El Club de la Ciencia · Curso universitario
Diseño de Experimentos
Aprender a transformar una pregunta experimental en un diseño capaz de producir evidencia interpretable: decidir qué comparar, cómo controlar la variabilidad, qué modelo representa el experimento y hasta dónde pueden defenderse sus conclusiones.
Versión web en desarrollo. Los capítulos se incorporarán después de su revisión académica y editorial.
Estructura del curso
Del planteamiento experimental a la interpretación
Los diez capítulos conservan la secuencia académica del curso original. La organización visual siguiente únicamente hace explícita su progresión conceptual: primero se construyen los fundamentos, después se estudian los diseños clásicos y factoriales, y finalmente se desarrollan herramientas de modelado y optimización.
Fundamentos
Construye el lenguaje del diseño experimental y las herramientas probabilísticas e inferenciales que sostienen el análisis posterior.
Capítulos
- 01Introducción y fundamentos del diseño de experimentos
- 02Distribuciones, estimadores y pruebas de hipótesis·
Diseños experimentales clásicos
Estudia cómo comparar tratamientos y controlar fuentes conocidas de variabilidad mediante diseños con un factor, bloques y estructuras factoriales generales.
Capítulos
- 03Experimentos con un solo factor y análisis de varianza·
- 04Diseños en bloques·
- 05Diseños factoriales·
Diseños factoriales a dos niveles
Desarrolla la lógica de los diseños 2k y sus fracciones: efectos, interacciones, contrastes, alias y resolución.
Capítulos
- 06Diseños factoriales 2k·
- 07Diseños factoriales fraccionados 2(k−p)·
Modelado y optimización
Conecta el diseño experimental con modelos de regresión y culmina en la exploración y optimización de regiones experimentales mediante superficies de respuesta.
Capítulos
- 08Análisis de regresión simple·
- 09Regresión lineal múltiple·
- 10Metodología de superficie de respuesta·
Principio rector
El análisis comienza antes de observar los datos
La validez de una conclusión depende de cómo se generaron los datos. Por eso el curso presenta cada técnica estadística dentro de la estructura experimental que le da sentido: qué se controla, qué se aleatoriza, qué se replica, qué se compara y qué incertidumbre permanece.