Diseño de experimentos
El diseño de experimentos ( DOE , DOX o diseño experimental ) es el diseño de cualquier tarea que tiene como objetivo describir y explicar la variación de la información en condiciones que se supone que reflejan la variación. El término generalmente se asocia con experimentos en los que el diseño introduce condiciones que afectan directamente la variación, pero también puede referirse al diseño de cuasi-experimentos , en los que se seleccionan para la observación las condiciones naturales que influyen en la variación.
En su forma más simple, un experimento tiene como objetivo predecir el resultado mediante la introducción de un cambio en las condiciones previas, que se representa mediante una o más variables independientes , también denominadas "variables de entrada" o "variables predictoras". Generalmente, se supone que el cambio en una o más variables independientes da como resultado un cambio en una o más variables dependientes , también denominadas "variables de salida" o "variables de respuesta". El diseño experimental también puede identificar variables de controlque debe mantenerse constante para evitar que factores externos afecten los resultados. El diseño experimental implica no solo la selección de variables independientes, dependientes y de control adecuadas, sino también la planificación de la entrega del experimento en condiciones estadísticamente óptimas dadas las limitaciones de los recursos disponibles. Existen múltiples enfoques para determinar el conjunto de puntos de diseño (combinaciones únicas de la configuración de las variables independientes) que se utilizarán en el experimento.
Las preocupaciones principales en el diseño experimental incluyen el establecimiento de validez , confiabilidad y replicabilidad . Por ejemplo, estas preocupaciones pueden abordarse parcialmente eligiendo cuidadosamente la variable independiente, reduciendo el riesgo de error de medición y asegurando que la documentación del método sea lo suficientemente detallada. Las preocupaciones relacionadas incluyen el logro de niveles apropiados de poder estadístico y sensibilidad .
Los experimentos diseñados correctamente avanzan en el conocimiento de las ciencias naturales y sociales y de la ingeniería. Otras aplicaciones incluyen marketing y formulación de políticas. El estudio del diseño de experimentos es un tema importante en la metaciencia .
Charles S. Peirce desarrolló una teoría de la inferencia estadística en " Illustrations of the Logic of Science " (1877–1878) [1] y " A Theory of Probable Inference " (1883), [2] dos publicaciones que enfatizaron la importancia de la inferencia basada en la aleatorización en estadística. [3]
Charles S. Peirce asignó aleatoriamente a voluntarios a un diseño ciego de medidas repetidas para evaluar su capacidad para discriminar pesos. [4] [5] [6] [7] El experimento de Peirce inspiró a otros investigadores en psicología y educación, que desarrollaron una tradición de investigación de experimentos aleatorios en laboratorios y libros de texto especializados en el siglo XIX. [4] [5] [6] [7]
