Instituto Tecnológico del Valle de Morelia Ing. En Innovación Agrícola Sustentable IV semestre M.C Miguel Pérez Zavala
Diseños experimentales Introducción a la experimentación
Andrea García Castillo A 8 de febrero de 2013
INDICE
INTRODUCCION A LA EXPERIMENTACION
1.1.- Definición de experimentación, objetivos e importancia ……………………………………….………………3 1.2.- Diseños experimentales en la agricultura……………………………………………………………….……………..4 1.3.- El investigador y el razonamiento científico…………………………………………………………….…………….5 1.4.- Orientación de la experimentación…………………………………………………………………………….………….6 1.5.- Planteamiento de hipótesis……………………………………………………………………………….…………….…….7 1.6.- Características y etapas de la planeación de los experimentos……………………………………….…..…8 1.7.- presentación de los resultados de un grupo experimental…………………………………….……………..10 1.8.- Organización y conducción de la investigación agrícola en México ………………………………………12 Bibliografía……………………………………………………………………………….…………….……………………………………13
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“El diseño experimental es la herramienta más importante en la investigación de campo, junto con la cuidadosa conducción de las pruebas; un planeamiento adecuado del ensayo es lo que garantiza la validez de los datos, la solidez de los resultados y de las recomendaciones que posteriormente se hagan; el cuidado del ensayo, a lo largo de todo su ciclo, reafirma la calidad de la información y la seriedad del trabajo de experimentación.”
Navarro Flores, Juan Ramón. 1.1.- Definición de experimentación, objetivos e importancia. La experimentación es un método de investigación en el que una o más variables son manipuladas conscientemente y en el que se observa el resultado o efecto de esta manipulación sobre otras variables. Los diseños experimentales frecuentemente usan controles que proveen una medida de variabilidad dentro de un sistema y un control para fuentes de error. Los métodos experimentales son aplicados comúnmente para determinar las relaciones causales o para cuantificar la magnitud de la respuesta de una variable. La experimentación proporciona los datos experimentales, en contraste con los datos de la observación; los datos de la observación se representan como su nombre indica por observaciones de las unidades elementales de una población o de una muestra, y no deben ser cambiados ni modificados por ningún intento de parte de un investigador en el curso de la observación. El termino unidad experimental es para representar el conjunto de material al cual se le aplican los tratamientos en un solo ensayo. La unidad puede ser una parcela, un paciente en un hospital o una porción de masa o un grupo de cerdos en un corral. Es característico de tales unidades que produzcan diversos resultados aun cuando se sujeten al mismo tratamiento: estas diferencias, bien sean grandes o pequeñas, contribuyen a formar los errores experimentales. PROPOSITO DE UN DISEÑO EXPERIMENTAL El propósito de un diseño experimental es proporcionar métodos que permitan obtener la mayor cantidad de información válida acerca de una investigación, teniendo en cuenta el factor costo y el
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uso adecuado del material disponible mediante métodos que permitan disminuir el error experimental. Es importante la experimentación ya que por medio de ella podemos descubrir la cura para alguna enfermedad, la más efectiva, la más económica y viable. Muchas veces por medio de experimentación es como se hacen los descubrimientos accidentales, es así como hoy tenemos luz en nuestras casas y podemos cocinar nuestros alimentos. Los métodos para experimentar también han evolucionado y cada día se hace mínimo el error, pero ni la presencia de errores experimentales ni sus causas deben preocupar al investigador, siempre que sus resultados sean suficientemente aproximados para alcanzar conclusiones definidas.
1.2.- Diseños experimentales en la agricultura En la planeación o diseño de un experimento agronómico, es necesario aplicar un conjunto de disciplinas y conocimientos biológicos con el fin de encontrar una respuesta correcta a un problema específico. Por ejemplo, si se comparan diversas variedades de trigo, todos los factores de la producción que influyen en el comportamiento de las variedades deben permanecer constantes y las únicas fuentes de variación o diferencias serán presentadas por las variedades de trigo, si tales fuentes existen. Para lograr lo anterior, es necesario contar con ciertos conocimientos sobre:
Suelos, a fin de elegir el terreno más uniforme y adecuado para realizar el experimento. Fertilización, para cuando sea necesario planear experimentos con fertilizantes químicos orgánicos o abonos orgánicos. Topografía e hidráulica, para trazar parcelas, niveles, riegos, etc. Especialidades afines como: Botánica, entomología, fitopatología, fisiología, genética, ecología, etc. para poder trabajar con seres vivos. Tecnologías de : Cultivos, sistemas agroforestales, agrosilvo pastoriles y zootecnia, para manejar las unidades experimentales. Estadística (biometría o bioestadística), para evaluar y separar las diversas causas de variación y para realizar la interpretación de los resultados experimentales.
