Diseño Experimental

¿Qué hace Diseño Experimental?

Resumen

El diseño de un estudio —cómo se asignan las unidades a las condiciones, qué se mantiene constante, qué se varía y en qué estructura— determina qué preguntas pueden responder los datos. Ningún análisis puede rescatar un diseño confundido o con pseudorreplicación después del hecho. Esta habilidad trata sobre las decisiones tomadas antes de la recolección de datos: elegir un diseño que aísle el efecto de interés, aleatorizar para fundamentar afirmaciones causales, bloquear para eliminar la variación molesta conocida y estructurar experimentos multifactoriales para que los efectos sean estimables y no estén enmarañados.

Las tres ideas detrás de casi todo buen diseño (principios de Fisher):

• Aleatorización — asignar tratamientos al azar para que los factores de confusión, conocidos y desconocidos, estén equilibrados en expectativa. Esto es lo que convierte una comparación en una afirmación causal.
• Replicación — repetición independiente en el nivel correcto, para poder estimar la variabilidad y evitar que los efectos sean artefactos de una sola unidad. El error fatal más común es la pseudorreplicación: contar mediciones repetidas de la misma unidad como réplicas independientes.
• Bloqueo / control local — agrupar unidades similares (por lote, día, sitio, camada) y aleatorizar dentro de los bloques, eliminando esa variación molesta del término de error en lugar de permitir que infle el ruido.

Esta habilidad te ayuda a elegir entre tipos de diseño, generar la aleatorización real o el diseño DOE (con scripts reproducibles) y evitar los errores estructurales que hacen que los datos no sean interpretables.

Cuándo usar esta habilidad

• Planificar cualquier experimento o ensayo comparativo y decidir cómo asignar unidades
• Aleatorizar sujetos/muestras a brazos (simple, bloqueada, estratificada o por conglomerados)
• Eliminar la variación molesta mediante bloqueo o estratificación
• Diseñar experimentos multifactoriales: factoriales completos o fraccionados, diseños de cribado
• Optimizar una respuesta sobre factores continuos (diseños de superficie de respuesta)
• Diseños intra-sujeto / medidas repetidas, cruzados, parcelas divididas o cuadrados latinos
• Diseños aleatorizados por conglomerados o grupos (sitios, clínicas, aulas, camadas)
• Decidir el número y nivel de réplicas y evitar la pseudorreplicación
• Diseños secuenciales, secuenciales por grupos o adaptativos con análisis intermedios
• Organizar placas/lotes y aleatorizar el orden de las corridas para evitar la deriva

Instalación

uv pip install "numpy>=1.26" "pandas>=2.0" pyDOE3

pyDOE3 es el sucesor mantenido de pyDOE/pyDOE2 y proporciona generadores factoriales, factoriales fraccionados, Plackett-Burman, compuestos centrales, Box-Behnken e hipercubos latinos. Los scripts incluidos lo envuelven para devolver diseños en unidades de factor reales con columnas nombradas y orden de ejecución aleatorizado.

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Elegir un diseño

Comienza desde la pregunta y la estructura de tus unidades, no desde un diseño favorito.

¿Qué estás tratando de aprender?
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├─ ¿Comparar algunas condiciones predefinidas (A vs B vs C)?
│   ├─ ¿Unidades independientes, posiblemente con un factor molesto conocido (día, lote, sitio)?
│   │     → Completamente aleatorizado (sin molestias) o DISEÑO DE BLOQUES ALEATORIZADOS.
│   ├─ ¿Cada unidad puede recibir cada condición en secuencia (lavado posible)?
│   │     → DISEÑO CRUZADO / medidas repetidas (más potencia, cuidado con el arrastre).
│   └─ ¿Solo puedes aleatorizar grupos, no individuos (escuelas, clínicas)?
│         → DISEÑO ALEATORIZADO POR CONGLOMERADOS (analizar a nivel de conglomerado; ver pseudorreplicación).
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├─ ¿Cribar MUCHOS factores (5+) para encontrar los que importan?
│     → DISEÑO DE CRIBADO FACTORIAL FRACCIONADO o PLACKETT-BURMAN.
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├─ ¿Cuantificar efectos principales E interacciones entre un puñado de factores?
│     → DISEÑO FACTORIAL 2^k COMPLETO.
│
├─ ¿Encontrar las configuraciones que OPTIMIZAN una respuesta (la curvatura importa)?
│     → DISEÑO DE SUPERFICIE DE RESPUESTA: compuesto central o Box-Behnken.
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└─ ¿Explorar un modelo de simulación/ordenador en un espacio continuo?
      → DISEÑO DE LLENADO DE ESPACIO: hipercubo latino.

