Diseño de bloques aleatorios
¿Alguna vez ha mirado un edificio de ladrillos y ha pensado que hay un patrón perfecto para esos ladrillos? ¿Alguna vez pensaste en el diseño de bloques aleatorios? Por supuesto que no lo hizo porque ese término no tiene nada que ver con la arquitectura, sino más bien una forma de analizar estadísticamente un estudio y los datos que surgen de él. Específicamente, un diseño de bloques aleatorios , o RBD, divide las unidades experimentales en grupos o bloques de igual tamaño y luego asigna un tratamiento a cada grupo al azar. Esto asegura que los datos no se vean afectados por situaciones externas.
Supongamos que vamos a ver cómo tres tipos diferentes de plantas de frijol se ven afectados por diferentes adiciones de agua, que van desde la falta de agua hasta los 100 mililitros de agua. Tendremos 0, 5, 10, 25, 50, 75 y 100 mililitros de agua que agregaremos a las tres plantas.
Para configurar este experimento, primero debemos determinar cuántas combinaciones son posibles. Tenemos tres variedades de frijoles que estamos probando con siete cantidades diferentes de agua. Controlamos la variedad de frijol y la adición de agua; estas son variables que elegimos y son variables independientes . Realizaremos un seguimiento del crecimiento de las variedades vegetales. Esta variable depende de la variable independiente y se llama variable dependiente . Este experimento tiene 21 (3 * 7) combinaciones de tratamiento de los factores de variedad de planta y cantidad de agua. Cada tratamiento se repetirá tres veces, produciendo un bloque aleatorio.
Básicamente, un RBD parece una forma de organizar cada combinación de variables para reducir cualquier error externo. Piense en el RBD como los pisos de un edificio de apartamentos y cada combinación de factores es un apartamento en uno de los pisos. Todo el conjunto de pisos o bloques constituye el edificio de apartamentos, que es como todo el experimento.
Propósito del diseño de bloques aleatorios
El uso del diseño de bloques aleatorios nos ayuda a comprender qué factores o variables pueden causar un cambio en el experimento. En el ejemplo del frijol, la posición de la planta fue aleatoria, por lo que no tendría ningún efecto sobre el resultado del agua en el crecimiento de la planta. Hubo tres réplicas de cada tratamiento y variedad de agua.
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La réplica fue el factor que no le importó al investigador, pero se utilizó para bloquear los grupos. La adición de agua se colocó al azar, lo que evitó problemas de confusión con los datos. Al usar un RBD, los investigadores pueden agrupar sus factores para reducir la variabilidad. Esto solo se puede lograr cuando los investigadores comprenden completamente su proyecto, los tratamientos y las áreas potenciales de error que podrían afectar el resultado general. Son esas áreas potenciales de error las que se pueden utilizar como factores de bloqueo.
¿Cuándo se usa un RBD?
Todos los campos de la ciencia pueden utilizar un RBD para analizar datos. El RBD debe utilizarse cuando hay al menos dos factores de interés. La variable utilizada para bloquear debe ser una variable que no sea de mayor preocupación para los investigadores, pero que podría causar errores en los datos. Cuando esta variable se usa para bloquear el error asociado con esa variable, se elimina del experimento general porque cada factor o combinación de factores experimenta la misma variable y reduce su efecto general.
Resumen de la lección
Un diseño de bloques aleatorios es una forma de configurar un experimento para hacer que el análisis de datos sea simple y fácil de entender. Ésta es una práctica común en la agricultura, la ciencia animal, los estudios de drogas y otras ciencias experimentales.
Como resumen rápido, las variables que elegimos son variables independientes y las variables que dependen de la variable independiente se denominan variables dependientes . Generalmente, las variables de interés están dentro de cada bloque, pero la característica unificadora del bloque la establece el experimentador y es una variable que no es de interés para la investigación en general, pero que podría confundir los datos si cada combinación de factores no se expone a ella.
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