El objetivo de la investigación agrícola o biológica : Especificar los problemas, con el fin de probar hipótesis o encontrar respuestas. Es necesario considerar que los experimentos sean:
Experimentos simples, cuando se estudia un solo factor de variación; por ejemplo, probar cinco variedades de sorgo, estudiar cinco dosis de nitrógeno en trigo, etc. 3
Experimentos factoriales, cuando se estudian simultáneamente dos o más factores que influyen en la producción; por ejemplo, estudiar tres variedades, cada una sembrada a tres densidades de siembra, o bien tratamientos de fósforo, nitrógeno y potasio, cada uno a cuatro dosis por unidad de superficie. Ubicar el lugar adecuado para la realización de los experimentos, para lo cual se debe elegir una localidad accesible y representativa de áreas agrícolas, de suelo uniforme, con unidades experimentales lo más uniforme posible, y escoger el material adecuado para experimentos, de manera que pueda estratificarse (agruparse unidades experimentales con características homogéneas) el terreno correctamente para formar grupos uniformes y de fácil manejo. Reducir las fuentes de error, tanto del experimento como de aquellos errores o equivocaciones operacionales. Es muy importante que en la selección de datos, muestreo, etc., el personal responsable esté constituido por técnicos o personas con entrenamiento.
1.3.- El investigador y el razonamiento científico La Investigación es un proceso que, mediante la aplicación del método científico, procura obtener información relevante y fidedigna (digna de fe y crédito), para entender, verificar, corregir o aplicar el conocimiento. Para obtener algún resultado de manera clara y precisa es necesario aplicar algún tipo de investigación, la investigación está muy ligada a los seres humanos, esta posee una serie de pasos para lograr el objetivo planteado o para llegar a la información solicitada. La investigación tiene como base el método científico y este es el método de estudio sistemático de la naturaleza que incluye las técnicas de observación, reglas para el razonamiento y la predicción, ideas sobre la experimentación planificada y los modos de comunicar los resultados experimentales y teóricos. La actividad investigadora se conduce eficazmente mediante una serie de elementos que hacen accesible el objeto al conocimiento y de cuya sabia elección y aplicación va a depender en gran medida el éxito del trabajo investigador. El investigador parte de resultados anteriores, planteamientos, proposiciones o respuestas en torno al problema que le ocupa. Para ello debe:
Planear cuidadosamente una metodología. Recoger, registrar y analizar los datos obtenidos. De no existir estos instrumentos, debe crearlos.
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1.4.- Orientación de la experimentación La experimentación es un método de investigación en el que una o más variables son manipuladas conscientemente y en el que se observa el resultado o efecto de esta manipulación sobre otras variables. Los diseños experimentales frecuentemente usan controles que proveen una medida de variabilidad dentro de un sistema y un control para fuentes de error. Los métodos experimentales son aplicados comúnmente para determinar las relaciones causales o para cuantificar la magnitud de la respuesta de una variable. La experimentación es un método de investigación científico, tal vez el más reconocible, en un espectro de métodos que también incluye la descripción, la comparación y el modelaje. Mientras que todos estos métodos comparten un enfoque científico común, la experimentación es única ya que implica la manipulación de ciertos aspectos de un sistema real y la observación de los efectos de esta manipulación. En el método experimental, una condición o parámetro, generalmente referido como una variable, es conscientemente manipulado (frecuentemente referido como un tratamiento) y se observa el resultado o efecto de esta manipulación sobre otras variables. Se les da a las variables nombres diferentes, dependiendo de si son las que están siendo manipuladas o las observadas: variable independiente se refiere a la condición dentro de un experimento que es manipulado por el científico; variable dependiente se refiere a un evento o resultado de un experimento que puede ser afectado por la manipulación de la variable independiente. La experimentación científica ayuda a determinar la naturaleza de la relación entre variables independientes y dependientes. A pesar de que frecuentemente es difícil, o a veces imposible, manipular una sola variable en un experimento, a menudo los científicos trabajan para minimizar el número de variables que está siendo manipulado.
