Diseño y Análisis Experimental

Planificar, analizar e interpretar experimentos factoriales, incluyendo diseños factoriales completos y fraccionados, efectos de interacción y ANOVA para estudios multifactoriales.

Identificar y mitigar sesgos experimentales, incluidos los de selección, rendimiento, detección y deserción, mediante estrategias rigurosas de cegamiento y ocultación de la asignación.

Diseñe cuasiexperimentos rigurosos utilizando diferencias en diferencias, discontinuidad en la regresión y series temporales interrumpidas cuando la aleatorización no sea factible.

Diseñe ensayos controlados aleatorizados (ECA) rigurosos con aleatorización, cegamiento y cálculos de potencia adecuados para investigación clínica y conductual.

Diseñe y analice experimentos dentro de sujetos, medidas repetidas y cruzados con control de arrastre, pruebas de esfericidad y modelos mixtos ANOVA.

Calcule los tamaños de muestra requeridos y la potencia estadística para cualquier diseño de estudio, incluyendo pruebas t, ANOVA, regresión y análisis de supervivencia, con justificación de supuestos.

Diseñar estudios de viabilidad y piloto para probar protocolos, estimar parámetros y fundamentar el diseño de ensayos definitivos más amplios antes de iniciar la investigación a gran escala.

Identificar, mapear y controlar variables de confusión en investigaciones experimentales y observacionales mediante estrategias de aleatorización, estratificación, emparejamiento y ajuste estadístico.

Valide instrumentos de medición científica mediante análisis de confiabilidad, análisis factorial confirmatorio, validez convergente y teoría de respuesta al ítem para escalas de investigación y clínicas.

Modelar e interpretar relaciones dosis-respuesta utilizando modelos sigmoidales, log-lineales y horméticos para farmacología, toxicología e investigación ambiental.