LA IMPORTANCIA DEL DISEÑO EXPERIMENTAL

IMPORTANCIA DEL DISEÑO EXPERIMENTAL EN LA INVESTIGACIÓN Y SU RELEVANCIA EN EL CAMPO DE LA CRIMINALISTICA

La Investigación es un proceso, que se vale de la aplicación del método científico, este último incluye: las técnicas de observación, reglas para el razonamiento y la predicción, EXPERIMENTACIÓN PLANIFICADA y la forma de plasmar los resultados experimentales y teóricos. En cualquier campo del saber humano, la investigación es de vital importancia, ayuda a mejorar el estudio, por que nos permite establecer contacto con la realidad, la finalidad de esta radica en formular nuevas teorías o modificar las existentes, incrementar los conocimientos; siendo el modo de llegar a elaborar teorías respaldadas. El Campo de la Criminalística, específicamente en Perú, viene asumiendo teorías ya validadas, desarrollas por personal acreditado, que poseen experiencias propias en la investigación; ¿Pero es suficiente solo adoptar posiciones implementadas en otras realidades o es necesario crear nuevas teorías acorde a nuestra realidad y necesidad?, la evidente respuesta es que SI requerimos desarrollarnos en la Investigación y dar validez a todos los resultados que brindamos; para poder lograr ello tenemos que cumplir las etapas de la Investigación Científica mencionadas en el primer parágrafo, siendo la EXPERIMENTACIÓN PLANIFICADA una de las mas complicadas y costosas, para ello se optimiza el procedimiento, utilizando el Diseño Experimental. 1. ¿Por que planificar la experimentación? La experimentación juega un papel fundamental en todos los campos de la investigación y el desarrollo. El objetivo de la experimentación es obtener información de calidad. Información que permita comprender mejor un sistema (un procedimiento analítico por ejemplo) y tomar decisiones sobre como optimizarlo y mejorar su calidad, comprobar hipótesis científicas. Obviamente la experimentación se debe planificar (diseñar) cuidadosamente para que proporcione la información buscada. Dicha planificación debe considerar dos aspectos importantes relacionados con toda experimentación: a) La experimentación es normalmente cara. La capacidad de experimentar está limitada por el costo en tiempo y recursos (personal, material logístico, proceso, productos de partida, etc...). Por tanto, una realización óptima de la experimentación deberá contemplar el menor número de experimentos que permita obtener la información buscada. b) El resultado observado de un experimento tiene incertidumbre; la Estadística, disciplina que proporciona las herramientas para trabajar en ambientes de incertidumbre, coadyuva en el diseño de los experimentos y en la evaluación de los resultados experimentales.

El análisis de los resultados experimentales permitirá obtener conclusiones sobre el sistema en estudio y decidir actuaciones futuras. Tanto por la importancia de las decisiones que se pueden tomar, como por el costo elevado de la experimentación, no parece adecuado dejar la elección de los experimentos y la evaluación de los resultados a la mera intuición del experimentador. Parece más razonable utilizar una metodología matemática y estadística que indique como planificar (diseñar, organizar) la secuencia de experimentos de una forma óptima, de modo que se minimice tanto el costo de la experimentación como la influencia del error experimental sobre la información buscada. Dicha planificación y análisis es el principal objetivo del Diseño Experimental. 2. ¿Qué es el Diseño Experimental? Se podría definir el Diseño Experimental, como una metodología basada en herramientas matemáticas y estadísticas cuyo objetivo es ayudar al experimentador a: a) Seleccionar la estrategia experimental óptima que permita obtener la información buscada con el mínimo costo. b) Evaluar los resultados experimentales obtenidos, garantizando la máxima fiabilidad en las conclusiones que se obtengan. 3. ¿En qué situaciones se aplica el Diseño Experimental? Las situaciones en las que se puede aplicar el Diseño Experimental son muy numerosas. De forma general, se aplica a sistemas, en los cuales se observan una o más variables experimentales dependientes o respuestas (y) cuyo valor depende de los valores de una o más variables independientes (x) controlables llamadas factores. Las respuestas además pueden estar influidas por otras variables que no son controladas por el experimentador. La relación entre x e y no tiene porqué ser conocida. Ejemplos de sistemas experimentales: a) Determinación de la concentración de Restos de Disparo (Plomo,

