DEFINICIONES Flashcards
EXAMEN
Conjunto de pensamientos y acciones que son realizados con el fin de conocer algún aspecto de la realidad con la mayor aproximación posible a la verdad, mediante la guía de principios y métodos de la ciencia.
Investigación Científica
Es un procedimiento que persigue la generación de nuevo conocimiento. Su fin es obtener información para contrastar hipótesis que intentan explicar un hecho o resolver un problema.
Método Experimental
Las fases del método científico experimental son:
A) Observación del fenómeno y definición de objetivos.
B) Planteamiento de hipótesis.
C) Fase experimental.
D) Confrontación de hipótesis.
E) Planteamiento de nuevas hipótesis.
Papel de la estadística en la experimentación:
- El estudio de poblaciones existentes a través de muestras y aplicando el proceso de inferencia estadística para obtener conclusiones sobre los parámetros de las poblaciones en estudio.
- El estudio de tratamientos específicos elegidos o diseñados por el investigador, los cuales deben reproducirse bajo condiciones específicas, lo que corresponde al campo de los diseños experimentales.
Supuesto sujeto a comprobación referido sobre algún parámetro de un modelo estadístico.
Hipótesis estadística
Proceso o método mediante el cual se obtiene una observación; sin embargo, sus resultados no se pueden determinar antes de ser ejecutado.
Experimento aleatorio
Es el conjunto de posibles resultados de un experimento aleatorio.
Espacio muestral
Conjunto de resultados de un experimento aleatorio en el cual es posible enumerar sus elementos. Pueden ser representados mediante funciones matemáticas.
Espacio muestral discreto
Conjunto de resultados de un experimento aleatorio que poseen un número infinito de resultados posibles, por lo que es imposible enumerarlos, ya que están conformados por uno o varios segmentos de la recta numérica. Se representan mediante intervalos o funciones matemáticas.
Espacio muestral continuo
Es la unidad física de material experimental a la cual se le aplica un solo tratamiento (sea simple o factorial).
Unidad Experimental
Cuando el mismo tratamiento es aplicado a varias unidades experimentales, juego completo de tratamientos aplicados al mismo número de unidades experimentales
Repetición
La capacidad de coincidencia entre el valor de una medición con el valor verdadero buscado.
Exactitud
Capacidad de igualar repetidamente una medición.
Precisión
Variable independiente que al variar a través de sus dosificaciones o modalidades altera la expresión de una variable respuesta.
Factor
Modalidad o dosificación de un factor.
Nivel
Conjunto de condiciones experimentales que se imponen a una unidad experimental, donde se evaluará el efecto del tratamiento sobre las variables respuesta evaluadas.
Tratamiento
Este diseño de tratamiento se utiliza al ensayar dos o más factores simultáneamente.
Diseño de Tratamiento Factorial
Variación que provoca el nivel de un tratamiento o factor sobre una variable respuesta y son estimados a partir de todas las unidades experimentales.
Efecto
Carácter medido en la unidad experimental.
Variable Respuesta
Factores pertinentes:
Son aquellos cuyo efecto interesa al experimentador y son objeto de la investigación (tratamientos); por ello, son estudiados en diferentes dosificaciones o modalidades.
Factores no pertinentes:
No son de interés para el investigador; sin embargo, también afectan el comportamiento de las variables respuesta, debido a variaciones ambientales, de materiales o de manejo.
Factores no pertinentes controlables:
Pueden ser manipulados principalmente mediante técnicas de bloqueo, en donde se repetirá el experimento dentro de cada uno de los niveles del factor no pertinente.
Factores no pertinentes no controlables:
Generan el error experimental ya que no es posible controlar su variación, por lo que sus efectos están confundidos con los efectos de factores pertinentes y de los controlables.
Interacción
Este concepto se deriva del estudio simultáneo de dos o más factores (tratamientos factoriales). Si el comportamiento de los niveles de un factor, digamos A, tiene el mismo comportamiento en cada uno de los niveles de un segundo factor, digamos B, entonces se dice que NO existe interacción entre ambos factores. En contraste, si el comportamiento de los niveles de A a través de los niveles de B es distinto, existirá interacción entre los factores A y B.
Proceso mediante el cual a cada una de las unidades experimentales se les asigna un solo tratamiento sin seguir reglas sistemáticas; es decir, se asigna mediante el azar.
Aleatorización
Representa en términos prácticos la incapacidad del investigador para controlar los efectos no pertinentes que causan variaciones en las variables respuesta a través de las repeticiones de un mismo tratamiento; y en general, entre todas las repeticiones de todos los tratamientos.
Error Experimental
Ocurre cuando es imposible separar los efectos de dos o más factores actuando sobre una variable respuesta.
Confusión
Experimento en serie
Cuando se tiene la necesidad de repetir un mismo experimento en diferentes localidades o ambientes, con el mismo diseño experimental (aunque con aleatorización diferente), al conjunto de todos estos experimentos se les conoce como “experimento en serie” o “serie de experimentos”.
Consideraremos que es un modelo matemático que intenta describir el comportamiento de una variable aleatoria.
Modelos estadísticos
P value
El “P-value” de una prueba estadística es la probabilidad más pequeña que permitiría rechazar la hipótesis nula.
Propiedades básicas de los diseños experimentales:
Técnica estadística para evaluar los factores de estudio, así como sus niveles (tratamientos).
Asigna los tratamientos a las unidades experimentales (distribución de los tratamientos en sus repeticiones).
Permite repetir y corroborar los resultados de una investigación, condición fundamental en el método científico.
Cuantifica y controla la variación generada por factores no pertinentes no controlables; es decir, la variación de las unidades experimentales debida al azar (error experimental).
Cuantifica los efectos de tratamientos sobre la variable respuesta y determina, mediante pruebas de hipótesis, si son “significativos”; lo que permite la toma de decisiones con una medida de incertidumbre.
Permite el estudio simultáneo de los efectos de varios factores (interacción).
Facilita establecer las relaciones causa-efecto en la discusión de los resultados.
Requerimientos fundamentales de un diseño experimental
Aleatorización
Independencia de errores
Presencia de repeticiones de tratamientos
Tamaño adecuado de la muestra
