Untitled Quiz

Disseny d'Experiments: Part 1

• El disseny d'experiments (DE) és una tècnica que permet respondre a preguntes d'investigació a través de l'experimentació.
• El DE consisteix en especificar la variable d'interès (Y), les variables que tenen major influència en ella (X), com es recolliran les dades i quin model s'utilitzarà per analitzar-les.
• En tots els àmbits d'investigació cal contestar preguntes que es fan els investigadors. També cal contestar preguntes, per exemple, en àmbits com la gestió de processos.
• Exemples de preguntes que poden ser contestades amb el DE:
  • L'efecte esperat d'aquest ansiolític és superior al ansiolític estàndard?
  • La producció de tomàquets utilitzant abods nitrogenats és similar a la obtinguda amb adobs no nitrogenats?
  • La màquina que produeix peces circulars, ho fa amb un diàmetre de 3 mm o s'ha descentrat?
  • La despesa en sanitat per persona i any és similar en tots els països de la UE o hi ha diferències estadísticament significatives?
• L'origen del DE va començar amb els estudis de Sir Ronald Fisher a principis del segle XX en camps de cultiu d'Anglaterra.
• Les primeres aplicacions del DE van ser en l'àmbit de l'agricultura i la biologia.
• Posteriorment es va aplicar a la indústria, sent l'exemple més primerenc l'aplicación en empreses textils de la llana angleses el 1930.
• Les variables que afecten el model es divideixen en dos tipus:
  • Factors: Variables categòriques controlades per l'experimentador (ex: dosi d'un medicament, tipus de dieta, memòria d'un servidor).
  • Blocs o Covariables: Variables categòriques que no poden controlar-se (els gènere d'un pacient, temperatura ambiental, país del qual procedeix un individu).
• Els factors o blocs poden tenir diferents nivells (els valors que prenen).
• Les observacions es realitzen en unitats experimentals, com ara persones, camps, punts d'una carretera, programes informàtics, universitats, etc.
• Si els nivells dels factors han estat escollits per l'experimentador i són un nombre relativament petit, es parla de dissenys d'efectes fixes.
• Si el nombre de nivells d'interès és molt gran o infinit, es fa un disseny d'efectes aleatoris, on alguns nivells s'escullen aleatòriament.
• En contraposició al DE, hi ha estudis observacionals, que es basen en l'observació del fenomen, sense intervenció directa.
• Un disseny és balancejat quan el nombre de dades és el mateix per a totes les condicions experimentals.
• Un disseny no balancejat presenta diferents nombres d'observacions en les diferents condicions experimentals.
• El principi de parsimònia indica que, entre diversos models que expliquen les dades, el model amb menys paràmetres és preferible.
• La randomització i replicació són elements clau en els dissenys d'experiments.
• La randomització implica l'assignació aleatòria d'unitats experimentals a diferents grups de tractaments.
• La replicació implica realitzar l'experiment diverses vegades per tal de reduir l'error de mesura i obtenir conclusions més fiables.

Disseny d'Experiments: Part 1 - Mostres independents

• Quan es tenen dos proveïdors de material i es vol saber si la puresa dels materials dels diferents proveïdors és la mateixa.
• Quan es vol saber si la velocitat de secat d'una pintura canvia amb l'addició d'un nou producte químic.
• Quan es vol saber si els salaris d'un mateix tipus de professions en universitats diferenciades són similars.
• Quan es vol saber si les qualificacions obtingudes en una assignatura diferència de l'altra assignatura diferents.
• Si hi ha un nou medicament més barat i es vol conèixer si els beneficis que aporta són els mateixos que dels que aporta el medicament existent.

Disseny d'Experiments: Part 1 - Mostres aparellades

• Un estudi sobre persones amb patologies cognitives i l'efecte del realitzar una aplicació mòbil.
• Un estudi sobre el desgast del vidre de les ulleres respecte a si la recobrim amb un líquid en concret.
• Un estudi sobre si una dieta ajuda a perdre pes amb resultats estables.
• Un estudi sobre la duresa d'una peça de material amb la pintura.

Disseny d'Experiments: Part 1 - ANOVA d'un factor

• L'ANOVA d'un factor s'utilitza per comparar les mitjanes de les dades de resposta per a més d'un nivell d'un factor classificatori.
• El concepte clau és la descomposició de la variabilitat de les dades a partir de les parts degudes al factor i les degudes a l'error.
• La idea d'un model estadístic que relaciona la resposta esperada amb el factor classificador i un terme d'error aleatori.
• El mètode es basa en l'obtenció de l'estimació de la variància (MSE) a partir de la informació de les dades, assumint que la hiptòtesi nul·la és certa.
• La utilització de la taula ANOVA.
• En el cas de dues mitjanes la hipòtesi es equivalent a una mostra aparellada.
• Es proposen les hipòtesis de tots els possibles parells de nivell d'un factor.
• Com es visualitzen les hipòtesis del model a través de diferents gràfics.

Disseny d'Experiments: Part 1 - ANOVA de dos factors

• L'ANOVA de dos factors s'utilitza per comparar les mitjanes de les dades de resposta en funció de dos factors classificatoris.
• La interacció entre els factors pot influir en els resultats.
• S'analitza si existeix interacció entre els factors, i com actuen els factors aïllats sobre la variable resposta, quan no existeix interacció.
• Hi ha dos tipus de casos, model additiu i model amb interacció.