1.5.- Planteamiento de hipótesis Hipótesis como método de comprobación: para otros investigadores, la hipótesis es algo más que el establecimiento de relaciones entre elementos, o la posible solución a un problema; por lo tanto; afirman que es fundamentalmente y ante todo, una herramienta de comprobación de los supuestos con la realidad. Abouhamad (1965:74) sostiene:
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"La hipótesis es una proposición, condición o principio que se supone sin certeza con el fin de derivar sus consecuencias con hechos lógicos y, por este método comprobar su concordancia con hechos conocidos o que puedan determinarse". IMPORTANCIA DE LA HIPÓTESIS Las hipótesis son el punto de enlace entre la teoría y la observación. Su importancia en que dan rumbo a la investigación l sugerir los pasos y procedimientos que deben darse en la búsqueda del conocimiento. Cuando la hipótesis de investigación ha sido bien elaborada, y en ella se observa claramente la relación o vínculo entre dos o mas variables, es factible que el investigador pueda:
Elaborar el objetivo, o conjunto de objetivos que desea alcanzar en el desarrollo de la investigación Seleccionar el tipo de diseño de investigación factible con el problema planteado. Seleccionar el método, los instrumentos y las técnicas de investigación acordes con el problema que se desea resolver, y Seleccionar los recursos, tanto humanos como materiales, que se emplearán para llevar a feliz término la investigación planteada.
HIPOTESIS ESTADISTICA Es el supuesto que se hace sobre el valor de un parámetro (constante que caracteriza a una población) el cual puede ser validado mediante una prueba estadística.En la investigación agraria al realizar un análisis estadístico utilizando el ANVA de un diseño experimental, la hipótesis a probar es si los tratamientos tienen el mismo efecto sobre la variable que se estudia, es así como se tienen las hipótesis planteada (Hp) e hipótesis alterna (Ha): Hp: ti = 0 (Los i tratamientos tienen el mismo efecto sobre la variable en estudio) Ha: ti ¹ 0 (No todos los tratamientos tienen el mismo efecto sobre la variable en estudio) Al probar la hipótesis estadística el investigador está propenso a cometer los siguientes tipos de errores: Error Tipo I: Se comete cuando se rechaza la hipótesis que se plantea, siendo esta hipótesis falsa; la magnitud de este error es fijado por el investigador y constituye el “nivel de significación de la prueba”; usualmente los valores usados como nivel de significación son 0.05 ó 0.01.
Error tipo II: Se comete cuando se acepta la hipótesis que se plantea, siendo esta hipótesis falsa; la magnitud de este error no se puede fijar, pero si es posible minimizar utilizando un tamaño adecuado de muestra.
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1.6.- Características y etapas de la planeación de los experimentos DISEÑO DEL EXPERIMENTO Este término se utiliza para planear un experimento de manera que se pueda obtener la información pertinente a un determinado problema que se investiga y así tomar decisiones correctas. El diseño adecuado del experimento es una etapa fundamental de la experimentación, que permite el suministro correcto de datos a posteriori, los que a su vez conducirán a un análisis objetivo y con deducciones válidas del problema.
Pasos al planear un experimento: El método científico sugiere que en el planeamiento de la experimentación se debe tener presente las siguientes etapas: Definir el problema: En esta etapa se debe determinar los antecedentes, importancia, objetivos, hipótesis a probar y revisión de la bibliografía. Planeamiento y diseño del experimento: En esta etapa se debe tener en cuenta: Lugar de ejecución del experimento, tamaño de la parcela o unidad experimental, número de repeticiones por tratamiento, equipos e instrumentos a utilizar y métodos de evaluación de los resultados Ejecución del experimento. Recolección de datos del experimento. Ordenamiento de la información experimental. Discusión de los resultados obtenidos. Análisis económico de los tratamientos que se probaron y utilidad práctica. Conclusión final y recomendación.
TRATAMIENTO Los tratamientos vienen a constituir los diferentes procedimientos, procesos, factores o materiales y cuyos efectos van a ser medidos y comparados.El tratamiento establece un conjunto de condiciones experimentales que deben imponerse a una unidad experimental dentro de los confines del diseño seleccionado. Ejemplos: Dósis de fertilizante, ración alimenticia, profundidad de sembrado, distanciamiento entre plantas, variedades de un cultivo.
