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Teresa BocaInstituto de Clima y Agua INTA CastelarInstituto de Clima y Agua INTA Castelar
Programa de Trabajo
Temario
Introducción al tema Generación de información válida
•Diseño de experimentos
•Proceso científico elegir el diseño
•Los propósitos más importantes de un diseño experimental Método científico, principios del diseño
experimental
p p p p
•Definiciones útiles para el diseño de un experimento
•Tratamiento
U id d i t l•Unidad experimental
•Unidad de muestreo
•Error experimental
•Población
Análisis en los casos de •Rendimiento potencial en soja en CHACO‐FORMOSA•Densidad en maíz “A” en CHACO‐FORMOSA
estudio •Antecesores y fecha de siembra en soja” en CHACO‐FORMOSA•Rotaciones y Aplicación de enmiendas” en INRIVILLE.
Generación de información válida
¿Qué entendemos por información válida?
• Objetiva: que no influya la opinión del sujeto
• Precisa: que sea exacto o riguroso• Precisa: que sea exacto o riguroso
• Sistemática: que siga o se ajuste a un sistema
• Repetible: que se pueda volver a hacer de nuevo
Generación de información valida
Las reglas más utilizadas para generar este tipode información son las contenidas en losde información son las contenidas en losprincipios básicos del diseño experimental.
Estos principios son las reglas científicamenteadecuadas de hacer preguntas a los fenómenosestudiados bajo la forma de hipótesisestudiados bajo la forma de hipótesis.
Esquema de generación de información bajo un programa de investigación
revisión de los hechoshechosteorías Formulación de una
hipótesis
Diseños Experimentales
datos
evaluación objetiva de la hipótesis
resultado
¿Qué es diseñar?
Diseñar es una forma de asegurarse que setomaran los datos que nos generen decisiones
lid l bl l t dvalidas para el problema planteado.
Consiste en planificar el experimento de maneraConsiste en planificar el experimento de maneratal que se pueda obtener la información másadecuada al menos costo posible, que pueda seranalizados mediante técnicas estadísticas.
Experimento
Es una acción planificada de observación
de la realidad bajo condiciones controladasde la realidad, bajo condiciones controladas,
con el objetivo de contrastar hipótesis y
generalizar las conclusiones a través de un
proceso de inferenciaproceso de inferencia.
¿Cómo elegir un diseño?
Algunas preguntas que ayudan a
elegir el diseño son:elegir el diseño son:
¿Cuáles son las características a analizar?
¿Qué factores afectan esas características?
¿Cuántas veces debiera repetirse cada tratamiento?¿Cuántas veces debiera repetirse cada tratamiento?
¿Cuál debiera ser la forma de análisis?
¿A partir de cuál valor se considera importante un efecto?
Definiciones útiles para el diseño de un experimento
Tratamiento
Factor o combinación de factores cuyo efecto serámedido y/o comparado con otros niveles del factores.
Por ejemplo, en el área agronómica:
Dosis de un herbicida para un determinado cultivoDosis de un herbicida para un determinado cultivo.
Fecha de aplicación de un herbicida.
Combinación de temperatura y humedad sobre unalabranza.
Distintos genotipos.
Distintos métodos de siembraDistintos métodos de siembra.
Unidad experimental
La menor unidad del material experimental a la quep q
se le aplica un solo tratamiento y se le permite
actuar en forma independiente, es decir que no se
halle influenciada por el efecto de otro tratamientohalle influenciada por el efecto de otro tratamiento.
Por ejemplo, en el área agronómica:Por ejemplo, en el área agronómica:
un novillo, una parcela, una hoja,
l tuna planta.
Unidad de muestreo
Unidad sobre la que se mide el efecto del tratamiento.
Puede ser toda o parte de la unidad experimental.p p
Por ejemplo, interesa estudiar el efecto de varias dosis de un
herbicida (cada dosis es un tratamiento) sobre cierta variedad de
soja, sembrada en parcelas compuestas de 5 hileras de 30 m (la
parcela es la unidad experimental).
Unidad experimental
Unidad observacional
Bordura
observacional
Error Experimental
Medida de la variación que existe entre unidades
experimentales igualmente tratadas.
Mide el “fracaso” de llegar a resultados idénticos con dos o
más unidades experimentales con igual tratamiento.p g
errores de experimentación,
errores de observación,
errores de medición,
variación del material experimental,
incluye
etc.
