IL DISEGNO SPERIMENTALE:

CAMPIONAMENTO, PROGRAMMAZIONE DELL’ESPERIMENTO E POTENZA

 

 

 

23.5 LA PROGRAMMAZIONE DEGLI ESPERIMENTI: SCELTA DEI FATTORI SPERIMENTALI E SUOI EFFETTI SULLA VARIANZA D’ERRORE

 

 

Oltre alla scelta delle unità da campionare trattati nei paragrafi precedenti, nella programmazione di un esperimento in natura e/o in laboratorio l’altro aspetto fondamentale è la scelta dei fattori da tenere in considerazione. Come illustrato in tutti i capitoli dedicati all’analisi della varianza e all’analisi della regressione nelle loro varie modalità e interazioni, i test di significatività sono sempre fondati sul rapporto

- tra la varianza dovuta ai fattori sperimentali

- e la varianza d’errore o non controllata, cioè quella dovuta a fattori non presi in considerazione.

 

Per rendere minima la varianza d’errore, è quindi necessario identificare le cause sperimentali che determinano nei dati le variazioni maggiori. A tale scopo è richiesta una conduzione della ricerca che sia fondata

- sul raffinamento della tecnica di misurazione,

- sulla selezione di materiale qualitativamente adeguato,

-  su campioni sufficientemente numerosi.

Successivamente, è necessario eliminare l’influenza dei fattori estranei, quelli che aumenterebbero la varianza d’errore se non presi in considerazione, adottando un opportuno disegno sperimentale. A tale scopi, i fattori possono essere distinti in

-  fattori sperimentali, che rappresentano l’oggetto specifico della ricerca e sono chiamati trattamenti,

- fattori sub-sperimentali, che generalmente riguardano le condizioni in cui si svolge la prova; sono chiamati blocchi e non dovrebbero determinare interazioni con i trattamenti, altrimenti è opportuno poter stimare anche la devianza d’interazione;

- fattori casuali, che formano la componente accidentale.

 

Il campionamento ha lo scopo preciso di evitare che questi fattori non controllati esercitino un ruolo non simmetrico sui gruppi a confronto, per i fattori sperimentali. Ad esempio, si supponga di voler valutare il differente effetto di alcuni farmaci sulla riduzione del colesterolo, in un disegno sperimentale molto semplice:

- i farmaci rappresentano il fattore sperimentale;

- la distinzione dei pazienti per classi d’età può rappresentare il fattore sub-sperimentale, per eliminare appunto l’effetto ritenuto più importante, quello dell’età sul livello di colesterolo dei pazienti;

-  se sono presenti pazienti di sesso maschile e femminile, individui magri e grassi, cioè condizioni che sono ritenute ininfluenti (eventualmente sbagliando) sul livello di colesterolo ma che vengono ignorati nell’analisi della varianza,  sono i fattori casuali.

Con il campionamento casuale o a stratificato, si vuole ottenere che, almeno approssimativamente, gli individui di queste varie condizioni siano distribuiti in modo quasi bilanciato in tutti i gruppi. Se invece avviene che un gruppo di pazienti al quale è stato somministrato un farmaco specifico, a differenza degli altri gruppi sia composto in netta prevalenza da individui dello stesso sesso, si ha un effetto non simmetrico e ignoto sul farmaco, che altererà il risultato in modo sconosciuto.

Il risultato dell’esperimento sarà errato in modo irrimediabile. Per uno studio sarà necessario ripeterlo, evitando l’errore commesso.

 

Nell’analisi della varianza, i diversi disegni sperimentali possono essere classificati sulla base del numero di fattori sub-sperimentali che sono tenuti in considerazione. Quelli più frequentemente utilizzati sono

- il disegno completamente casualizzato, quando non è tenuto in considerazione nessun fattore subsperimentale, ma si ha solo il fattore sperimentale e i fattori casuali;

- il disegno a blocchi randomizzati, quando si ha un solo fattore subsperimentale;

- il disegno multifattoriale, tra cui anche il quadrato latino e i quadrati greco-latini, con due o più fattori sub-sperimentali.

Tra questi ultimi rientrano anche i disegni fattoriali, nei quali l’attenzione del ricercatore è posta soprattutto sull’analisi delle interazioni tra i due o più fattori presi in considerazione, senza distinzioni tra fattori sperimentali e sub-sperimentali.