Diseños experimentales e investigación científica

Autores/as

  • M. H. Badii, UANL
  • M. Castillo Rodríguez UANL
  • A. Wong UANL
  • P. Villalpando UANL

DOI:

https://doi.org/10.29105/rinn4.8-5

Resumen

Key words: Design, experiment, research, science

Abstract. The basics of the experimental designs are noted. Different features of common types of experimental designs such as the completely randomized design, the randomized block design, the Latin Square design, the split plot design and the factorial design are described. Each experimental design is illustrated by an example using real data. The application of experimental designs to the scientific research is discussed.

Palabras claves: Ciencia, diseño, experimento, investigación

Resumen. Se describen los fundamentos de los diseños experimentales. Se explican las distintas características de los diseños experimentales del uso común, tales como el diseño completamente aleatorio, e diseño de bloques al azar, el diseño de cuadro latino, el diseño de parcelas divididas y el de factorial. Para cada diseño se presenta un ejemplo con los datos reales del campo. Se discute la aplicación de estos diseños en relación con la investigación científica.

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Badii, M.H., J. Castillo, K. Cortez & H. Quiroz. 2007a. Análisis de clusters. Pp. 15-36. In: M. H. Badii & J. Castillo (eds.). Técnicas Cuantitativas en la Investigación. UANL, Monterrey.

Badii, M.H., J. Castillo, J.N. Barragán & A. E. Flores. 2007b. Análisis discriminante. Pp. 119-136. In: M.H. Badii & J. Castillo (eds.). Técnicas Cuantitativas en la Investigación. UANL, Monterrey.

Badii, M.H., J. Castillo, J. Rositas & G. Alarcón. 2007c. Uso de un método de pronóstico en investigación. Pp. 137-155. In: M.H. Badii & J. Castillo (eds.). Técnicas Cuantitativas en la Investigación. UANL, Monterrey.

Badii, M.H. J. Castillo & M. Rodríguez. 2007d. Respuesta de superficie. Pp. 187-198. In: M.H.

Badii & J. Castillo (eds.). Técnicas Cuantitativas en la Investigación. UANL, Monterrey.

Badii, M.H., J. Castillo, A. Wong & J.N. Barragán. 2007e. Lattice designs. Pp. 245-290. In: M.H. Badii & J. Castillo (eds.). Técnicas Cuantitativas en la Investigación. UANL, Monterrey.

Badii, M.H., J. Castillo, F. Gorjón & R. Foroughbakhch. 2007f. Completely randomized designs. Pp. 307-334. In: M.H. Badii & J. Castillo (eds.). Técnicas Cuantitativas en la Investigación. UANL, Monterrey.

Badii, M.H., J. Castillo, R. Rositas & G. Ponce. 2007g. Experimental designs. Pp. 335-348. In: M.H. Badii & J. Castillo (eds.). Técnicas Cuantitativas en la Investigación. UANL, Monterrey.

Badii, M.H., J. Castillo, J. Landeros & K. Cortez. 2007h. Papel de la estadística en la investigación científica. InnOvaciOnes de NegOciOs. 4(1): 107-145.

Brits, S. J. M. & H. H. Lemmer, 1990. An adjusted Friedman test for the nested design. Communic. Statist.- Theor. Meth. 19: 1837-1855. DOI: https://doi.org/10.1080/03610929008830294

Conover, W. J. & R. L. Iman, 1976. On some alternative procedures using ranks for the analysis of experimental designs. Communic. Statist-Theor. Meth. 5:1349-1368. DOI: https://doi.org/10.1080/03610927608827447

Cox, G. M. & W. P. Martín 1937. Iowa State Collection. Journal Science, 11: 323-331.

Daniel, W. W., 1998. Bioestadística base para el análisis de las ciencias de la salud, Tercera edición, UTEHA Noriega editores, México, 347-380.

Fisher, R. A. 1936. The use of multiple measurements in taxonomic problems. Annual Eugen. 7: 179-188. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1469-1809.1936.tb02137.x

Fogiel, M. 2000. Statistics. Research and Education Association, Piscataway, N. J.

Gillman, M. & R. Hails. 1997. An Introduction to Ecological Modeling Putting Practice into Theory. Blackwell Science, London.

Goodman, L.A. 1970. The multivariante analysis of qualitative data: Interactions among multiple classifications. J. Amer. Statist. Assoc. 65:226-256. DOI: https://doi.org/10.1080/01621459.1970.10481076

Goulden, G. H. 1952. Methods of Statistical Analysis. Second Edition. Wiley, N. Y.