Error Experimental
Por ejemplo, dos parcelas sembradas con cierta variedad desoja tratadas con la misma dosis de herbicida.j
Es muy improbable que produzcan el mismo rendimiento,aunque no haya errores de experimentación ni errores de
di ió d bid l tmedición, debido generalmente a:
•variaciones de suelo,
•de fertilidad de las semillas,
•profundidad de siembra,
•etc..
Población
Podemos definir a la población como unconjunto de elementos físicos o conceptuales acercade los cuales se desea extraer información a travésde uno o más procedimientosde uno o más procedimientos.
Una muestra es un subconjunto de unidadesUna muestra es un subconjunto de unidadesde la población realmente observadas oconsideradas en un procedimiento de extracción deinformación.
Discusión de casos de estudio
En los siguientes casos de estudio identifiquemos:
• Variables a observar
P bl ió• Población
• Tratamiento
• Unidad experimental
• Unidad de muestreo• Unidad de muestreo
• Fuentes de Error Experimental
•Preguntas que debería hacerse el investigador
Casos de estudio 1
Rendimiento potencial en soja en CHACO-FORMOSA
•¿Cuál es el potencial de rendimiento para variedades de GM III y V p p y
en una determinada fecha de siembra?
•¿La fenología del GM III permite rendimientos similares a GMV?
•¿Qué componentes de rendimiento presenten mayor sensibilidad
a la variación de agua y nutrientes?
í
Casos de estudio 2
Densidad en maíz “A” en CHACO-FORMOSA
•¿Cual es la capacidad de dos híbridos de maíz de distinta
prolificidad para adaptarse a cambios en la densidad de plantas deprolificidad para adaptarse a cambios en la densidad de plantas, de
acuerdo a la oferta de recursos?
•¿Cual es el efecto de los factores agua y nutrientes sobre la¿Cual es el efecto de los factores agua y nutrientes sobre la
generación del rendimiento (componentes) en dos materiales de
maíz de distinta prolificidad?
Casos de estudio 3
“Antecesores y fecha de siembra en soja” en CHACO-FORMOSA
¿Cual el comportamiento de cultivo de soja como integrante de•¿Cual el comportamiento de cultivo de soja como integrante de
sistemas de doble cultivo?
•¿ Cual es el efecto del cultivo antecesor sobre el cultivo de soja.?
•¿Cuál es el efecto del ambiente climático (fecha de siembra) sobre el¿Cuál es el efecto del ambiente climático (fecha de siembra) sobre el
cultivo de soja: rendimiento y componentes?
ó
Casos de estudio 4
“Rotaciones y Aplicación de enmiendas” en INRIVILLE
¿Cómo es la -estabilidad-rentabilidad de rotaciones sobre lotes con predominio de suelos clase VI?
•¿ Cual es el efecto mejorador de las rotaciones sobre suelos clase VI?
•¿Cuáles son los efectos a corto plazo y residuales de la aplicación de•¿Cuáles son los efectos a corto plazo y residuales de la aplicación de
enmiendas sobre los cultivos integrantes de cada rotación.?
Principios básicos del diseño experimental
Una vez que determinamos nuestras preguntasdebemos pensar en el modelo acerca del aspecto quep p qestamos interesados y diseñar un experimento que nospermita evaluarlo
REPETICION
ALEATORIZACION
CONTROL LOCALCONTROL LOCAL
Repetición
El ensayo debiera ser conducido de manera de disponerEl ensayo debiera ser conducido de manera de disponer
de dos o más unidades experimentales tratadas con el
mismo tratamientomismo tratamiento.
Cada una de estas unidades experimentales es una
ti iórepetición.
No se consideran repeticiones a dos o más
mediciones de una misma unidad experimental.
Repetición
La obtención de repeticiones permite, calcular una
estimación del error experimentalestimación del error experimental.
Esta es la unidad de medición básica para determinar si las
diferencias observadas entre tratamientos son
estadísticamente significativas; es decir si esas diferenciasestadísticamente significativas; es decir si esas diferencias
se deben al azar o son importantes con relación al error
experimental.
Situaciones frente a un experimento
Se desea conocer el efecto de cuatro tratamientos sobre el control
del Mal de los almácigos o Vuelco (Damping off) en plantines de
Maitén.
