diseño de experimentos en trabajo de grado
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Diseño de Experimentos en Trabajo de Grado. Comité de trabajos de grado Ingeniería Química Universidad de América 2014. TALLER: Analizar la influencia de la enzima (concentración, temperatura y tiempo) en el rendimiento obtenido de aceite esencial de cardamomo. Elegir y Argumentar: - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
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Diseño de Experimentos en Trabajo de Grado
Comité de trabajos de gradoIngeniería Química
Universidad de América2014
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TALLER:Analizar la influencia de la enzima
(concentración, temperatura y tiempo) en el rendimiento obtenido de aceite esencial de cardamomo.
Elegir y Argumentar:Hipótesis e Hipótesis nulaVariables independientes - dependientes Niveles de las variables independientesTipo de diseño de experimentosNúmero de tratamientosInstrumentación y metodología experimental
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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.
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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.
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ESCENARIOS POSIBLES EN TRABAJO DE GRADO:
El Diseño de Experimentos cobija ambos casos, sin embargo no todos los proyectos necesitan un D.E.
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Escenario 1: Trabajo TeóricoArgumentar porqué no se hace
experimentación (t,$). Argumentación impersonal.
Mayor cantidad-calidad de autores, mayor la fiabilidad del modelo matemático- estadístico.
¿ Y si no hay referentes de datos experimentales?
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Escenario 2: Trabajo Práctico
El diseño de experimentos es una metodología de trabajo.
Se realiza ANTES de la experimentación.
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Principio de la 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 BSiempre que suceda A tiene que suceder BA y B deben ser cercanos en tiempo y espacio.
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Escenario 2: Trabajo Práctico
Definición:Averiguar si unos determinados factores influyen en una variable de interés.
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Escenario 2: Trabajo Práctico
¿Por qué es esa la variable de interés?
Argumentar de forma impersonal (Diagramas, ecuaciones, tablas, etc)- Escribir
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Metodología1. Establecer la hipótesis a analizar o los
objetivos que se espera cumplir.
2. Decidir cuantas variables independientes y dependientes se probarán. Deben incluirse las variables necesarias para probar las hipótesis, alcanzar los objetivos y responder las preguntas de investigación.
3. Elegir los niveles de la(s) variable(s) independiente(s) y traducirlos en tratamientos experimentales. Elegir diseño experimental.
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Escenario 2: Trabajo Práctico4. Implementar los instrumentos y métodos de
medición de la(s) variable(s) dependiente(s)
5. Planear la ejecución - aleatoriedad y/o bloques
6. Realizar los experimentos
7. Analizar los resultados (Anova-RML). Es posible que según el análisis se deban repetir experimentos
8. De acuerdo con las pruebas estadísticas decidir si se detiene o se continua con otro D.E.
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No Olvidar:
Ningún método de análisis estadístico, por sofisticado que sea, permite extraer conclusiones correctas en un diseño de experimentos mal planificado.
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No Olvidar:
El análisis estadístico no es un segundo paso independiente de la tarea de planificación.
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No Olvidar:
No invertir nunca todo el presupuesto en un primer conjunto de experimentos y utilizar en su diseño toda la información previa disponible.
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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
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“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.
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Cum hoc ergo propter hoc“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)
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“Correlación no implica causalidad”Ejemplos:Una regresión puede hallar una relación positiva
entre el peso de individuos y el tiempo que pasan escuchando música, (esa relación no prueba que escuchar música haga aumentar de peso)
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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