Esta página aún no se ha traducido para esta versión. Puede ver la versión más reciente de esta página en inglés.

Diseño de experimentos

La recolección de datos pasiva conduce a una serie de problemas en el modelado estadístico. Los cambios observados en una variable de respuesta pueden estar correlacionados con, pero no causados por, cambios observados en el individuo (variables de proceso).Factores Los cambios simultáneos en múltiples factores pueden producir interacciones que son difíciles de separar en efectos individuales. Las observaciones pueden ser dependientes, mientras que un modelo de los datos los considera independientes.

Los experimentos diseñados abordan estos problemas. En un experimento diseñado, el proceso de producción de datos se manipula activamente para mejorar la calidad de la información y eliminar los datos redundantes. Un objetivo común de todos los diseños experimentales es recopilar los datos lo más parsimoniosamente posible, al tiempo que proporciona suficiente información para estimar con precisión los parámetros del modelo.

Por ejemplo, un modelo simple de una respuesta en un experimento con dos factores controladosyx1 Yx2 podría verse así:

y=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2+ε

Aquí incluye tanto el error experimental como los efectos de cualquier factor no controlado en el experimento.ε Los términosβ1x1 Yβ2x2 Son y el términoefectos principalesβ3x1x2 es una de dos vías .efecto de interacción Un experimento diseñado manipularía sistemáticamentex1 Yx2 mientras se mide, con el objetivo de estimar con precisiónyβ0,β1,β2Yβ3.