Orientación detallada por rama:

• Aleatorización, bloqueo, estratificación, controles → references/randomization_and_blocking.md
• Factoriales, factoriales fraccionados, cribado, superficie de respuesta, conceptos DOE (aliasing, resolución) → references/factorial_and_doe.md
• Cruzados, medidas repetidas, parcelas divididas, cuadrados latinos, conglomerados, diseños anidados → references/design_types.md
• Diseños secuenciales, secuenciales por grupos y adaptativos (análisis intermedios) → references/sequential_and_adaptive.md

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Generar el diseño

Dos scripts producen diseños listos para usar y reproducibles. Ejecútalos desde el directorio scripts/ de la habilidad o agrégalo a sys.path. Todo está sembrado para que el cronograma exacto pueda archivarse y regenerarse (un requisito para el registro de ensayos y las buenas prácticas de laboratorio).

Cronogramas de aleatorización/asignación — scripts/randomization.py

from randomization import (
    simple_randomization, block_randomization,
    stratified_block_randomization, cluster_randomization,
    assign_factorial_runs, arm_balance,
)

# Los bloques permutados mantienen los brazos equilibrados durante todo el reclutamiento (usar para n < ~100
# o ingreso secuencial: la aleatorización simple puede desequilibrarse con n pequeño)
sched = block_randomization(n=60, arms=["treatment", "control"], seed=42)

# Equilibrar una variable pronóstica entre brazos aleatorizando dentro de cada estrato
sched = stratified_block_randomization({"siteA": 30, "siteB": 30},
                                       arms=["drug", "placebo"], ratio=(2, 1), seed=42)

# Aleatorizar conglomerados completos, no individuos (el conglomerado es la unidad)
sched = cluster_randomization(["clinic1", "clinic2", "clinic3", "clinic4"], seed=42)

arm_balance(sched)            # verificación de cordura de los conteos por brazo
sched.to_csv("allocation_schedule.csv", index=False)

Cómo elegir entre ellos: simple está bien para n grande pero puede producir desequilibrio con n pequeño; bloque garantiza equilibrio durante todo el proceso; bloque estratificado además equilibra un factor pronóstico conocido; conglomerado es obligatorio cuando la intervención se administra a nivel de grupo. Ver references/randomization_and_blocking.md.

Matrices DOE — scripts/doe_designs.py

from doe_designs import (
    full_factorial, two_level_factorial, fractional_factorial,
    plackett_burman, central_composite, box_behnken, latin_hypercube,
)

# Factores como rangos reales (bajo, alto) -> el diseño se devuelve en unidades reales
factors = {"temp_C": (20, 60), "conc_mM": (1, 10), "pH": (6, 8)}

# 2^3 completo: todos los efectos principales + todas las interacciones (8 corridas), orden de ejecución aleatorizado
design = two_level_factorial(factors, seed=42)

# Cribar 7 factores de forma económica (solo efectos principales)
many = {f"factor_{i}": (0, 1) for i in range(7)}
design = plackett_burman(many, seed=42)

# Optimizar sobre 2 factores con curvatura (superficie de respuesta)
design = central_composite({"temp_C": (20, 60), "conc_mM": (1, 10)}, seed=42)

design.to_csv("experimental_runs.csv", index=False)

El orden de ejecución está aleatorizado por defecto para que los factores no se confundan con el tiempo/deriva (calentamiento de la máquina, envejecimiento del reactivo). Ver references/factorial_and_doe.md para elegir generadores, leer la estructura de alias y elegir la resolución.

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Los errores que arruinan los estudios

Estos son estructurales — no se pueden solucionar en el análisis, solo en el diseño.