• P1: Sin Fungicidag
• P2: Fungicida 1
P3 F i id 2• P3: Fungicida 2
• P4: Organismos benéficos
Las plantas son de la misma edad, tienen altura uniforme.
La variable observada es la altura al momento transplanteLa variable observada es la altura al momento transplante
Situaciones frente a un experimento
Modelos supuesto:
altura al momento de trasplante: efecto del fungicida + efectos no
controlados.
Variabilidad Total = Variabilidad entre tratamientos + variabilidad
dentro tratamiento.
Las pruebas estadísticas simplemente comparar si la variabilidad
entre los tratamientos es mayor a la de dentro de los tratamientos
o error experimental
SITUACIÓN 1 Tratamientos:
P1 P3 P2 P2 P3 P3 P1 P4
Tratamientos: P1, P2, P3 y P4
P2 P1 P3 P4 P2 P4 P4 P1 Cuatro plántulas para
cada Tratamiento total
UNIDAD EXPERIMENTAL
cada Tratamiento, total
de 16 plántulas. UNIDAD EXPERIMENTAL =UNIDAD OBSERVACIONAL
Variabilidad en la altura al momento de trasplante:
Variabilidad entre tratamiento + Variabilidad dentro tratamiento
SITUACIÓN 2 En este caso cada
P2 P1 P3 P4 unidad experimental
seria la cámara con seria la cámara con
las cuatro plantas,
mientras que cada
UNIDAD EXPERIMENTAL
UNIDADOBSERVACIONAL
mientras que cada
plántula constituye
l id d la unidad
observacional.
Variabilidad en la altura al momento de transplante:
( b l d d b l d d d ) b l d d(Variabilidad entre tratamiento + Variabilidad dentro tratamiento) + Variabilidad por submuetreo
SITUACIÓN 3
P2 P1 P2 P4 Tenemos dos
cámaras por cámaras por
tratamiento, cada
á t d á 2 P1 P4 P3 P3
cámara tendrá 2
plántulas.
UNIDAD EXPERIMENTAL UNIDAD OBSERVACIONAL
Variabilidad en la altura al momento de transplante:
Variabilidad entre tratamiento + Variabilidad dentro tratamiento+ Variabilidad por submuetreo
Aleatorización
Es la piedra fundamental subyacente al uso de métodos
estadísticos en diseño de experimentos.
Se entiende por aleatorización el hecho de que tanto laSe entiende por aleatorización el hecho de que tanto la
asignación de los tratamientos al material experimental como el
orden en que se obtengan las repeticiones se determinen enorden en que se obtengan las repeticiones se determinen en
forma aleatoria, es decir por algún medio de selección en el cual
no intervenga la subjetividad (por ejemplo, una tabla de números
aleatorios).
Aleatorización
Los métodos estadísticos requieren que lasLos métodos estadísticos requieren que las
observaciones o sus errores sean variables aleatorias
independientes.
La aleatorización conjuntamente con un manejo independiente
del material experimental hacen este supuesto válido.
Control local o bloqueo
Técnica que permite controlar fuentes de variación conocidas.q p
•disminuyendo la estimación el error experimental.
•incrementando la precisión de las comparaciones entre
las medias de los tratamientos.
Un bloque es una porción del material experimental que es
á h é l t t lmás homogénea que el total.
Resumiendo
Al diseñar y analizar un experimento, desde un enfoque
estadístico, se requiere una idea clara sobre lo qué se va a
estudiar, cómo se van a recopilar los datos y una idea, al
menos, general de cómo se van a analizar.g
Un planteamiento claro del problema bajo estudio, delineando
l bj ti t ib f t i l jlos objetivos, contribuye en forma sustancial a un mejor
conocimiento del fenómeno y de la solución final del problema.
Resumiendo
También es importante investigar otros factores que puedan ser
de interés. Al seleccionar la respuesta, o variable dependiente,
se debe estar seguro de que proporcione información delg q p p
proceso bajo estudio.
El error de medición es un factor importante que
seguramente incrementará el error experimental Si el error deseguramente incrementará el error experimental. Si el error de
medición es grande sólo permitirá detectar diferencias grandes
entre los efectos de los tratamientos involucradosentre los efectos de los tratamientos involucrados.