dise ñ os experimental es

7/21/2019 Dise Os Experimental Es

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La investigacin experimental ha jugado un papel importante en la generacin de nuevastecnologas. Los principios de esta investigacin experimental son, entre otros: definicinclara y precisa de objetivos, desarrollo de modelos apropiados, planeacin y conduccinapropiada de experimentos, coleccin y tcnicas de anlisis de datos y establecimiento de

conclusiones.Estos principios que definen la actividad de investigacin cientfica experimental, sonempleados para estudiar las relaciones entre variables implicadas en un fenmeno concarcter aleatorio.

En agronoma, se estudian las relaciones entre variables relaci onadas con insumos(fertilizantes, agua, pesticidas, densidad de plantas, variedades) con variables de interspara el aprovechamiento (rendimiento, altura de planta, cantidad de biomasa etc.). Lasrelaciones optimas entre estas variables son estudiadas v a investigacin experimental.

El curso esta diseado para estudiar las estrategias de experimentacin ms comunes, quepermitan obtener conclusiones validas sobre las relaciones entre las variables que seinvestigan.

VI. OBJETIVOS GENERALES DEL CURSO

Analizar los conceptos y tcnicas fundamentales de la investigacin cientfica, as comocomprender, los conceptos y tcnicas fundamentales de la estadstica y la agronomaexperimental relacionando unos con otros para desarrollar la habilidad necesaria del calculoy anlisis adems participar en la problematizacin, planificacin y ejecucin deexperimentos cientfica y tcnicamente vlidos en el campo de la agricultura.

V. CONTENIDO

UNIDAD 1. INTRODUCCION (1 hora)

OBJETIVO: Definir las partes que componen una investigacin por experimentacin a finde sealar su contribucin al conocimiento y a la sociedad.

Contenido1.1. Objetivos del curso.1.2. El curso de Experimentacin Agrcola en el Plan de Estudios de Fitotecnia1.3. Objetivo, definicin, relacin con la investigacin agrcola, y caractersticas del

experimento y la experimentacin agrcola.1.4. Contribucin de la investigacin agrcola experimental conocimiento y la sociedad.

UNIDAD 2. CONCEPTOS BASICOS EN DISEOS EXPERIMENTALES. (2 horas)

OBJETIVO: Interpretar la terminologa bsica usada en experimentacin agrcola paraaplicar dichos conceptos al anlisis de diversas tipos de experimentos.


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Contenido2.1. Hiptesis2.2. Experimento.2.3. Tratamiento.2.4. Unidad experimental.

2.5. Repeticin2.6. Aleatorizacin.2.7. Variable respuesta.2.8. Error experimental2.9. Factor y sus niveles.2.10. Factores cruzados y factores anidados.2.11. Diseo experimental y diseo de tratamientos.2.12. Experimento simple y experimento factorial, factorial completo e incompleto.2.13. Modelo estadstico de un diseo experimental2.14. Ejemplos.

UNIDAD 3. DISEO COMPLETAMENTE AL AZAR (3 horas)

OBJETIVO: Planear un experimento usando el diseo experimental completamente al azar;as mismo conducir el proceso para interpretar los datos resultado de un experimento ascomo formular las conclusiones respectivas .

Contenido3.1. Descripcin.3.2. Aleatorizacin.3.4. Ventajas y desventajas3.5. Hiptesis.3.6. Anlisis de varianza.3.7. Interpretacin.3.8. Datos perdidos.3.9. Diferente nmero de repeticiones por tratamiento.3.10. Anlisis de varianza con submuestreo.3.11. Ejemplos.

UNIDAD 4. DISEOS EN BLOQUES COMPLETOS ALAZAR (3 horas).

OBJETIVO: Planear un experimento usando el diseo en bloques complementos al azar;as mismo, conducir su desarrollo para interpretar los datos resultado del experimento.

Contenido4.1. Principio de formacin de bloques.4.2. Descripcin.4.3. Aleatorizacin.4.5. Ventajas y desventajas.4.6. Hiptesis.4.7. Anlisis de Varianza4.8. Interpretacin.


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4.9. Datos perdidos4.10. Anlisis de varianza con submuestreo.4.11. Ejemplos.

UNIDAD 5. DISEO EN CUADRO LATINO (3 horas).

OBJETIVO: Planear un experimento usando el diseo experimental cuadrado latino; asmismo, conducir las acciones a fin de interpretar los datos resultado de un experimento.

