Investigacion Unidad 2

 

INSTITUTO TECNOLOGICO DEL VALLE DE MORELIA ING.AGRONOMIA

GURPO 51

 ALUMNA: JENIFER NUÑEZ MARTINEZ PROFESOR: HUGO LOPEZ VILLEGAS INVESTIGACION DE LA UNIDAD 2 EJECUCION DE LA EXPERIMENTACION 02 de abril de 2021

 

 

INDICE

2.1 DEFINICIÓN DE CONCEPTOS .............................................. ........................................................................ .................................. ........ 1 2.1.1 TRATAMIENTO, TESTIGO, UNIDAD EXPERIMENTAL, UNIDAD DE OBSERVACIÓN ......................................................................... ................................................................................................... .................................. ........ 1 2.1.2 ERROR EXPERIMENTAL, REPETICIONES, VARIABLE DE AGRUPAMIENTO O CONTROL, TRATAMIENTO, VARIABLE DE OBSERVACIÓN ....................... ................................ ......... 3 2.1.3 TIPO T IPO DE TRATAMIENTO ........................... ..................................................... .................................................... .............................. .... 7 2.2 TAMAÑO ÓPTIMO DE PARCELA O UNIDAD EXPERIMENTAL ............................ .............................. 8 2.3 Forma de las Un Unidades idades o Par Parcelas celas Experimentales ... ............................ ............................................... ...................... 9 2.4 NÚMERO DE REPETICIONES ................................................... ............................................................................. ............................ .. 10 2.4.1. CONSIDERACIONES GENERALES ............................................................... ............................................................... 10 2.5 SELECCIÓN DEL MATERIAL EXPERIMENTAL .................................................... .................................................... 11 2.6 AGRUPAMIENTO DE LAS UNIDADES EXPERIMENTALES Y DE LOS TRATAMIENTOS ...................... ................................................ .................................................... .................................................... ................................ ...... 12 2.7 EFECTOS DE LA COMPETENCIA ENTRE Y DENTRO DE LAS UNIDADES EXPERIMENTALES ...................... ................................................ .................................................... .................................................... ............................ .. 13 2.8. EXPERIMENTOS COMUNES EN LA INVESTIGACIÓN AGRÍCOLA ..................... ................... 13 2.9 CONSIDERACIONES EN LA PLANEACIÓN, EJECUCIÓN, COLECCIÓN,  ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DE LOS DATOS DATOS DE UN EXPERIMENTO. ............... 14 2.10 EL ANÁLISIS DE VARIANZA Y ACEPTACIÓN O RECHAZO DE HIPÓTESIS NULA (PRUEBA DE F) ....................... ................................................. ................................................... ................................................. ........................ 15 2.11 MEDICIÓN Y CONTROL DEL E ERROR RROR EXPERIMENTAL ..................... .................................... ............... 16 CONCLUSIONES...................................................................... ............................................................................................... .................................... ........... 16  

BIBLIOGRAFIA........................................................ .................................................................................. .................................................... ............................ .. 17

 

 

2.1 DEFINICIÓN DE CONCEPTOS 2.1.1

TRATAMIENTO,

TESTIGO,

UNIDAD

EXPERIMENTAL,

UNIDAD

DE

OBSERVACIÓN  Tratamientos Son niveles de estudio fijos o aleatorios denominados “variables independientes” que se aplican a las “unidades experimentales” a las cuales se les mide o evalúa uno o más rasgos de interés; a tales rasgos se les conoce como “variables dependientes” o “de respuesta”. Algunos ejemplos de tratamientos:

1. Diferentes dosis de un fertilizante químico (por ejemplo, niveles de nitrógeno o fósforo o potasio, etcétera) sobre rendimiento en grano o fruto de algún cultivo. 2. Comportamiento fenológico o productivo entre variedades de cierta especie forrajera. 3. Efectos combinados de diferentes fuentes proteicas y energéticas sobre rendimiento en carne y comportamiento en bovinos, etcétera. El número de tratamientos depende de varios factores factore s que deben ser tomados en cuenta:  Asimismo, la calidad y cantidad de investigación previa sobre área de estudio: • Si no existe se inicia explorando: se utilizan pocos niveles con amplios márgenes entre

niveles. • Si ya existe, se pueden usar más niveles con menor separación entre ellos buscando el

punto óptimo. En este caso posiblemente el estudio profundiza caracterizando el tipo de respuesta en función de la tendencia y relación entre variables.