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TESTIGO El testigo es el tratamiento de comparación adicional, que no debe faltar en un experimento; por ejemplo, si se usan cinco tratamientos con fertilizante, el testigo puede ser aquel tratamiento que no incluye fertilizante. La elección del tratamiento testigo es de gran importancia en cualquier investigación, este se constituye como referencial del experimento y sirve para la comparación de los tratamientos en prueba. UNIDAD EXPERIMENTAL La unidad experimental, es el objeto o espacio al cual se aplica el tratamiento y donde se mide y analiza la variable que se investiga. En los experimentos pecuarios la unidad experimental por lo general esta conformada por un animal (cuye, cerdo, pato, etc.), en los experimentos forestales la unidad experimental en la mayoría de los casos esta conformado por un árbol y en la mayor parte de las pruebas de campo agrícolas, la unidad experimental es una parcela de tierra en lugar de una planta individual; es en este último caso que con frecuencia se presenta lo que se llama efecto de borde. ANALISIS DE LA VARIANCIA Es una técnica estadística que sirve para analizar la variación total de los resultados experimentales de un diseño en particular, descomponiéndolo en fuentes de variación independientes atribuibles a cada uno de los efectos en que constituye el diseño experimental.
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Efecto de Borde*
En los experimentos agrícolas, muchas veces existen diferencias en el crecimiento y la producción de las plantas que están situadas en los perímetros de la parcela en relación con aquellas plantas situadas en la parte central; esta diferencia es llamado efecto de borde y puede causar sobreestimación o sub-estimación de las respuestas de los tratamientos, llegando con esto a comparaciones sesgadas entre ellos.
1.7.- Presentación de los resultados de un grupo experimental TRANSFORMACION DE DATOS La razón principal de la transformación de datos es que de llevarse a cabo un análisis estadístico con resultados que no cumplan con los supuestos acerca del modelo estadístico, se puede llegar a una conclusión equivocada. Un cambio de escala puede variar la media y la variancia de la variable así como su relación con respecto a otras variables. La forma de la distribución de una variable cambia con la escala. Mediante una transformación adecuada puede conseguirse que un variable que no se distribuye normalmente pase a tener una distribución casi normal. Las poblaciones con variancias desiguales pueden convertirse en homocedásticas (variancias homogéneas) mediante una transformación apropiada. 9
Las transformaciones más usadas son: Transformación logarítmica El modelo lineal (por ejemplo Yij = μ + ti + bj + eij) indica que el efecto del bloque , el efecto del
tratamiento y el error experimental, son todos ellos aditivos. Si los bloques y los tratamientos aumentan o disminuyen las mediciones en un determinado porcentaje en lugar de una determinada cantidad, entonces se dice que los efectos son multiplicativos y no aditivos. En estos casos, una transformación logarítmica transformará en aditiva la relación multiplicativa y en consecuencia el modelo lineal podrá ser aplicado a los nuevos datos. Para ciertos tipos de análisis, el investigador prefiere la escala que elimina las interacciones mientras que para otras puede preferir la escala que restituye los efectos lineales. Lo que hay que recordar es que la relación entre las variables está muy influenciada por las escalas con las que se miden dichas variables. Las interpretaciones de los datos sólo son válidas en relación con la escala particular adoptada en un caso determinado. Transformación de la raíz cuadrada
Cuando los datos están dados por números enteros procedentes del conteo de objetos, como por ejemplo el número de manchas en una hoja o el número de bacterias en una placa, los números observados tienden a presentar una distribución de Poisson más que una distribución normal. Las consideraciones teóricas conducen a la transformación de la raíz cuadrada de los números observados. Normalmente esta transformación determina que las variancias de los grupos sean m ás iguales. También es aplicable a las distribuciones sesgadas puesto que acorta la cola larga. Si y es el número observado, para el análisis estadístico y la prueba de significación utilizaremos y1/2 . Cuando los números observados son pequeños (de 2 a 10), se prefiere la transformación (y+0.5)1/2, en especial cuando algunos de los números observados son cero.