Bario y Antimonio) (y), la cual puede estar en función de variables independientes tales como: Tiempo que ha transcurrido el disparo, lavado de manos, actividad que realiza, cantidad de disparos realizados, etc. b) Determinación de Data aproximada en ambientes cerrados, cuantificando la cantidad de acumulación de polvo sobre una superficie definida, y que se encuentre en función del tiempo, región Geográfica, altura a la cual se encuentra la superficie del objeto dentro del ambiente cerrado, etc. c) En el Campo de la entomología Forense, desarrollo poblacional de fauna cadavérica de una especie definida, la que estará en función de factores (variable independientes) como tiempo que transcurrió la muerte, lugar donde se produjo, humedad, existencia de vegetación, entre otros.

d) Medición de la concentración de partículas de pólvora incrustadas en los tejidos periféricos del orificio de ingreso, donde se tendrá como variables independientes la distancia, ambiente cerrado u abierto, tipo de arma que se emplee, etc. e) Una separación cromatográfica, donde el tiempo de la separación depende del pH y el porcentaje de modificador orgánico de la fase móvil. Estos son sólo algunos ejemplos del amplio campo de aplicación del Diseño Experimental que abarca el laboratorio de Criminalística. 4. El método tradicional de experimentación El método tradicional de experimentación, el que quizás surge de forma más intuitiva, se realizan experimentos en los cuales todos los factores se mantienen constantes excepto el que se está estudiando. De este modo, la variación de la respuesta se puede atribuir a la variación del factor, y, por tanto, revela el efecto de ese factor. El procedimiento se repite para los otros factores. El razonamiento que soporta esta forma de actuar es que si se variaran dos o más factores entre dos experimentos consecutivos, no sería posible conocer si el cambio en la respuesta ha sido debido al cambio de un factor, al de otro, o al de todos a la vez. La estrategia presenta inconvenientes importantes cuando existe interacción entre factores. Existe interacción entre dos o más factores A y B cuando el efecto del factor A es diferente según qué valor tome el factor B, y viceversa. Esta situación se presenta muy a menudo en Química, Física, Biología, Ingeniería, etc. Lo que no permite obtener información sobre como un factor interactúa con los otros factores o como estas interacciones afectan a la respuesta, con lo cual sólo se obtiene una comprensión limitada de los efectos de los factores. Así se tiene que si deseamos saber la concentración (Plomo, Bario y Antimonio) compatibles con restos de disparo, y analizamos por ejemplo UNA variable independiente como es la actividad a la cual se dedica una persona, quien realiza labores concernientes a Pirotecnia; un vendedor ambulante que esta expuesto al medio ambiente en una avenida de alto transito vehicular; una mecánico que manipula constantemente baterías, etc; cada uno de ellos arrojaría una concentración diferente de estos tres metales, y tal vez no los tres a la vez, según la actividad que desarrolle cada una de las personas muestreadas; sin embargo estamos solo analizando una variable independiente “ACTIVIDAD LABORAL”, pero que hay de las demás variables como son tiempo que paso desde la toma de muestras, cantidad de veces que realizo aseo personal… 5. ¿Qué alternativa se tiene ante el método de experimentación método tradicional? Los inconvenientes del método tradicional provienen de variar un factor cada vez. La solución, por lo tanto, debe consistir en variar más de un factor simultáneamente al realizar un nuevo experimento. Ello permitiría mejorar la eficiencia del esfuerzo experimentador, y obtener información sobre las interacciones. La dificultad radica en diseñar una experimentación reducida, donde estos cambios simultáneos se complementen entre sí y permitan

obtener la información buscada al combinar los resultados de todos los experimentos. El DISEÑO EXPERIMENTAL proporciona el marco matemático estadístico, para cambiar todos los factores simultáneamente, y obtener la información buscada con un número reducido de experimentos, es decir, con la máxima eficiencia. El Diseño Experimental conduce a una planificación con menos experimentos que el método TRAICIONAL para obtener un conocimiento equivalente. 6. Etapas del Diseño Experimental

(1)

