Diseño de Experimentos
Código: 104862 Créditos ECTS: 6| Titulación | Tipo | Curso |
|---|---|---|
| Estadística Aplicada | OB | 2 |
Contacto
- Nombre:
- Llorenç Badiella Busquets
- Correo electrónico:
- llorenc.badiella@uab.cat
Idiomas de los grupos
Puede consultar esta información al final del documento.
Prerrequisitos
Conocimientos en:
- Herramientas de Cálculo
- Estadística Descriptiva
- Programación Estadística
- Inferencia Estadística
- Muestreo Estadístico
Objetivos y contextualización
Los objetivos de la asignatura consisten en aprender a diseñar y analizar experimentos mediante las siguientes técnicas:
- Análisis de la varianza de uno y de varios factores.
- Análisis de la varianza con bloques, factores anidados, diseños fraccionales con interacción.
- Análisis de la Covarianza y otros diseños especiales.
La asignatura también tiene como objetivo que los estudiantes se familiaricen con el uso del software SAS.
Resultados de aprendizaje
- CM09 (Competencia) Valorar la adecuación de los modelos con la utilización e interpretación correcta de indicadores y gráficos.
- KM12 (Conocimiento) Proporcionar las hipótesis experimentales de la modelización, teniendo en cuenta las implicaciones técnicas y éticas relacionadas.
- SM12 (Habilidad) Interpretar los resultados obtenidos para formular conclusiones respecto a las hipótesis experimentales
- SM14 (Habilidad) Emplear gráficos de visualización del ajuste y de la adecuación del modelo.
Contenido
Tema 0: Principios del Diseño de experimentos.
- Objetivo
- Hipótesis
- Variables
- Control del Sesgo.
- Diseños habituales
- Cálculo tamaño muestral
Repaso Inferencia 1 y 2 poblaciones:
- 1 Muestra, sigma conocida
- 1 Muestra, sigma desconocida
- 2 Muestras independientes sigma conocida
- 2 Muestras independientes sigma desconocida
- 2 Muestras relacionadas
Tema 1: ANOVA 1 Factor Completamente Aleatorizado
- Descomposición de la varianza
- Modelo y Tabla ANOVA
- Contrastes
- Separación de Medias - LSD / Bonferroni / Scheffe / Tukey
- Verificación del modelo (Prueba de Levene, Gráfico de Residuos, Normalidad)
Tema 2: ANOVA 1 Bloque
- Factor Fijo / Aleatorio
- Descomposición de la varianza
- Modelo y Tabla ANOVA
Tema 3: ANOVA 1 Factor con Bloques Completos
- Modelo y Tabla ANOVA
- Verificación del modelo
- Estudios Cross-Over
Tema 4: ANOVA 1 Factor Bloques incompletos
- Cuadrados Latinos
- Modelo y TablaANOVA
Tema 5: ANOVA 2 Factores
- Modelo y Tabla ANOVA
- Separación de Medias - SNK / Dunnet / Otros métodos
Tema 6: ANOVA 2 Factores con Interacción
- Modelo y Tabla ANOVA
- Interacciones
- Separación de Medias - SNK / Dunnet / Otros métodos
Tema 7: ANOVA con Subréplicas
- Modelo y Tabla ANOVA
Tema 8: ANCOVA
- Modelo y Tabla ANOVA
Tema 9: ANCOVA con Interacciones
- Modelo y Tabla ANOVA
- Interacciones
Tema 10: Otros modelos
- Conceptos básicos del Diseño de Screening
- Conceptos básicos del Diseño factorial 2k
- Conceptos básicos del método de Superficie Respuesta
Software
- R
- SAS System
- SAS Enterprise Guide
Actividades formativas y Metodología
| Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|
| Tipo: Dirigidas | |||
| Teoría | 60 | 2,4 | |
| Trabajo | 20 | 0,8 | |
| Tipo: Supervisadas | |||
| Pràctiques | 25 | 1 |
Se realizarán sesiones teóricas en las que se expondrán los conceptos relacionados con el diseño de estudios y experimentos.
Estas sesiones se complementarán con sesiones prácticas en el aula de informática, donde se trabajarán conjuntos de datos utilizando software estadístico.
Todos los conceptos anteriores se aplicarán mediante un trabajo experimental que podrá realizarse en grupo.
En cuanto al uso de herramientas de inteligencia artificial, solo están permitidas para la revisión del texto de los informes, tanto de las prácticas como del trabajo final.
Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.
Evaluación
Actividades de evaluación continuada
| Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|---|
| Examen | 50 | 15 | 0,6 | CM09, KM12, SM12, SM14 |
| Examen parcial | 15 | 10 | 0,4 | CM09, KM12, SM12, SM14 |
| Prácticas | 10 | 10 | 0,4 | SM12, SM14 |
| Trabajo | 25 | 10 | 0,4 | CM09, KM12, SM12, SM14 |
Evaluación continua:
Trabajo: 25%
Prácticas: 10%
Examen Parcial: 15%
Examen Final: 50% (Nota mínima: 4)
Reevaluación:
Se tomará la nota más alta entre:
Examen de Reevaluación: 100%
Trabajo: 30% + Examen de Reevaluación: 70% (Nota mínima: 4)
Evaluación única:
El alumnado que se haya acogido a la modalidad de evaluación única deberá realizar una prueba final que consistirá en:
Un examen con preguntas teóricas y resolución de problemas. Un examen práctico frente al ordenador. Esta prueba se realizará el mismo día, hora y lugar que el Examen Final. Quien no se presente a dicha prueba sin causa justificada obtendrá la calificación de NO EVALUABLE.
Si se obtiene una nota inferior a 5, se podrá recuperar el mismo día, hora y lugar que el Examen de Reevaluación.
Bibliografía
Bibliografía
- Estadística para investigadores – Box, Hunter, Hunter – Ed. Reverté
- Estadística. Modelos y Series Temporales. Daniel Peña – Ed. Alianza
- Principles and procedures of statistics, a biometrical approach 2nd Ed – Steel, Torrie – McGraw Hill
- Biostatistics: A foundation for analysis in the health sdciences. 4th Ed – Steel, Torrie – John Willey & Sons
- Design and Analysis of Experiments – Dean , Voss – Springer-Verlag New York, 1999
- Peña, D. (1998) Estadística. Modelos y Métodos. Tomo I: Fundamentos. Alianza Universidad Textos.
- Montgomery, DC. (2001). Design and Analysis of Experiments. John Willey and sons.
Software
SAS y R
Grupos e idiomas de la asignatura
La información proporcionada es provisional hasta el 30 de noviembre de 2025. A partir de esta fecha, podrá consultar el idioma de cada grupo a través de este enlace. Para acceder a la información, será necesario introducir el CÓDIGO de la asignatura
| Nombre | Grupo | Idioma | Semestre | Turno |
|---|---|---|---|---|
| (PAUL) Prácticas de aula | 1 | Catalán | segundo cuatrimestre | tarde |
| (PLAB) Prácticas de laboratorio | 1 | Catalán | segundo cuatrimestre | tarde |
| (PLAB) Prácticas de laboratorio | 2 | Catalán | segundo cuatrimestre | tarde |
| (TE) Teoría | 1 | Catalán | segundo cuatrimestre | tarde |