Testigo o control Es un efecto que se aplica a un grupo de material experimental y que representará al comportamiento de la población original que no recibe los tratamientos tra tamientos propuestos por el investigador. Este puede ser el sistema de manipulación convencional que se ha practicado tradicionalmente en una localidad o región y que ahora se desea comparar con una nueva propuesta de tratamientos, los cuales se aplicarán a muestras de material experimental de elementos seleccionados de la población (grupos experimentales). 1

 

Por ejemplo, se podría comparar el sistema tradicional de labranza del suelo agrícola para un determinado cultivo (control o testigo) con nuevos sistemas mecanizados de labranza (tratamientos) en cuanto a rendimiento y eficiencia en dicho cultivo. El procedimiento anterior tiene la ventaja de que el propio protocolo experimental par para a la prueba de la hipótesis propuesta, implica la validación de los resultados esperados con relación a los tratamientos evaluados, lo cual puede representar repres entar un ahorro importante en tiempo y recursos para aplicar una u na nueva tecnología a la población de posibles usuarios.

Unidad experimental Es la fracción más pequeña de cada muestra o grupo experimental a la que se aplica un tratamiento determinado, y que es capaz de expresar una respuesta respue sta que se puede medir o cuantificar, para que posteriormente, a través de un análisis estadístico Tratado de estadística experimental 35 de los datos previamente ordenados, se pueda rechazar o no cierta hipótesis planteada. Se ha de procurar que las unidades experimentales sean lo más homogéneas posible para que su variación intrínseca no se confunda co nfunda con el efecto de los tratamientos. • La UE puede ser simple: una parcela, un animal por corraleta, un árbol frutal, etcétera,

o puede ser un grupo de parcelas, animales, árboles, etcétera. • Al conjunto de unidades que reciben un determinado tratamiento se denomina “repeticiones”. • Sin que ello constituya una regla, generalmente las investigaciones del de l área biológica y

particularmente en el área agropecuaria, utilizan entre cuatro y ocho repeticiones.

• Si las UE son homogéneas permitirá una forma de aleatorización de los tratamientos a

dichas unidades. Por otra parte, si son heterogéneas se utilizará otra forma de agrupación y aleatorización de los tratamientos, dando origen a diferentes tipos de diseños experimentales. • Todo lo anterior tiene como objetivo reducir el error experimental y otorga r mayor

confiabilidad y valor práctico a los resultados experimentales.

Unidad de observación 2

 

 Aquí se hace referencia a una porción o fracción del material experimental que de m manera anera conveniente expresa de forma más precisa el efecto del tratamiento aplicado. Por ejemplo, se pueden seleccionar en forma aleatoria grupos pequeños pero representativos de individuos que estén libres de efectos extraños y que permitan inferir el comportamiento verdadero de la población a la que deseamos recomendar los resultados de la investigación. En otros casos, por ejemplo, se puede elegir la porción central de una parcela experimental que esté más libre de los efectos exteriores, o también se puede seleccionar la fracción o fracciones más representativas de un árbol frutal o de un animal donde se realizarán mediciones en función de las variables de respuesta sugeridas, de los tratamientos experimentales y de la metodología de medición previamente definida.

2.1.2 ERROR EXPERIMENTAL, REPETICIONES, VARIABLE DE AGRUPAMIENTO O CONTROL, TRATAMIENTO, VARIABLE DE OBSERVACIÓN Error Experimental El término error experimental se refiere a la diferencia entre el valor observado de la variable respuesta sobre una unidad experimental y su valor esperado (de acuerdo a un modelo). El error experimental es el responsable de la variación observada entre unidades experimentales tratadas de la misma forma. COMPONENTES DEL ERROR EXPERIMENTAL Usualmente, una vez obtenido un dato experimental, expe rimental, no es posible identificar la magnitud de las distintas componentes que, sumadas, conforman el error experimental.   Error de medición: Variación que introduce el instrumento o procedimiento de

o

medición.   Error de muestreo: Variación en la respuesta diferencial de cada UE al tratamiento

o

que recibe y depende de propiedades inherentes a la UE.   Error de tratamiento: Variación en la respuesta debida a los errores en la

o

reproducción del tratamiento.   Error de observación: Variación debida al submuestreo de la unidad experimental.