Contenido5.1. Descripcin.5.2. Aleatorizacin.5.3. Modelo.5.4. Hiptesis.5.5. Anlisis de varianza.5.6. Interpretacin.5.7. Ventajas y desventajas.5.8. Ejemplos.

UNIDAD 6. INTRODUCCIN A LOS DISEOS EN LATICE (3 horas) .

OBJETIVO: Planear un experimento usando el diseo experimental en latice; as mismo,ejecutar su desarrollo a fin de interpretar los datos resultados del experimento.

Contenido6.1. Bloques incompletos.6.2. Balance y balance parcial.6.3. Diseo en ltice simple: Descripcin.6.4. Modelo.6.5. Hiptesis.6.6. Anlisis de varianza.6.7. Interpretacin6.8. Datos perdidos.6.9. Error estndar de la diferencia entre medidas.6.10.- Ventajas y desventajas.6.11. Ejemplos.

UNIDAD 7. TRANSFORMACIN DE DATOS (3 horas).

OBJETIVO: Aplicar las suposiciones del modelo del anlisis de datos en cuanto anormalidad, varianzas homogneas e independencia, o bien de no cumplirse lassuposiciones del modelo a fin de usar una transformacin adecuada en el anlisis de losdatos tomados en los experimentos.

Contenido7.1. Suposiciones del modelo de distribucin.7.2. Homogeneidad de varianzas.


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7.3. Normalidad.7.4. Transformaciones cuando no se cumplen las suposiciones.7.5. Escalas de medicin.7.6. Ejemplos.

UNIDAD 8. EXPERIMENTOS FACTORIALES (7 horas)OBJETIVO: Planear un experimento factorial con dos o tres factores ya sea usando eldiseo completamente al azar o el diseo bloques al azar, as mismo, conducir el procesopara interpretar los datos conforme al diseo empleado.

Contenido8.1. Factores y sus niveles.8.2. Factores cruzados; tratamientos factoriales.8.3. Factores anidados.8.4. Interaccin de factores.8.5. Diseo de tratamientos y diseo experimental.8.6. Experimento con dos factores cruzados en CA y BA.8.6.1. Modelo8.6.2. Hiptesis8.6.3. Anlisis de varianza e interpretacin.8.7. Experimentos con tres factores cruzados en CA y BA.8.8. Posibilidad de experimentos con ms de tres factores.8.9. Anlisis de varianza con submuestreo.8.10. Ejemplos.

UNIDAD 9. PRUEBAS DE COMPARACION MULTIPLE DE MEDIAS DETRATAMIENTO (6 horas).

OBJETIVO: Comprender el uso de las pruebas de comparaciones mltiples de mediasDMS, Duncan, Tukey, Dunnett y Scheffe, para detectar el mejor o los mejores tratamientos.

Contenido9.1. Pruebas mltiples.9.2. Prueba DMS.9.3. Prueba Ducan.9.4. Prueba Tukey9.5. Prueba Dunnett.9.6. Prueba de SNK.9.7. Contrastes (prueba de Scheffe).9.8. Ejemplos.

UNIDAD 10. DISEO DE BLOQUES AL AZAR GENERALIZADO (3 horas)

OBJETIVO: Planear un experimento usando el diseo de bloques al azar generali zado; asmismo, conducir sus acciones para interpretar los datos de un experimento de acuerdo aldiseo aplicado.


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Contenido10.1. Descripcin.10.2. Aleatorizacin.10.3. Modelo

10.4. Hiptesis10.5. Anlisis de varianza.10.6. Interpretacin.10.7. Ejemplos.

UNIDAD 11 ARREGLO EN PARCELAS DIVIDIDAS (4 horas).

OBJETIVO: Planear un experimento usando parcelas divididas completamente al azar o enbloques al azar; as mismo, conducir sus acciones para interpretar los datos resultado delexperimento.

Contenido11.1. Descripcin.11.2. Aplicaciones.11.3. Diseos experimentales.11.4. Ventajas y Desventajas.11.5. Modelo11.6. Hiptesis.11.7. Anlisis de varianza.11.8. Interpretacin.11.9. Ejemplo.

UNIDAD 12. COMPONENTES DE VARIANZA (4 horas)

OBJETIVO: Identificar los conceptos de modelos: fijos, aleatorios, y mixtos; modelos:completos, incompletos, balanceados y desbalanceados , as mismo, comprender losalgoritmos en el clculo de grados de libertad, sumas de cuadrados , cuadrados medios, F yesperanzas de cuadrados medios en modelos completos y balanceados para estimar loscomponentes de varianza.

