Diseño de experimentos

Recomendaciones de diseño muestral para un análisis estadístico sólido

Datharsis / octubre 7, 2025 / Diseño de experimentos / diseño muestral

Un análisis de datos brillante no compensa un experimento mal diseñado. La base de cualquier conocimiento fiable reside en el diseño experimental, y este se sustenta en tres principios universales: la Aleatorización (para evitar sesgos ocultos), la Replicación (para confirmar que los resultados no son casualidad) y el Bloqueo (para aislar y neutralizar las variaciones externas conocidas). Invertir en un diseño robusto es la mejor garantía para que tu análisis estadístico produzca conocimiento útil y seguro.

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Modelar al individuo en modelos de Medidas Repetidas con ASCA+

Cuando se analizan diseños con medidas repetidas —como la evolución de un paciente o los registros de una máquina—, un error en el modelado del individuo puede llevar a conclusiones engañosas, como falsos positivos. Para evitarlo, ASCA+ permite modelar correctamente la variabilidad individual y garantizar que los resultados sean robustos, fiables y reproducibles, incluso con datos complejos y desbalanceados.