o

3

 

 Asumamos que un experimento consiste consiste en medir el tiempo en que un caballo de carreras recorre una determinada distancia. Suponga que se trata de controlar al máximo las condiciones para que sean las mismas entre experimento y experimento. Al final se registran los resultados de un conjunto de repeticiones del mismo experimento. Nótese que se utilizó el mismo caballo en todos los experimentos, pero aún bajo estas condiciones aparentemente controladas entre experimentos, los registros son variables sin una causa aparente, o al menos por causas desconocidas. Tal variación atribuida a causas desconocidas y que no fue posible controlar durante el desarrollo experimental, introduce el concepto de aleatoriedad o variación aleatoria. Ocurre lo mismo si un determinado grupo de individuos cercanamente emparentados con características físicas, anatómicas y fisiológicas muy parecidas reciben un mismo tratamiento. El conjunto de ellos expresará respuestas diferentes, aun cuando experimentalmente hayan recibido el mismo manejo bajo las mismas condiciones ambientales. Suponemos de nuevo en este caso que existen algunas pequeñas diferencias inherentes a los propios individuos, así como algunos factores microambientales que los rodean y que provocan respuestas distintas. También cabe la posibilidad de que existan factores perniciosos pe rniciosos que están presentes de una manera diferencial entre las unidades experimentales, y que exigen un cuidado continuo y persistente; tal es el caso de las variantes del suelo, causadas por una multiplicidad de factores ajenos a nuestra voluntad.  Algunos investigadores juzgaron desde hace muchos años la necesidad de establecer mecanismos de evaluación y/o control contro l de dichas variaciones. Así, Fairfield Smith en 1938 realizó un trabajo clásico en este campo, donde evaluó un conjunto de parcelas contiguas en cuanto a productividad; sin embargo, controló una serie de factores variables como la variedad del cultivo, prácticas de la labranza y prácticas agrícolas a lo largo de todos los procesos productivos. Encontró variabilidad importante entre las parcelas estudiadas, la pregunta fue, ¿por qué? Él halló gran parte de la respuesta en una heterogeneidad inherente al suelo, a lo que llamó factores microecológicos. Por lo tanto, cuando se tienen varios grupos experimentales y a cada uno de ellos se aplica un tratamiento diferente y se conduce un experimento, entonces surgen dos 4

 

fuentes de variación, una dentro de cada grupo donde el tratamiento es invariante y que en consecuencia es solamente de naturaleza aleatoria o ambiental, inherente a la variación entre las unidades experimentales; y la otra entre los grupos experimentales y que contiene el componente aleatorio pero también la variación debida al efecto de los diferentes tratamientos aplicados. La figura 2.1 ilustra tal concepto para grupos experimentales.

Repetición. Se designa así al conjunto de unidades que reciben un determinado tratamiento y que se denomina “repeticiones”. Atendiendo al esquema anterior

supongamos que cada grupo (G1, G2, G3) recibió respectivamente tratamiento 1, 2 y 3 (T1, T2, T3), donde V1, V2, Vr son las repeticiones de cada tratamiento. El conjunto de las unidades simples o compuestas constituyen las repeticiones de un tratamiento dado, y también recibe el nombre de “grupo experimental”.  

 Actualmente se sabe que a medida que se incrementa el número de repeticiones por tratamiento aumenta proporcionalmente la precisión con que se evalúa el efecto de dicho tratamiento. Sin embargo, esto tiene ciertos límites, es decir, en la práctica ya se tiene más o menos identificado el rango del número mínimo de repeticiones. Sin ser esto una regla para la mayoría de los experimentos en las disciplinas biológicas algunos investigadores recomiendan entre 4 y 8 repeticiones por tratamiento. Obviamente, el mayor o menor número de repeticiones varía de un experimento a otro, en función de la variabilidad del material experimental, el grado de sensibilidad de la variable a medir para 5

 

responder al efecto del tratamiento aplicado, entre otros. Mientras más heterogéneas son las UE, o menos sensibles a responder a los efectos del tratamiento, entonces se requerirán más repeticiones por tratamiento y viceversa.

