Estadística aplicada al diseño y análisis de estudios experimentales. Curso Teórico–Práctico

El diseño de experimentos es una rama de la estadística que se encarga de la planeación, y análisis estadístico de datos que son obtenidos como resultados en investigaciones científicas. De ahí que resulten una herramienta fundamental e indispensable en el quehacer científico. Contrario a lo que muchos investigadores piensan, la estadística no constituye la última etapa de una investigación, sino que toma un papel fundamental desde la planeación de la misma. El diseño de un experimento está en función de los objetivos a los cuales se desee llegar en una investigación. Dicho diseño deberá considerar todas las condiciones que se tengan presentes en cada realidad, para así poder determinar cuántos factores deben ser tomados en cuenta, los cuales pueden ser incluso más de los meros factores de interés, las variantes de los mismos que serán analizadas, y las combinaciones de éstas, dichas combinaciones, constituirán los tratamientos a analizar. El diseño experimental determina además la manera en que se asignan estos tratamientos a las unidades de estudio, o bien unidades experimentales. A cada diseño le corresponde un modelo y éste a su vez determina el análisis estadístico a efectuar. Los resultados de este análisis deberán dar respuesta a los objetivos de la investigación planteados desde un inicio. Es así como todas las etapas de una investigación están relacionadas, todas ellas son importantes para determinar la validez que pueda tener una investigación y sin que una de ellas se pueda desvincular de las demás.
A pesar de la gran importancia que tiene esta área de la estadística para las disciplinas científicas la mayoría de los planes de estudio de las diferentes licenciaturas dirigidas a la investigación científica, no cuentan con asignaturas en sus planes de estudio que proporcionen a los alumnos una sólida formación en esta área. Una limitante importante quizá sea la base matemática de cierto grado de complejidad, sobre la que se fundamentan y construyen dichos modelos experimentales, existiendo al parecer una desvinculación entre las disciplinas de formación en el área de las matemáticas con las áreas experimentales. No obstante una vez que la metodología estadística ha sido construida, basta conocer los fundamentos teóricos generales de ésta y la manera de interpretar los resultados, para poder convertirse en un usuario de la misma y así poder dar respuesta a un problema de la realidad que en determinado momento requiramos resolver.
Es por eso que este curso está dirigido a profesionistas y estudiantes que trabajen en el área de investigación científica, con especial énfasis en ciencias experimentales, con el objetivo de capacitarles en los aspectos generales de las metodologías estadísticas, que les permita hacer un uso adecuado de las mismas al momento de diseñar los estudios que vayan realizando y poder analizar la información procedente de los mismos, así como su interpretación.

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I. Introducción al lenguaje R
1.1 presentación del curso
1.2 Instalación de los programas R y Statistic
1.3 Sintaxis básica de lenguaje R (estadística descriptiva)
1.4 Manejo de archivos en Statistic (estadística descriptiva)

II. Pruebas de Hipótesis
II.1 Introducción a las pruebas de hipótesis.
II.2 Error tipo I y Error II
II.3 Hipótesis estadísticas
II.4 Pruebas de hipótesis de un y dos colas
II.5 Pruebas de hipótesis para una media
II.6 Prueba de hipótesis para la diferencia entre dos medias de poblaciones independientes y no independientes.
II.7 Prueba de hipótesis par un cociente de dos varianzas.

III. Planeación en el diseño de experimentos
3.1 Experimentos, principios básicos
3.2 Lineamientos generales en la planeación de experimentos
3.3 Conceptos de validez interna y validez externa

IV. Modelo de ANOVA con un solo factor, para efectos fijos

IV.1 Modelo de Análisis de varianza de un criterio de clasificación
4.1.1 Análisis de varianza
4.1.2 Pruebas de hipótesis
4.1.3 Pruebas de comparación múltiples
4.1.4 Verificación de supuestos

IV. Modelo de ANOVA con un solo factor
4.2 Sesión práctica

V. Modelos de bloques al azar
5.1 Diseño de bloques al azar
5.1.1 Análisis de varianza
5.1.2 Pruebas de hipótesis
5.1.3 Verificación de supuestos

VI. Experimentos con 2 o más factores sin interacción
6.1 Diseño cuadro latino
6.1.1 Análisis de varianza
6.1.2 Pruebas de hipótesis
6.1.3 Verificación de supuestos 6.2 Diseño grecolatino
6.2.1 Análisis de varianza
6.2.2 Pruebas de hipótesis
6.2.3 Verificación de supuestos

VI. Experimentos con factores de bloque.
6.3 Sesión práctica

VII. Experimentos con 2 o más factores con interacción para factores fijos
7.1 Diseño factorial con 2 factores
7.1.1 Modelo estadístico
7.1.2 Concepto de interacción
7.1.3Análisis de varianza
7.1.4 Pruebas de hipótesis
7.1.5 Verificación de supuestos 7.2. Diseño Factorial con 3 factores
7.2.1 Modelo estadístico
7.2.2 Interacción de segundo orden
7.2.3 Análisis de varianza
7.2.4 Pruebas de hipótesis
7.2.5 Verificación de supuestos
7.2.6. Ejemplo

VII. Modelos factoriales
7.3 Sesión práctica

VIII. Modelos con uno o más factores aleatorios
8.1 Modelos de efectos aleatorios
8.1.1 Definición
8.1.2 Análisis de varianza
8.1.3 Componente de varianza
8.1.4 Verificación de supuestos

IX. Experimentos con factores fijos y factores aleatorios
9.1 Modelos de efectos mixtos
9.1.1 Análisis de varianza
9.1.2 Pruebas de hipótesis
9.1.3 Componente de varianza
9.1.4 Verificación de supuestos

IX. Experimentos de efectos mixtos
9.2 Sesión práctica

X. Modelos de efectos anidados
10.1 Modelo de efectos anidados
10.1.1 Análisis de varianza
10.1.2 Pruebas de hipótesis
10.1.3 Componente de varianza
10.1.4 Verificación de supuestos

X. Modelos de efectos anidados
10.2 Sesión práctica

XI. MANOVA y Mediciones repetidas.
11.1 Conceptos generales de MANOVA
11.1.2 Pruebas de hipótesis
11.1.3 Supuestos del modelo
11.2 Modelo de mediciones repetidas
11.2.1 Comparación con el modelo de MANOVA
11.2.2 Pruebas de hipótesis.
11.2.3 Supuestos del modelo

XI. MANOVA y Mediciones repetidas.
11.3 Sesión práctica

XII. Regresión lineal simple
12.1 Modelo de regresión lineal simple.
12.1.1 Pruebas de hipótesis de parámetros del modelo
12.1.2 ANOVA del modelo de regresión y pruebas de hipótesis del modelo
12.1.3 Supuestos del modelo.

XII. Regresión lineal simple
12.2 Sesión práctica

XIII. ANCOVA
13.1 Modelo de ANCOVA
13.1.2 Análisis de varianza de un ANCOVA
13.1.3 Pruebas de hipótesis en un ANCOVA.
13.1.4. Supuestos del modelo de ANCOVA

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