La aplicación del Diseño Experimental requiere considerar las siguientes etapas: a) Entender el problema y precisar el objetivo: El Diseño Experimental es una herramienta que ayudad a encontrar respuestas a problemas perfectamente identificados y específicos. Cuanto más claramente se plantea el problema y se identifica el propósito o información que se desea conseguir con los experimentos, para obtener una comprensión profunda del sistema y del problema es necesario recopilar toda la información disponible sobre el sistema en estudio y que pueda ser relevante para la experimentación que se realizará. Se debe definir (seleccionar) qué respuesta experimental se va a observar. Según el objetivo perseguido, puede ser necesario observar más de una respuesta y encontrar un compromiso entre ellas. Por ejemplo, en una separación cromatográfica es necesario considerar el tiempo de análisis pero también la resolución entre picos, que debe ser suficiente. b) Reconocer los factores y el dominio experimental de interés: Es muy importante identificar y listar todos los factores (las variables independientes) que se cree que pueden tener influencia en el proceso y en la respuesta, aunque se crea que pueden tener poca importancia. Se debe considerar si cada factor especificado se mantendrá constante, se variará controladamente, si es incontrolable pero se pueden conocer sus valores o si es incontrolable e imposible de medir. Para cada factor se debe definir el intervalo de valores que puede tomar (dominio experimental). La combinación del dominio de todos los factores configura el dominio experimental posible (o dominio de los factores). c) Proyectar la experimentación y adoptar el Diseño Experimental

adecuado: Es frecuente realizar la experimentación en diversas etapas secuencialmente. En cada etapa, las series de experimentos se agrupan en diseños denominados matrices de experimentos. La selección de una matriz u otra depende del objetivo de cada etapa, y de otras características como Naturaleza del problema, información ya conocida del problema y tipo de información que se desea obtener según el objetivo planteado. Número de factores e interacciones que se deben estudiar Complejidad de utilizar cada diseño, Validez estadística y efectividad de cada diseño, Facilidad de comprensión e implementación, Restricciones operativas, de coste y tiempo.

d) Ejecución de la experimentación: El Diseño Experimental escogido

suele estar descrito mediante variables codificadas. Estas se particularizan para los factores en estudio, se comprueba si los experimentos son posibles y, si es así, se realiza la experimentación en orden aleatorio respecto al orden en el cual están listados. La ejecución en orden aleatorio es necesaria para asegurar que los factores no contemplados introduzcan confusión y sesgo en los resultados. e) Interpretar los resultados. Una vez se dispone de los resultados experimentales se pueden calcular los efectos de los factores, así como sus interacciones. Los tests estadísticos permiten comprobar si los efectos calculados son significativos comparándolos con el error experimental. Si se construye un modelo de superficies de respuesta, se pueden calcular los coeficientes por el método de los mínimos cuadrados y se puede evaluar el modelo realizando réplicas de ciertos experimentos y aplicando el test ANOVA. El modelo se puede utilizar para buscar la zona óptima matemáticamente. Veamos por ejemplo la Determinación de la Concentración de (Plomo, Bario y Antimonio) compatibles con restos de Disparo, entre la variedad de Métodos existentes, tenemos la espectrofotometría de Absorción Atómica, con la que se emplea un Horno Grafito como un dispositivo que de acoplamiento al equipo de Absorción Atómica para incrementar su sensibilidad (detección de concentraciones mas bajas), DE ESTA MANERA HABIENDO PREVIAMENTE IDENTIFICADO LOS FACTORES (VARIABLES INDEPENDIENTES), es que se realiza un diseño experimental que brinde confiabilidad de los resultados obtenidos, corriendo pruebas que optimicen el procedimiento y disminuyan costo, obteniéndose rangos de concentración validados por métodos estadísticos, que se conocerán como puntos de corte; una prueba NEGATIVA es aquella en la que los tres elementos se encuentran por debajo o por encima de los puntos de corte, cuando estos elementos están dentro de los puntos de corte, se considera una prueba Positiva. Los restos de disparo deben de tener una relación adecuada entre el Bario y el Antimonio. Ahora bien contrastemos algunas Hipótesis como por ejemplo el hecho que una persona haya disparado un arma y luego otra también coge el arma y provoca que las trazas de los elementos se adhieran a alguna de sus manos o a ambas; ¿esto sería suficiente para errar en la apreciación de que ésta persona también disparó el arma?, En este caso se tendría que tener en cuenta la concentración de los residuos de disparo y si estas guardan relación con el tiempo de muestreo, suponiendo que ambos son muestreados dentro del mismo intervalo de tiempo, la contratación de concentraciones existentes entre los dos resultados y si están dentro del rango de los puntos de corte, deben de demostrar si fue una prueba negativa o positiva; así como la ausencia de uno de los elementos mas reactivos, volátiles y que se encuentra en menos concentración. Bibliografía:

(1) Optimización por Diseños Experimentales, Richard PARDO MERCADO, Jorge AYALA MINA, Lima 2000. (2) Manual de Criminalistica de la Policía Nacional del Perú