Los Diseños experimentales establecen procedimientos para modificar de forma intencional un proceso bajo estudio, con el fin de aumentar la probabilidad de identificar cambios significativos en el mismo. Estas técnicas suelen ser de interés en los procesos de investigación, cuando se requiere, por ejemplo, determinar la presencia (o ausencia) de cierto efecto en un grupo bajo observación, comparar las medidas de una variable respuesta bajo distintos niveles de manipulación, o incluso construir un modelo matemático para predecir futuras respuestas de un experimento.
En este curso se pretende analizar los fundamentos estadísticos necesarios para realizar una adecuada planificación experimental, conjuntamente con la revisión de herramientas disponibles en el lenguaje de programación R. Se revisarán modelos estadísticos y técnicas apropiadas basadas en los principios de aleatorización, la factorización y el bloqueo del diseño, los cuales son de uso común en proyectos de investigación cuantitativa en distinto ámbitos: social, educativo, psicológico, procesos administrativos, control de calidad, logística, ingeniería, agricultura, entre otros.

Contenido

• Nociones básicas del diseño experimental: Tipos de variabilidad, planificación de un experimento, principios básicos
• Diseños con una fuente de variación: Aleatorización y modelización, Análisis de Varianza de un factor, tamaño muestral, contrastes, métodos de comparaciones múltiples, comprobación de supuestos y procedimientos alternativos
• Diseños con dos factores: Interacción y modelización, contrastes, análisis del modelo completo y de efectos principales, comparaciones múltiples, comprobación de supuestos.
• Análisis de Covarianza: Modelos matemáticos, estimación del modelo y comprobación de supuestos, contrastes.
• Introducción a los Diseños en Bloque: Diseños completos e incompletos