Variabilidad de las unidades experimentales. Cuando estas son homogéneas para una o varias características, se puede presumir anticipadamente que responderán en forma parecida al efecto de algún tratamiento aplicado, en este caso aún con pocas repeticiones, incuso tres o cuatro, podrían ser suficientes para evaluar el ‘efecto verdadero’ del tratamiento. Si existe suficiente canti dad de

material experimental es posible que dichas unidades se asignen en forma aleatoria y completa al conjunto de tratamientos que se desea evaluar, lo que da origen a un diseño completamente aleatorizado, es decir, donde el conjunto de unidades del material experimental seleccionado, cada una de ellas, tiene la misma probabilidad de recibir cualquiera de los tratamientos seleccionados. Cuando el conjunto de unidades que constituyen el material experimental es variable, es decir, se parte de una población variable, probablemente en términos de edad de los individuos, peso, especie, raza, variedad, etcétera, o bien existen variaciones inherentes al tipo de suelo, humedad y fertilidad, o variaciones microambientales en el interior de un invernadero o en las instalaciones donde se alojarán grupos de animales que constituirán con stituirán las repeticiones de los tratamientos a evaluar, quizás resulte conveniente agrupar las unidades experimentales en grupos más compactos atendiendo al gradiente de variación que mayor influencia pudiera tener sobre el efecto de los tratamientos. La variable, en función de la cual las unidades experimentales son agrupadas en estratos más compactos (menos variables) se denomina variable de agrupamiento o control, pero la designación más universal en el campo de los diseños experimentales es el de ‘bloques’.  

Tratamiento. Son variables que aparecen de manera diferencial entre el conjunto de poblaciones que se desean evaluar experimentalmente, y cuyo efecto será motivo de análisis cuidadoso, pues de sus resultados dependerán las conclusiones y/o recomendaciones; a estos también suele denominarse agentes causales o variables independientes, designación más asociada al modelo lineal. Generalmente, al referirnos a la población de tratamientos los consideramos como 6

 

de menor grado de generalización, ya que a través de la ‘experimentación formal’

son fijados por el investigador.  Al añadir los tratamientos es vital tomar en cuenta cuáles son los factores que se estudian, qué niveles de ellos son importantes y si es factible un estudio de niveles combinados. Atendiendo a ello, pudiera haber diseños que incluyen un solo factor en estudio o multifactoriales que incluyen varios factores a la vez. Por último, los tratamientos a evaluar se definen una vez que se ha conocido plenamente el marco teórico, y a partir de tal definición se gesta la investigación.

Variable de Observación Es la unidad física que nos interesa estudiar u observar con fines de investigación. Ejemplo: un paciente, una familia, una vivienda, una un a persona, un cajón de manzanas, manzana s, un pollo, un predio, etc. Cada uno de los elementos mencionados puede ser considerado como unidad de observación cuando es nuestro particular interés observarlo de manera sistemática. Él conjunto de todas las unidades de d e experimentación constituye la población en estudio.

2.1.3 TIPO DE TRATAMIENTO 1. Criterio de clasificación

2. Criterio de clasificación

• Modelo de efectos aleatorios. Cuando todos los factores o niveles de estudio fueron

seleccionados en forma aleatoria a partir de una población normalmente distribuida. 7

 

• Modelo de efectos fijos. Cuando sólo los factores o niveles de estudio de interés par a el

investigador están presentes en el experimento, o bien son los únicos niveles de estudio que están presentes en el fenómeno, por ejemplo, raza, variedad, etcétera. • Modelo de efectos mixtos. Cuando algunos de los factores o niveles de estudio

presentes en el experimento son fijos y otros fueron seleccionados en forma aleatoria. 3. Criterio de clasificación

Los tratamientos o niveles de estudio desde la concepción de un modelo lineal deben ser interpretados como “variables independientes” aleatorias o fijas que tienen efecto sobre una o más “variables de respuesta o dependientes” (vea sección anterior sobre relaciones relac iones

de causalidad).  Algunos ejemplos de tratamientos naturales son: • Influencia del fotoperiodo sobre la producción en un determinado cereal o frutal. • Influencia de algunos factores ambientales sobre algunos indicadores de reproducción

en ovinos. • Influencia del número de parto de la vaca sobre rendimiento en leche por lactancia.

