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El analista no debería adoptar otra transformación a menos que haya evidenciado que el no cumplimiento de
los requisitos no es accidental sino debido a un cambio o variación sistemática de las condiciones experimenta-
les. En este caso se debe repetir el ensayo descripto en la
Sección 3.3.1
antes de adoptar una nueva transforma-
ción en los ensayos de rutina.
En ensayos de rutina desarrollados para comparar preparaciones similares un número excesivo de ensayos no
válidos, debido a ausencia de paralelismo o de linealidad, denota probablemente diseños con replicaciones inade-
cuadas. Normalmente esta falta de adecuación se debe a un reconocimiento incompleto de todas las fuentes de
variabilidad que afectan al ensayo, lo cual puede producir una subestimación del error residual que conduciría a
razones
F
grandes.
No siempre es posible tener en cuenta la totalidad de las posibles fuentes de variación dentro de un ensayo
simple (por ejemplo, variaciones día a día). En un caso así, los intervalos de confianza de ensayos repetidos
sobre la misma muestra pueden no superponerse satisfactoriamente y se debe poner especial cuidado en la inter-
pretación de los intervalos de confianza individuales. Para obtener una estimación más confiable del intervalo de
confianza puede ser necesario desarrollar varios ensayos independientes y combinar éstos en una única potencia
estimada y un intervalo de confianza (ver
Sección 6
).
Con la finalidad de controlar la calidad de los ensayos de rutina es recomendable guardar copia de los valores
estimados de la pendiente de regresión y del valor estimado del error residual en las cartas control.
Un error residual excepcionalmente alto puede indicar algún problema de tipo técnico. Éste debería ser
investigado, y si se puede evidenciar algún error analítico en el ensayo, debería ser repetido. Un error residual
inusualmente alto puede indicar la presencia de un valor atípico ocasional o de una observación aberrante. Se
rechaza una respuesta que es cuestionable debido a una falla en el cumplimiento del procedimiento durante el
desarrollo del ensayo. Si se descubre un valor aberrante después de que las respuestas ya han sido registradas,
que puede ser adjudicable a irregularidades del ensayo, su omisión puede estar justificada. La exclusión arbitra-
ria o el mantenimiento de una respuesta aparentemente atípica puede ser una fuente grave de sesgo. En general
el rechazo de observaciones solamente porque un ensayo para “valores atípicos” sea significativo, es desaconse-
jable.
Un error residual excepcionalmente bajo puede ocurrir alguna vez y ser causa de que los valores de la
razón
F
excedan los valores críticos. En tal caso puede estar justificado reemplazar el error residual estimado, a
partir del ensayo individual, por un error residual medio obtenido de datos históricos registrados en las cartas
control.
3.1.3
Cálculos y restricciones
Conforme a los principios generales de buen diseño, se imponen normalmente las tres siguientes restricciones
en el diseño del ensayo. Éstas presentan ventajas tanto para facilitar el cómputo como para mejorar la precisión.
a) cada preparación en el ensayo debe ser contrastada con el mismo número de dosis.
b) en el modelo de líneas paralelas, el cociente entre las dosis adyacentes debe ser constante para todos los
tratamientos en el ensayo (progresión geométrica); en el modelo de relación de pendientes, el intervalo entre
dosis adyacentes debe ser constante para todos los tratamientos en el ensayo (progresión aritmética).
c) debe haber un número igual de unidades experimentales para cada tratamiento.
Si se utiliza un diseño que cumple estas restricciones los cálculos son sencillos. Las fórmulas se encuentran
en las
Secciones 3.2
y
3.3
. Se recomienda el uso de aplicaciones informáticas (software) que hayan sido desarro-
lladas para esta finalidad particular. Existen varios programas que pueden fácilmente manejar todos estos dise-
ños de ensayo descriptos en las monografías correspondientes. No todos los programas emplean las mismas
fórmulas y algoritmos, pero deben llevarnos a los mismos resultados.
Los diseños de ensayo que no cumplan las restricciones señaladas arriba pueden ser igualmente posibles y co-
rrectos, pero las fórmulas que precisan son demasiado complicadas para ser descriptas en este texto.
Las formulas para los diseños restringidos dadas en el texto pueden ser empleadas por ejemplo para crear
programas
ad hoc
en una planilla de cálculos. Se pueden emplear los ejemplos de la
Sección 5
para comprobar si
tales programas dan resultados correctos.
3.2 Modelo de líneas paralelas
3.2.1
Introducción
En la
Figura 3.2.1.-I
se representa el modelo de líneas paralelas. El logaritmo de las dosis se representa en el
eje de abscisas y las respuestas en el eje de ordenadas. Las respuestas individuales a cada tratamiento se señalan
con puntos negros. Las dos líneas son las relaciones calculadas ln(dosis)-respuesta para el estándar y para la
preparación desconocida.