Contenido12.1. Descripcin.12.2. Tipos de modelo: Fijo, aleatorio, mixto, comple tos, incompletos, balanceados,

desbalanceados.12.3. Algoritmos para el clculo de grados de libertad, de cuadrados y esperanzas de

cuadrados medios para el caso de modelos aleatorios completos y balanceados.12.4. Estimacin de componentes de varianza.

UNIDAD 13. INTRODUCCION AL ANALISIS DE COVARIANZ A (3 horas).

OBJETIVO: Comprender la tcnica del anlisis de covarianza en el diseo experimentalcompletamente al azar para usar dichos conceptos en el anlisis e interpretacin de datos.


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Contenido13.1. Descripcin.13.2. Aplicaciones.13.3. Modelo para DCA.

13.4. Hiptesis.13.5. Anlisis de Covarianza.13.6. Ajuste de medias de tratamientos.13.7. Interpretacin.13.8. Ejemplos.

UNIDAD 14. ANALISIS ESTADISTICO POR COMPUTACIN ELECTRONICA (11horas).

OBJETIVO: Describir el uso del paquete estadstico SAS (statistical Analysis System),para analizar datos provenientes de experimentos fundamentalmente usando losprocedimientos GLM, ANOVA, MEANS, UNIVARIATE, REG, SORT y VARCOMP.

Contenido14.1. Descripcin del sistema SAS.14.2. Programa para el diseo DCA.14.3. Programa para el diseo DBA.14.4. Programa para el diseo Cuadro - Latino.14.5. Programa para experimentos factoriales.14.6. Programa para el arreglo en parcelas divididas.14.7. PROC GLM.14.8. PROC ANOV.14.9. PROC MEAS.14.10. SET, MERGE.14.11. PROC SORT.14.12. PROC. VARCOMP.

VI. PRACTICAS (24 horas)

La parte prctica del curso consiste en planear y realizar 5 experimentos por grupo, en elcampo Experimental de la Universidad. Para ello, el grupo se dividir en 5 equipos y cadauno de estos equipos planeara, establecer, cond ucir un experimento, tomar la usando undiseo en particular informacin pertinente y har una presentacin de los resultadosobtenidos a los otros equipos del grupo.

VII. METODOLOGIA

El curso se imparte en el aula mediante la exposicin directa del do cente, en algunosmomentos el profesor hace uso de acetatos o bien de diapositivas para una mejorcomprensin de los conceptos en los cuales se ayuda de esquemas e imgenes.


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En cada clase se asigna a los estudiantes una serie de ejercicios relacionados c on el temapara que los resuelva y asimile los conceptos.

Se establece tambin un horario de laboratorio esta actividad puede ser en el laboratorio decomputo o en el salon para la solucin de problemas relacionados con el curso.

Ademas el grupo se dividir en 5 equipos y cada uno de estos equipos planeara,establecer, conducir un experimento, tomar la usando un diseo en particularinformacin pertinente y har una presentacin de los resultados obtenidos a los otrosequipos del grupo

VIII. EVALUACIN DEL CURSO

El curso ser evaluado en base al siguiente criterio:Tres exmenes ( 2 parciales y un final) 70%Tareas 10%Reporte del Experimento en equipo 20%

IX. BIBLIOGRAFIA

Cochran W.G., y Cox, G. M. Segunda Edicin en Espaol, Cua rta reimpresin, mayo1999. Diseos Experimentales. Ed. Trillas

Hinkelmann K. And Kempthorne O. 1994. Design and Analysis of Experiments. VolumeI.

Hocking, R.R. 1996. Methods and Applications of Linear Models: Regression and theAnalysis of Variance Ed. J.Wiley.

Infante G.S., y G. Zarate. 1984. Mtodos Estadsticos Ed. Trillas.

Kuelhl, R.O. 200. Design of Experiments: Statistical Principles of Reseorch Design andAnalysis. 2nd. Ed. Duxbury

Lentner, M., and Bishop, T. 1993. Experimental design and A nalysis. Second ed. Valley

Martnez G. A. 1982. Diseos Experimentales. C.P. Chapingo. Mx.

Monthgomery D. C. 2001. Design and Analysis of Experiments. 5 th.Ed. J. Wiley.

Ostle G. 1983. Estadstica aplicada Ed. Limusa.

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