2.2 TAMAÑO ÓPTIMO DE PARCELA O UNIDAD EXPERIMENTAL No existe una regla general alrededor de este concepto, sin embargo, en experimentos agrícolas se utilizan con frecuencia parcelas de 3 x 4 o de 3 x 5 m, entre otros. En experimentos que se modelan sobre un cultivo previamente establecido suelen escogerse dos o tres surcos útiles ú tiles y dentro de ellos se seleccionan puntos específicos de muestreo donde se seleccionan entre 10 o 15 plantas útiles dependiendo de la especie de cultivo que se trate.

8

 

Sin embargo, este es un enfoque muy reducido del universo de circunstancias que en el campo agropecuario se pueden presentar. Por ejemplo, en experimentos con ganado el tamaño de la unidad animal se define por el objetivo del experimento exper imento y el tipo de variables que se desea evaluar, quedando circunscrito principalmente al estado fisiológico y etapa de desarrollo del animal, incluso el tipo de producción que se pretende evaluar experimentalmente (carne, leche, huevo, habilidad maternal, tamaño de camada, peso de la cría, etcétera). El objetivo es que la UE evalúe fuera de toda confusión el efecto verdadero de los tratamientos, que garantice validez práctica y confiabilidad a los resultados experimentales y a la prueba de la hipótesis propuesta. En otras palabras, el tamaño óptimo de la UE se definirá en función de su capacidad para controlar al máximo el error experimental y su respuesta sin interferencias al efecto del tratamiento aplicado.

2.3 Forma de las Unidades o Parcelas  Experimentales  En experimentos agrícolas de campo generalmente se utilizan parcelas rectangulares, que se disponen en forma perpendicular a algún posible gradiente de variación (generalmente en función de la pendiente del suelo). Pero con frecuencia en algunas especies forrajeras ya establecidas se muestrea sobre ellas y generalmente se usas figuras cuadradas o circulares.

En ambientes cerrados o controlados como los invernaderos a veces se utilizan camas de cultivo dispuestos en forma rectangular y con algún grado de pendiente, pero con frecuencia también se utilizan macetas suspendidas en forma aérea o tubos aéreos o macetas a nivel del suelo o colocadas sobre superficies elevadas.

9

 

En experimentos que se conducen con animales en producción pecuaria la forma de la unidad experimental más bien se circunscribe circunsc ribe al área de alojamiento de los animales, por ejemplo, en experimentos en pastoreo en superficies abiertas. Quizás la superficie total se divide en praderas o potreros en el caso de áreas de agostadero y en todo caso los animales constituyen las unidades experimentales, a menos que se realicen mediciones de comportamiento de las praderas o de los agostaderos en cuyo caso se definen puntos específicos de muestreo en función del diseño experimental que mejor convenga para recoger el efecto verdadero de los tratamientos propuestos.

2.4 NÚMERO DE REPETICIONES Es absolutamente aconsejable realizar varias observaciones para cada nivel de tratamiento (condición experimental), para que los errores de medida e influencias no controladas de variables extrañas puedan contrarrestarse entre sí.   Los errores que afectan al número de repeticiones disminuye siempre que los



errores aumentan.

  Número de repeticiones para la prueba de significación.



  Puede aplicarse de dos formas mediante especificación de tamaño de la



verdadera.

2.4.1. CONSIDERACIONES GENERALES Ya se indicó que en forma general en experimentos agrícolas con frecuencia se asignan entre 4 y 8 repeticiones por tratamiento, pero cuando el material experimental es ‘muy homogéneo’ con frecuencia se aplican tres repeticiones por tratamiento, esto último

puede ocurrir en experimentos en ambiente controlado. La siguiente figura muestra el factor de variación entre parcelas a medida que el número de ellas crece LAS UNIDADES EXPERIMENTALES (UE) Su naturaleza: Tiene un marcado efecto sobre la precisión de los resultados “esperados”; por ejemplo, UE variables suelen confundir el efecto real del tratamiento, conocido como enmascaramiento, como se verá cuando se analice el origen de ANOVA. FORMAS DE GARANTIZAR LA HOMOGENEIDAD DE LAS UE: 10

 

• Número de repeticiones: aumentar el número de repeticiones a medida que el material

experimental sea menos homogéneo. • Tamaño de la UE: aumentar el tamaño para aumentar el grado de generalización de los

resultados (ampliar la población de inferencia) y evitar además los efectos ambientales exteriores (efecto de orilla o efectos microambientales o de competencia intraespecífica). Sin embargo, tiene limitaciones pues se puede perder el concepto de homogeneidad del material o espacio experimental. Una forma de controlar el efecto de orilla en parcelas experimentales agrícolas, es seleccionando una porción más pequeña llamada ‘parcela útil’ (figura 2.8). 