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1.8.- Organización y conducción de la investigación agrícola en México EL SISTEMA NACIONAL DE INVESTIGACIÓN El sistema nacional de investigación puede dividirse en un subsistema institucionalizado y uno no institucionalizado. En el nivel superior del sistema institucionalizado está el Poder Ejecutivo Federal, quien regula las actividades de investigación y la asignación de recursos para investigación en la propuesta de presupuesto al Congreso. El Congreso de la Unión participa en el proceso de elaboración y aprobación del presupuesto de la nación y de las leyes que regulan las actividades de investigación. En ambas cámaras del Congreso existen comités de ciencia y tecnología, encargados de preparar y analizar de las iniciativas legislativas relacionadas con la investigación científica y la difusión de tecnologías. Por debajo del Poder Ejecutivo, los principales organismos del sistema de ciencia y tecnología son: 1. La Secretaría de Educación Pública (SEP). 2. El Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT). 3. El sistema CINVESTAV. 4. Otras secretarías de estado.
SISTEMA CONACYT-SEP Hasta el 2001 la SEP era el máximo organismo responsable de la política científica y tecnológica mexicana y de la coordinación de las actividades de las instituciones que participan del sistema institucional de investigación. La SEP era también responsable del funcionamiento y evaluación del CONACYT, y de su programación y decisiones presupuestarias. En el 2002 CONACYT se convirtió en un organismo de pendiente de la Presidencia de la República y dejó de depender de la SEP. El CONACYT es un organismo público federal con estatuto jurídico propio. Su papel es fundamental en el sistema de ciencia y tecnología mexicano (1) colabora con la administración federal en la definición de políticas científicas y tecnológicas, (2) participa de la coordinación del sistema institucionalizado, (3) define normas de funcionamiento, administra fondos públicos para ciencia y tecnología, (4) apoya la innovación en el sector productivo y (5) contribuye a la vinculación de las actividades de ciencia y técnica dentro del país y con instituciones extranjeras. Es responsable del sistema de estudios de postgrado más importante del país, mantiene varios centros de investigación en el sistema SEP-CONACYT y administra el Sistema Nacional de Investigadores (SNI). El sistema SEP-CONACYT, creado en 1992, se divide en tres subsistemas: (1) Ciencias Exactas y Naturales, cuya misión principal es el desarrollo de ciencia básica y aplicada, (2) Desarrollo e Innovación Tecnológica y Servicios, orientado a satisfacer las necesidades de las 11
industrias y favorecer el desarrollo económico de las regiones en las que actúan, y (3) Ciencias Sociales y Humanidades. En 1996 el sistema recibió cerca del 19% del gasto del gobierno federal en ciencia y tecnología. El SNI se creó en 1994 como estímulo económico a los investigadores, para arraigarlos en sus centros e institutos de docencia e investigación. Está diseñado para investigadores con doctorado y alta producción científica. Inicialmente, los requisitos de entrada y permanencia en el SNI eran las publicaciones en revistas científicas del padrón de excelencia del CONACYT. Se incentivaba a los investigadores a realizar estudios de doctorado y se fomentaba la investigación académica, pero no la interacción con otros agentes del sistema de innovación. El sistema discriminaba investigación más aplicadas o de sistemas, pues éstas raramente permiten escribir artículos que se puedan publicar en revistas científicas de primer nivel. Los investigadores ligados al sector agropecuario fueron afectados por estas reglamentaciones. Una reforma al sistema en 1999 permitió a los investigadores participar en el SNI, no sólo con base en publicaciones sino también por desarrollos tecnológicos y actividades de innovación. Los recursos destinados al SNI en el 2000 fueron de casi 70 millones de dólares. El número de investigadores creció de 5,879 en 1995 a 7,800 en el 2000. El sistema se descentralizó. En 1995, el 33% de los investigadores del SNI se encontraban en los estados mientras que en el 2000 esta proporción subió al 48%.
BIBLIOGRAFIA
Cocharan, N.G., y G.M.Cox. 1990. D iseños experimentales. Ed. Trillas. México.
Navarro Flores, J. R. 2004. Diseño experimental: aplicaciones en agricultura. Ed. EUCR. Costa Rica
Eyzaguirre Pérez R. Métodos estadísticos para la investigación I. Departamento de Estadística e informática.
www.visionlearning.com/library
es.scribd.com/doc/6542760/InvestigaciOn-AgrIcola
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