Hill, R, S. 1980. A stopping rule for partitioning dendrograms. Botanical Gazette, 141: 321-324. DOI: https://doi.org/10.1086/337163

Huntsberger, D. V. & P. Billingsley, 1977. Elementos de Estadística Inferencial, Primera edición, Compañía Editorial Continental, México, 320-343.

Iman, R. L., S. C. Hora & W. J. Conover, 1984. Comparison of asymptotically distribution-free procedures for the análisis of complete blocks. J.Amer. Statist.Assoc. 79:674-685. DOI: https://doi.org/10.1080/01621459.1984.10478096

Kemp, A.W. 1989. A note on Striling’s expansion for factorial n. Statist. Prob. Lett. 7: 21-22.

Kepner, J.L. & D. H. Robinson, 1988. Nonparametric methods for detecting treatment effects in repeated measures designs. J..Amer. Statist. Assoc. 83:456-461. DOI: https://doi.org/10.1080/01621459.1988.10478617

Keppel, G. 1991. Design and Analysis: A Researcher’s Handbook 3rd ed. Prentice Hall. Englewood Cliffs New Jersey.

Kirk, R. E. 1982. Experimental design: Procedures for theBehavioral Sciences. 2nd ed. Brooks/Cole, Monterey California.

Lance, G. N. & W. T. Williams. 1967. A genral theory for classificatory sorting strategies. 1. hierarchial systems. Computer Journal, 9: 373-380. DOI: https://doi.org/10.1093/comjnl/9.4.373

Maxwell, S. E. 1980. Pairwise multiple comparisons in repeated measures designs. J. Educ. Statist. 5:269-287. DOI: https://doi.org/10.3102/10769986005003269

Maxwell, S. E. & H. D. Delaney, 1990. Desining Experiment and analyzing data. Wadsworth, Belmont, California.

O’Brien, R. G., & M. Kaiser, 1985. MANOVA meted for analyzing repeated measures designs. Psychol. Bull. 97: 316-333. DOI: https://doi.org/10.1037/0033-2909.97.2.316

Ostle, B., 1994. Estadística Aplicada, Primera edición, Editorial Limusa, México, 447-452.

Pompa, J., L. Mucina, O. Van Tongeren & E. Van der Maarel. 1983. On the determination of optimal levels in phytosociological classifications. Vegetario, 52: 65-75. DOI: https://doi.org/10.1007/BF00037763

Ratliff, R. D. & R. D. Pieper. 1982. Approaches to plant community classification for range managers. Journal of Range Management Monographs series, No. 1.

Rohlf, F. G. 1974. Methods of comparing classifications. Annual Review of Ecology and Systematics, 5: 101-113. DOI: https://doi.org/10.1146/annurev.es.05.110174.000533

Rohlf, F. G. 1982. Consensus indices for comparing classifications. Mathematical Biological Sciences, 59: 131-144. DOI: https://doi.org/10.1016/0025-5564(82)90112-2

Rositas, J., M.H. Badii, J. Castillo & R. Foroughbakhch. 2007. Técnicas de investigación basadas en sistemas de modelación estructurada. Pp. 291-04. In: M. H. Badii & J. Castillo (eds.). Técnicas Cuantitativas en la Investigación. UANL, Monterrey.

Samuels, M. L., G. Casella, & G. P. McCabe 1991. Interpreting blocks and random factors. J. Amer. Statist. Assoc. 86: 798-808. DOI: https://doi.org/10.1080/01621459.1991.10475112

Shearer, P. R. 1973. Missing data in quantitative designs. J. Royal Statist. Soc. Ser. C. Appl. Statist. 22: 135-140. DOI: https://doi.org/10.2307/2346915

Spiegel, M. R., 1976. Probabilidad y Estadística Serie Schaum, Primera edición, Editorial McGraw-Hill, México.

Sneath, P. H. A. & R. R. Sokal. 1973. Numerical Taxonomy. Freeman, San Francisco.

Southwood, T. R. E. & P. A. Henderson. 2000. Ecological Methods. Third Edition. Blackwell Science, London.

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Publicado

2017-12-07

Cómo citar

Badii, M. H., Castillo Rodríguez, M., Wong, A., & Villalpando, P. (2017). Diseños experimentales e investigación científica. Innovaciones De Negocios, 4(8). https://doi.org/10.29105/rinn4.8-5