Durante la planeación de un experimento en el laboratorio, hay muchos factores que se deben tomar en cuenta.

La cantidad de muestras de que se disponen, variables que se estudiarán, costo de cada prueba individual (lo que incluye costo económico y el tiempo que se invertirá) y cómo se interpretaran los resultados, son sólo algunos de los factores, los cuales van unidos entre sí por medio de una serie de técnicas conocidas generalmente como diseño de experimentos.

El diseño de experimentos se refiere al conjunto de técnicas estadísticas utilizadas para planear los experimentos de manera eficiente, optimizar su costo y asegurar una correcta interpretación de resultados.

El diseño de experimentos indica cuántas muestras debes correr como mínimo, qué variables independientes debes variar en cada prueba individual y qué valores deben tomar, incluso en qué orden debes correr las pruebas, y finalmente, cómo se interpretan los resultados del conjunto de experimentos realizados.

Dependiendo de la cantidad de variables independientes que se consideren puede ser recomendable iniciar las pruebas con un diseño de experimentos de cribado.

El diseño de cribado evalúa el peso específico de cada variable independiente, de forma que puedes reducir el número de variables para evaluar solamente las que verdaderamente tienen una influencia importante en el resultado de la prueba.

Una vez definido un conjunto más pequeño de las variables más importantes, comienzan las pruebas para evaluar la variable dependiente. Si el fin de la prueba es comparar dos poblaciones distintas con sólo una variable independiente (por ejemplo, dos materiales aislantes de distinta composición), es factible usar una prueba de hipótesis, más específicamente, la prueba de diferencia de medias.

Por otro lado, si el interés es obtener una ecuación matemática que relaciones una entrada (variable independiente) con una salida (resultado de la prueba o variable dependiente), se hace uso de una regresión; existen varios tipos de regresiones (lineal, cuadrática, exponencial, etc.).

Cuando hay más de una variable independiente en juego, el equivalente a la prueba de hipótesis es el diseño experimental factorial. Por ejemplo, si queremos evaluar la deformación sufrida por un material expuesto a dos valores de temperatura y dos de carga aplicadas, se usa un por ejemplo, el diseño 2², donde el 2 de la base representa el número de variables y el 2 exponencial es el número de valores (niveles) que toma cada variable.

Si, por otro lado, se desea tener un modelo que prediga el valor que tomará la variable independiente (por ejemplo la deformación de un material) se usa un diseño de método de superficie de respuesta.

Existen muchísimos más diseños distintos, que deben ser cuidadosamente seleccionados para el objetivo de cada investigación, pero que definitivamente son de un gran apoyo al momento de planear, presupuestar y ejecutar un experimento.