Gran parte de la investigación en la ingeniería, las ciencias y la industria es empírica y hace un uso extensiva de la
experimentación. Los métodos estadísticos pueden incrementar en gran medida la eficiencia de
estos experimentos y con frecuencia pueden fortalecer las conclusiones así obtenidas. El uso correcto de
las técnicas estadísticas en la experimentación requiere que el experimentador tenga presenteslos puntos
siguientes:

1. Uso de conocimientos no estadísticos del problema. Los experimentadores suelen poseer amplios conocimientos
de sus respectivos campos. Por ejemplo, un ingeniero civil que trabaja en un problema de hidrología cuenta de manera
típica con considerable experiencia práctica y capacitación académica formal en esta área. En algunos campos existe un
cuerpo enorme de teoría física en el cual indagar para explicar las relaciones entre los factores y las respuestas. Este tipo
de conocimientos no estadísticos es invaluable para elegir los factores, determinar los niveles de los factores, decidir
cuántas réplicas correr, interpretar los resultados del análisis, etc. El uso de la estadística no es sustituto de la reflexión
sobre el problema.

2. Mantener el diseño y el análisis tan simple como sea posible. Es necesario no exagerar en el uso de
técnicas estadísticas complejas y sofisticadas. Los métodos de diseño y análisis relativamente simples son
siempre los mejores. En este punto cabe hacer hincapié nuevamente en el paso 4 del procedimiento recomendado en la
sección 1-4. Si un diseño se hace de manera cuidadosa y correcta, el análisis casi siempre
será relativamente directo. Sin embargo, si el diseño se estropea grandemente porineptitud, no es posible
que incluso la estadística más compleja y elegante salve la situación.

3. Tener presente la diferencia entre significación práctica y significación estadística. Debido justamente a que
dos condiciones experimentales producen respuestas medias que son estadísticamente diferentes, no existe ninguna
seguridad de que esta diferencia sea de la magnitud suficiente como para tener algún valor práctico. Por ejemplo, un
ingeniero puede determinar que una modificación en el sistema de inyección de combustible de un automóvil puede
producir un mejoramiento promedio real en el rendimiento del combustible de 0.1 mi/gal. Éste es un resultado
estadísticamente significativo. Sin embargo, sel costo de la modificación es de $1000, la diferencia de 0.1 mi/gal
probablemente será muy pequeña para poseer algún valor práctico.

4. Los experimentos son generalmente iterativos. Recuerde que en la mayoría de las situaciones no es
conveniente diseñar un experimento demasiado comprensivo al principio de un estudio. Un diseño exitoso requiere
conocer los factores importantes, los rangos en los que estosfactores se harán variar, el número apropiado de niveles
para cada factor y los métodos y las unidades de medición adecuados para cada factor y respuesta. En general, ningún
experimentador está en posición de responder estas cuestiones al principio del experimento, sino que las respuestas
aparecen sobre la marcha. Esto habla en favor del enfoque iterativo o secuencial analizado anteriormente. Desde luego,
hay situaciones en las que un experimento comprensivo es totalmente apropiado pero, como regla general, la mayoría
de los experimentos deberán ser iterativos. Por consiguiente, no deberá invertirse más de 25% de los recursos para la
experimentación (corridas, presupuesto, tiempo, etc.) en el experimento inicial. Con frecuencia estos esfuerzos
iniciales constituyen sólo experiencias de aprendizaje, y es necesario contar con recursos suficientes para

alcanzar los objetivos finales del experimento.

Última modificación: sábado, 25 de noviembre de 2023, 01:01