1. Pseudorreplicación. Tratar las mediciones repetidas de una unidad como réplicas independientes: 3 ratones con 100 células cada uno es n = 3 (ratones), no n = 300 (células), para cualquier tratamiento aplicado al ratón. La réplica debe estar al nivel en el que se aleatoriza el tratamiento. Este único error invalida una gran parte de los experimentos publicados. Aleatoriza y replica al nivel correcto; analiza respetando el anidamiento (modelo mixto). Ver references/design_types.md.
2. Confusión por una variable molesta. Ejecutar todas las muestras de tratamiento el lunes y todos los controles el martes confunde el tratamiento con el día. Aleatoriza a lo largo, o bloquea, cada factor molesto que puedas nombrar (lote, día, placa, técnico, instrumento, posición).
3. Falta de aleatorización o aleatorización rota. La asignación por conveniencia (primero en llegar → tratamiento) permite que se cuelen factores de confusión. Usa un cronograma sembrado y síguelo.
4. Falta de control adecuado. Sin un control concurrente (y, cuando sea relevante, un control de vehículo/simulado y cegamiento), no se puede separar el efecto del tratamiento del tiempo, el placebo o los efectos de manejo.
5. Efectos de lote confundidos con biología. Especialmente en ómicas, procesa las muestras en un orden aleatorizado/bloqueado entre lotes; nunca dejes que el lote se alinee con la condición.
6. Efectos de borde/posición en placas. La evaporación y los gradientes térmicos hacen que los bordes de las placas difieran. Aleatoriza o bloquea las posiciones de las muestras; no pongas todos los controles en la columna 1.
7. Aliasing ignorado en diseños fraccionados. Un factorial fraccionado de baja resolución confunde los efectos principales con las interacciones; conoce tu estructura de alias antes de concluir que un factor "no tiene efecto".
8. Optimizar sin curvatura. Un factorial de dos niveles no puede detectar una respuesta curvilínea; te perderás un óptimo interior. Usa un diseño de superficie de respuesta.

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Flujo de trabajo

1. Enunciar la pregunta, la unidad y la respuesta. ¿Qué se aleatoriza? ¿Qué se mide? ¿A qué nivel hay una verdadera réplica independiente? Esto lo determina todo.
2. Listar los factores molestos (lote, día, sitio, operador, posición) — planifica bloquear, estratificar o aleatorizar a lo largo de cada uno.
3. Elegir el diseño usando el árbol de decisión y los archivos de referencia.
4. Decidir la replicación al nivel correcto (y obtener n de la habilidad de potencia estadística para el diseño elegido).
5. Generar el diseño con randomization.py / doe_designs.py, sembrado.
6. Aleatorizar el orden de ejecución/procesamiento y las posiciones de placas/lotes.
7. Documentar el diseño, la semilla y el cronograma (prerregistrar si es posible) para que el análisis sea confirmatorio y el diseño sea auditable.
8. Hacer coincidir el análisis con el diseño — los bloques, estratos, conglomerados y anidamientos deben aparecer en el modelo (pasar a análisis estadístico / statsmodels).

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Recursos

Scripts

• scripts/randomization.py — cronogramas de asignación sembrados: simple_randomization, block_randomization, stratified_block_randomization, cluster_randomization, assign_factorial_runs, arm_balance.
• scripts/doe_designs.py — matrices DOE en unidades reales: full_factorial, two_level_factorial, fractional_factorial, plackett_burman, central_composite, box_behnken, latin_hypercube.

Referencias

• references/randomization_and_blocking.md — métodos de aleatorización, bloqueo, estratificación, controles, cegamiento, diseño de lotes/placas.
• references/factorial_and_doe.md — diseños factoriales y fraccionados, resolución y aliasing, cribado y metodología de superficie de respuesta.
• references/design_types.md — diseños completamente aleatorizados, bloques aleatorizados, cruzados, medidas repetidas, parcelas divididas, cuadrados latinos, conglomerados y anidados; el problema de la pseudorreplicación en profundidad.
• references/sequential_and_adaptive.md — diseños secuenciales por grupos, gasto alfa, parada intermedia y reestimación adaptativa del tamaño de la muestra.

Habilidades relacionadas

• potencia-estadistica — tamaño de muestra / potencia requerida para el diseño elegido.
• analisis-estadistico — ejecutar e informar el análisis después de la recolección.
• statsmodels / pymc — ajustar los modelos que el diseño implica.

Referencias clave

• Fisher, R. A. (1935). The Design of Experiments.
• Montgomery, D. C. (2019). Design and Analysis of Experiments (10th ed.).
• Hurlbert, S. H. (1984). Pseudoreplication and the design of ecological field experiments. Ecological Monographs, 54(2), 187–211.
• Lazic, S. E. (2016). Experimental Design for Laboratory Biologists.

Cómo citar habilidades de agente científico

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Kassis, T., Agarwal, V., He, Y., Patel, D., & Brueckner, A. M. (2026). Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents. arXiv:2609.00065. https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.00065

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