• Forma y disposición de la unidad experimental: en experimentos agrícolas de campo

generalmente se utilizan parcelas rectangulares, que se disponen en forma perpendicular p erpendicular a algún posible gradiente de variación (generalmente en función de la pendiente del suelo). • Selección aleatoria de la UE y distribución aleatoria de tratamientos

2.5 SELECCIÓN DEL MATERIAL EXPERIMENTAL La selección del material experimental depende principalmente de la hipótesis y objetivos que se han propuesto en la planeación del experimento, ya que de ellos derivan las variables que se han de evaluar. Se buscará el material que exprese el efecto de los tratamientos a evaluar, libre de influencias extrañas que pudieran oscurecer el efecto verdadero de los tratamientos. Por ejemplo, en experimentos con cultivos agrícolas en campo, las variaciones en suelo, en fertilidad, en humedad, etcétera, pueden controlarse agrupando las parcelas experimentales, en bloques con menor gradiente de variación en el llamado diseño en bloques al azar. O bien, si el material es homogéneo entonces los tratamientos se aleatorizan libremente a las unidades experimentales, dando origen al diseño completamente al azar. 11

 

2.6 AGRUPAMIENTO DE LAS UNIDADES EXPERIMENTALES Y DE LOS TRATAMIENTOS Los tratamientos como se definieron anteriormente ‘son niveles de estudio que aparecen apare cen

de manera diferencial entre el conjunto de poblaciones que se desean evaluar experimentalmente’, y cuyo efecto será motivo de análisis cuidadoso, pues de sus

resultados dependerán las conclusiones y/o recomendaciones; a estos también suele denominarse agentes causales o variables independientes, designación que está más asociada al modelo lineal. Generalmente al referirnos a la población de tratamientos los consideramos como de menor grado de generalización, ya que a través de la ‘experimentación formal’ son fijados por el investigador.

 Al añadir los tratamientos es vital tomar en cuenta qué factores se estudian, qué niveles de ellos son importantes y si es factible un estudio de niveles combinados. Atendiendo a ello, pudiera haber diseños unifactoriales (cuando incluyen un solo factor en estudio) o multifactoriales que incluyen varios factores a la vez. Por último, los tratamientos a evaluar se definen una vez que se ha conocido plenamente el marco teórico, teór ico, y a partir de tal definición se gesta la investigación. Cuando el material experimental se aparea libremente con los tratamientos, de tal modo que a cualquier tratamiento le puede corresponder cualquiera unidad y viceversa, entonces se habla de una aleatorización completa, dando origen a un diseño completamente al azar o aleatorizado (DCA), como se ilustra a continuación:

Cuando el material experimental es heterogéneo, entonces se agrupa primero en bloques y posteriormente se aleatorizan los tratamientos dentro de cada bloque, dando origen a un diseño en bloques al azar (DBA).

12

 

2.7 EFECTOS DE LA COMPETENCIA ENTRE Y DENTRO DE LAS UNIDADES EXPERIMENTALES  Acomodo (arreglo) de las unidades experimentales en el campo. Debe evitar la competencia intraespecífica o la influencia entre unidades adyacentes. Puede haber otros factores que afectan la representatividad de la unidad experimental, de tal forma que se introduzcan como factores de confusión, oscureciendo el efecto verdadero de los tratamientos y rompiendo con la suposición básica de distribución aleatoria del error. Supongamos que se planteó un experimento para el control de alguna plaga o enfermedad en el área de fitopatología. Por ejemplo, consideramos que A es un testigo mientras que B, C y D son tres tratamientos, de manera que al distribuirlos aleatoriamente el esquema queda de la siguiente manera.

