Diseño de Experimentos en Trabajo de Grado. Comité de trabajos de grado Ingeniería Química Universidad de América 2017

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Charry, Catalina. Evaluacion del uso de la Enzima Pectinex Ultra en el proceso de extracción de aceite esencial de cardamomo por el método de hidrodestilación. Universidad América, 2014.

ESCENARIOS POSIBLES EN TRABAJO DE GRADO: 1. Trabajos teóricos: No existe experimentación, los datos experimentales pertenecen a autores externos. Se depende de otros. Implícito 2. Trabajos prácticos: Se debe realizar la experimentación y el análisis de datos correspondiente. Análisis de datos es independiente. Explícito El D.E. cobija ambos casos.

ESCENARIOS POSIBLES EN TRABAJO DE GRADO: El Diseño de Experimentos cobija ambos casos, sin embargo no todos los proyectos necesitan un D.E.

Escenario 1: Trabajo Teórico Argumentar porqué no se hace experimentación (t,$). Argumentación impersonal. Mayor cantidad-calidad de autores, mayor la fiabilidad del modelo matemáticoestadístico. Y si no hay referentes de datos experimentales?

Escenario 2: Trabajo Práctico El diseño de experimentos es una metodología de trabajo. Se realiza ANTES de la experimentación.

Principio de Causalidad Todo efecto siempre tiene una causa. En idénticas circunstancias, una causa siempre produce el mismo efecto. Existen tres condiciones para que A sea la causa de un efecto B: A debe suceder antes que B Siempre que suceda A tiene que suceder B A y B deben ser cercanos en tiempo y espacio.

Escenario 2: Trabajo Práctico Definición: Averiguar si unos determinados factores influyen en una variable de interés.

Metodología 1. Establecer hipótesis de acuerdo a los objetivos. 2. Decidir variables independientes y dependientes

Metodología Por qué es esa la variable de interés? Argumentar de forma impersonal (Diagramas, ecuaciones, tablas, etc)- Escribir

Metodología 3. Elegir los niveles de la(s) variable(s) independiente(s) y. Elegir diseño experimental y sus tratamientos. Pre-experimentación Referencias Bibliográficas

Escenario 2: Trabajo Práctico 4. Implementar los instrumentos y métodos de medición de la(s) variable(s) dependiente(s) 5. Planear la ejecución 6. Realizar los experimentos 7. Analizar los resultados (Anova-RML- Mínimos cuadrados, etc.). 8. De acuerdo con las pruebas estadísticas decidir si se detiene o se continua con otro D.E.

No Olvidar: Ningún método de análisis estadístico, por sofisticado que sea, permite extraer conclusiones correctas en un diseño de experimentos mal planificado.

No Olvidar: El análisis estadístico no es un segundo paso independiente de la tarea de planificación.

No Olvidar: No invertir todo el presupuesto en un primer conjunto de experimentos.

No Olvidar: Toda persona implicada en la ejecución del experimento y en la recolección de los datos debe ser informada con precisión de la estrategia experimental diseñada

Correlación no implica causalidad Inferir que existe una relación causal entre dos o más eventos por haberse observado una correlación estadística entre ellos, puede conducir a una falacia.

Correlación no implica causalidad Dados dos eventos, A y B, al descubrir una correlación estadística entre ambos se puede concluir: Que A sea la causa de B. Que B sea la causa de A. Que haya un tercer factor desconocido que sea realmente la causa de la relación entre A y B. Que la relación sea tan compleja y numerosa que los hechos sean simples coincidencias. Que B sea la causa de A y al mismo tiempo A sea la de B (simbiosis)

Correlación no implica causalidad Ejemplo: Existe una correlación negativa entre la ansiedad de un estudiante antes de un parcial y la nota del estudiante en ese parcial.

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