'aquesta qüestió.

La manca d'autenticitat en l'autoria o d'originalitat de les proves d'avaluació; la còpia o el plagi; la suplantació d'identitat; l'acceptació o l'obtenció de qualsevol activitat acadèmica a canvi d'una contraprestació o no; la col·laboració, l'encobriment o l'afavoriment de la còpia, o l'ús de material, programari o dispositius no autoritzats en el pla docent o l'enunciat de l'activitat acadèmica, inclosa la intel·ligència artificial i la traducció automàtica, entre altres, són conductes irregulars en l'avaluació que poden tenir conseqüències acadèmiques i disciplinàries greus.

Aquestes conductes irregulars poden comportar el suspens (D/0) en les activitats avaluables que es defineixin en el pla docent -incloses les proves finals- o en la qualificació final de l'assignatura, sigui perquè s'han utilitzat materials, programari o dispositius no autoritzats durant les proves (com l'ús d'intel·ligència artificial no permesa, xarxes socials o cercadors d'informació a internet), perquè s'han copiat fragments de text d'una font externa (internet, apunts, llibres, articles, treballs o proves d'altres estudiants, etc.) sense la citació corresponent, per la compravenda d'activitats acadèmiques, o perquè s'ha dut a terme qualsevol altra conducta irregular.

Així mateix, i d'acord amb la normativa acadèmica, les conductes irregulars en l'avaluació també poden donar lloc a la incoació d'un procediment disciplinari i a l'aplicació, si escau, de la sanció que correspongui, de conformitat amb el que estableix la normativa de convivència de la UOC.

En el marc del procés d'avaluació, la UOC es reserva la potestat de:

  • Sol·licitar a l'estudiant que acrediti la seva identitat segons el que estableix la normativa acadèmica.
  • Sol·licitar a l'estudiant que acrediti l'autoria del seu treball al llarg de tot el procés d'avaluació, tant en l'avaluació contínua com en l'avaluació final, per mitjà d'una entrevista oral síncrona, que pot ser objecte d'enregistrament audiovisual, o pels mitjans que estableixi la Universitat. Aquests mitjans tenen l'objectiu de verificar els coneixements i les competències que garanteixin la identitat de l'estudiant. Si no és possible garantir que l'estudiant és l'autor de la prova, aquesta pot ser qualificada amb una D, en el cas de l'avaluació contínua, o amb un suspens, en el cas de l'avaluació final.

Intel·ligència artificial en el marc de l'avaluació

La UOC reconeix el valor i el potencial de la intel·ligència artificial (IA) en l'àmbit educatiu, alhora que posa de manifest els riscos que comporta si no s'utilitza de manera ètica, crítica i responsable. En aquest sentit, en cada activitat d'avaluació s'informarà l'estudiantat sobre les eines i els recursos d'IA que es poden utilitzar i en quines condicions. Per la seva banda, l'estudiantat es compromet a seguir les indicacions de la UOC a l'hora de dur a terme les activitats d'avaluació i de citar les eines utilitzades i, concretament, a identificar els textos o les imatges generats per sistemes d'IA, els quals no podrà presentar com si fossin propis.

Amb relació a fer servir o no la IA per resoldre una activitat, l'enunciat de les activitats d'avaluació indica les limitacions en l'ús d'aquestes eines. Cal tenir en compte que fer-les servir de manera inadequada, com ara en activitats en què no estan permeses o no citar-les en les activitats en què sí que ho estan, es pot considerar una conducta irregular en l'avaluació. En cas de dubte, es recomana que, abans de lliurar l'activitat, es faci arribar una consulta al professorat col·laborador de l'aula.

Amunt

L'assignatura només es pot aprovar amb el seguiment i la superació de l'avaluació contínua (AC). La qualificació final de l'assignatura és la nota obtinguda a l'AC.

 

Amunt