Si A es el testigo (no controlado) puede contaminar al tratamiento C, que en todos los casos quedó a favor del sentido del viento. Por otra parte, mientras más heterogéneas son las UE o menos sensibles a responder a los efectos del tratamiento, entonces se requerirán más repeticiones por tratamiento y viceversa.

2.8. EXPERIMENTOS COMUNES EN LA INVESTIGACIÓN AGRÍCOLA Existen diferentes tipos de protocolos experimentales: 1.

Ensayos:

comparativos

entre

variedades,

líneas,

cruzamientos

y

descendencias. Por ejemplo: ensayo de rendimiento de diferentes variedades de alfalfa o maíz forrajes, etcétera. 2. Estudios: como cuando se avalúan los efectos de dosis de algún nutriente sobre comportamiento animal (por ejemplo, aumento de peso). Quizás se busca encontrar una dosis óptima. 13

 

3. Investigación: cuando se estudia la relación causa efecto y a través de una línea de experimentos conducidos se pretende establecer la relación de hechos. La experimentación busca respuestas claras con aplicación a corto plazo, mientras que la investigación profundiza en el conocimiento y sus resultados finales suelen obtenerse a mediano o largo plazo.

2.9 CONSIDERACIONES EN LA PLANEACIÓN, EJECUCIÓN, COLECCIÓN, ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DE LOS DATOS DE UN EXPERIMENTO. Pasos para plantear un buen experimento: 1. Breve bosquejo sobre la importancia de una investigación • Arribar  Arribar a inferencias válidas y aplicativas. •Obtener conclusiones estadísticas y prácticas. •Hacer recomendaciones. •Lograr avances.

2. Delimitar el problema o necesidad de estudio • Antecedentes  Antecedentes (marco de circunstancias real). •Los antecedentes bibliográficos del tema en estudio. •Las hipótesis que se probarán. •Los objetivos del experimento.

3. Planteamiento del experimento •El lugar: el marco físico real que condiciona el grado y nivel de aplicación de los posibles

resultados. • El número y niveles de los factores facto res de estudio: esto es el d diseño iseño de tratamientos, lo que

implica un conjunto de consideraciones técnicas.

14

 

2.10 EL ANÁLISIS DE VARIANZA Y ACEPTACIÓN O RECHAZO DE HIPÓTESIS NULA (PRUEBA DE F) El análisis de la varianza permite contrastar la hipótesis nula de que las medias de K poblaciones (K >2) son iguales, frente a la hipótesis alternativa de que por lo menos una de las poblaciones difiere de las demás en cuanto a su valor esperado. Este contraste es fundamental en el análisis de resultados experimentales, en los que interesa comparar los resultados de K 'tratamientos' o 'factores' con respecto resp ecto a la variable dependiente o de interés. EL procedimiento de análisis de varianza, o ANOVA, utiliza una sola variable numérica medida en los elementos de la muestra para probar la hipótesis nula de igualdad de medias poblaciones. Esta variable puede ser de intervalo o de escala de razón. Esta variable algunas veces recibe el nombre de variable dependiente, en especial en programas de computadora que ejecutan ANOVA. La hipótesis nula que se prueba en el ANOVA es que la mayoría de las poblaciones que se estudian (al menos tres) tienen el mismo valor de la media para la variable dependiente. Las hipótesis nulas y alternativa en ANOVA son:H0: 1 = 2 = 3 = = cH1: No todas las poblaciones tienen la misma media. La distribución Cualquier investigación estadística implica la existencia de hipótesis o afirmaciones acerca de las poblaciones que se estudian. La hipótesis nula (Ho) se refiere siempre a un valor especificado del parámetro de población, no a una estadística de muestra. La letra H significa hipótesis y el subíndice cero no hay diferencia. Por lo general hay un "no" en la hipótesis nula que indica que "no hay cambio" Podemos rechazar o aceptar Ho. La hipótesis nula es una afirmación que no se rechaza a menos que los datos maestrales proporcionen evidencia convincente de que es falsa. El planteamiento de la hipótesis nula siempre contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro. La hipótesis alternativa (H1) es cualquier hipótesis que difiera de la hipótesis nula. Es una afirmación que se acepta si los datos maestrales proporcionan evidencia suficiente de que la hipótesis nula es falsa. Se le conoce también como la hipótesis de investigación. El planteamiento de la hipótesis alternativa nunca contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro F específica que se aplica a una prueba en particular queda determinada por dos parámetros: los grados de libertad para el numerador y los grados de libertad para el denominador. Cada uno de estos valores es 15

 

n-1. Si se conocen estos valores y se elige un valor alfa, al valor crítico de F se puede encontrar en la tabla F.

2.11 MEDICIÓN Y CONTROL DEL ERROR E RROR EXPERIMENTAL En la parte experimental un requisito indispensable es que las poblaciones evaluadas correspondan a un mismo grado de generalidad. En tal caso, se parte del supuesto de igualdad tanto de medias como de varianzas para los llamados grupos experimentales, las cuales de hecho son las suposiciones básicas que deben cumplirse en las unidades experimentales. Cuando el diseño del experimento ha cubierto tales requisitos decimos apropiadamente que el conjunto de factores no controlados (es decir, no presentes en el experimento) que constituyen un efecto aleatorio o de error, se ha distribuido aleatoria y uniformemente en todas las unidades experimentales, y sólo aparecerán de manera diferencial aquel o aquellos factores, que ya sea de manera natural o inducida, se han distribuido variablemente en los diferentes grupos experimentales. Todo lo anterior es sólo una manera de decir que los niveles del factor diferencial (llamados comúnmente tratamientos), están siendo evaluados en igualdad de circunstancias. Se espera es pera que cada resultado asociado a cada grupo experimental, exprese con la mayor fidelidad posible el efecto verdadero del tratamiento correspondiente, y a la vez, el diferencial de los diferentes grupos será explicado en términos de un diferencial entre tratamientos. Es una desviación del valor medido de d e una magnitud física respecto al valor real de dicha magnitud. Son ineludibles y dependen básicamente del procedimiento elegido y la tecnología disponible para realizar la medición solo se permite el 5 % de error y se disminuyen con las repeticiones. (Robert O. Kuehl. 2001. Principios estadísticos para el

diseño y análisis de investigaciones. Segunda edición. ed ición. Ingramex S.A. México.)

CONCLUSIONES Gracias a esta investigación me ha servido se rvido para darme una perspectiva persp ectiva de en cuanto me puede servir la experimentación en mi carrera de Agronomía ya que una parcela experimental está más libre de llos os efectos exteriores, o ttambién ambién se puede seleccionar la fracción o fracciones más representativas de un árbol frutal o de un animal donde se realizarán mediciones en función de las variables de respuesta sugeridas, de los tratamientos experimentales y de la metodología de medición previamente definida en 16

 

esta investigación. Todo esto cuando el conjunto de unidades que constituyen el material experimental es variable, es decir, se parte de una población variable, probablemente en términos de edad de los individuos, peso, pes o, especie, raza, variedad, etcétera, o bien existen variaciones inherentes al tipo de suelo, humedad y fertilidad, o variaciones en el interior de un invernadero o en las instalaciones donde se alojarán grupos de animales que constituirán las repeticiones de los tratamientos a realizar, quizás resulte conveniente agrupar las unidades experimentales en grupos más compactos o realizarlo de la manera más fácil o comprensiblemente esto atendiendo el gradiente de variación que mayor influencia va a tener sobre el efecto de los tratamientos, todo esto para probar nuestra hipótesis.

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HTTPS://WWW.MONOGRAFIAS.COM/DOCS/EJECUCION-DE-LAEXPERIMENTACION-PKXSWUFC8G2Z   EXPERIMENTACION-PKXSWUFC8G2Z  AUTONOMOUS UNIVERSITY OF CAMPECHE. (2000). EJECUCION DE LA EXPERIMENTACION. 30 DE MARZO DEL 2021, DE AUTONOMOUS UNIVERSITY OF CAMPECHE SITIO WEB: HTTPS://WWW.COURSEHERO.COM/FILE/P79SL12/210 ANALISIS-DE-VARIANZA-Y-ACEPTACION-O-RECHAZODE-HIPOTESIS-NULAPRUEVA-DE-F-EL/   PRUEVA-DE-F-EL/ DAN DARKO. (2013). MEDICIÓN Y CONTROL DEL ERROR EXPERIMENTAL - COPIA. 1

DE

ABRIL

DEL

2021,

DE

SCRIBD

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