Unidad 2. Ejecución de La Experimentación

UNIDAD 2. EJECUCIÓN DE LA EXPERIMENTACIÓN 2.1. Definición de conceptos. 2.1.1. Tratamientos, Testigo, Unidad experimental, Unidad de observación. 2.1 .2 Error experimental, Repeticiones, Variable de agrupamiento o control, variable de observación. 2.2. Tamaño óptimo de parcela o Unidad experimental. 2.3. Forma de las unidades o parcelas experimentales. 2.4. Numero de repeticiones, Consideraciones generales. 2.5. Selección del material experimental. 2.6. Agrupamiento de las unidades experimentales y los tratamientos. 2.7. Efecto de las competencias entre y dentro de las unidades experimentales. 2.8. Experimentos comunes en la investigación agrícola. 2.9. Consideraciones en la planeación de los datos de un experimento. 2.10. El análisis de varianza y aceptación o rechazo de hipótesis nula (prueba F). 2.11. Medición y control del error experimental.

DISEÑOS EXPERIMENTALES

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2.1 DEFINICIÓN DE CONCEPTOS Se dice que los conceptos son construcciones o imágenes mentales, por medio de las cuales comprendemos las experiencias que emergen de la interacción con nuestro entorno. Estas construcciones surgen por medio de la integración en clases o categorías, que agrupan nuestros nuevos conocimientos y nuestras nuevas experiencias con los conocimientos y experiencias almacenados en la memoria. ( http://catarina.udlap.mx/u_dl_a/tales/documentos/lem/florian_m_a/capi

tulo4.pdf)

2.1.1. TRATAMIENTOS, TESTIGO, UNIDAD EXPERIMENTAL, UNIDAD DE OBSERVACIÓN. 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: Dosis de fertilizante, ración alimenticia, profundidad de sembrado, distanciamiento entre plantas, variedades de un cultivo.

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.


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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 está conformada por un animal. En los experimentos forestales la unidad experimental en la mayoría de los casos está conformada 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.

UNIDAD DE OBSERVACIÓN La unidad de muestreo o unidad Observacional (UO), es aquella fracción de la unidad experimental sobre la cual se mide el efecto del tratamiento. Es un objetivo o especie al cual se le aplica el tratamiento y en donde se mide o se analiza la variable que se investiga. (Montgomery, D.C. 2005. Diseño y análisis de experimentos. Segunda Edición. Limusa Wiley. México.)

2.1 .2 ERROR EXPERIMENTAL, REPETICIONES, VARIABLE DE AGRUPAMIENTO O CONTROL, VARIABLE DE OBSERVACIÓN. Error Experimental Una característica de todo material experimental es la variación. Asociada con la unidad experimental está el error experimental, este error es el reflejo de que las UE no son iguales. También podemos decir que es una medida de la variación existente entre las respuestas de las UE tratadas en forma similar. Contribuyendo al error experimental están:

a) El error de tratamiento, el cual resulta de cualquier falta de uniformidad en la realización física del experimento o en la replicación de un tratamiento. Por


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ejemplo, si se van a administrar 20 ppm de cierta sustancia, administramos 19 ó 21 ppm.

b) El error de estado o variabilidad inherente al material al cual se aplican los tratamientos, el cual es debido a los cambios aleatorios en el estado físico de una UE. Por ejemplo, en un experimento de nutrición con ratas como material experimental, los individuos tendrán constitución genética diferente, ésta es una variabilidad inherente al material experimental o error de estado. Las ratas se colocarán en jaulas sujetas a diferencias de calor, luz y otros factores; esto constituye una falta de uniformidad en la realización física del experimento o error de tratamiento. ( http://www.magrama.gob.es/es/biodiversidad/temas/desertificacion-y-

restauracion-forestal/parcelas_experimentales_tcm7-19709.pdf)

Repeticiones Número de veces que se repite el experimento básico.

2.2. TAMAÑO ÓPTIMO DE PARCELA O UNIDAD EXPERIMENTAL. Las parcelas experimentales permiten el estudio dinámico de los procesos erosivos. Son esencialmente instrumentos de campo que permiten medir la producción de escorrentía y sedimentos en una superficie de terreno delimitada, en la que conocemos sus características edáficas, topográficas, recubrimiento del suelo, estado de la vegetación, sistemas de manejo aplicados y usos del suelo. A través de las parcelas experimentales se pueden realizar ensayos y el seguimiento puntual de diversos parámetros relacionados con el ciclo hidrológico y de la erosión, que resultan más complicados de cuantificar a escala de cuenca experimental.


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(Robert O.Kuehl. 2001. Principios estadísticos para el diseño y análisis de investigaciones. Segunda edición. Ingramex S.A. Mexico.)

2.3 FORMA DE LAS UNIDADES O PARCELAS EXPERIMENTALES. Un diseño experimental sirve, generalmente, para comparar las medias de dos o más tratamientos (niveles de factor) a través del análisis de varianza, propuesto por Ronald A. Fisher a principios del Siglo XX, de los datos experimentales. Como se sabe, un experimento consiste en la manipulación intencional y controlada de una o más variables para evaluar su (supuesto) efecto en la variable dependiente (variable-respuesta). Dependiendo de las características del material experimental, el experimento puede hacerse en un diseño completamente aleatorizado (cuando el material experimental se supone sensiblemente homogéneo), en un diseño de bloques completos al azar (cuando se supone variación en una dirección), en diseño en cuadrados latinos (se asume que hay variación en dos direcciones); hay otras variantes de diseño experimental como el diseño grecolatino, parcelas divididas o anidado, bloques incompletos, bloques generalizados, entre otros. En otros términos, el diseño experimental involucra el arreglo físico de los diferentes niveles de factor cuando se realiza el experimento, según la variabilidad del material experimental; la partición de la variabilidad contenida en los datos experimentales en la variabilidad atribuida a las diferentes fuentes (de variación) se realiza a través del análisis de varianza. Este análisis permite concluir si hay diferencias o no entre las medias de los diferentes niveles de factor (los tratamientos). La implicación de esta búsqueda es, entre otros ejemplos, encontrar la combinación de factores óptima que nos produce el material más resistente, hallar la mejor combinación de elementos que produce el mayor aumento de biomasa en seres vivos o el nivel de combinación de factores que eficientan un proceso. Importancia de la aleatorización y del registro de datos Cada uno de los diseños experimentales, que se seleccionan de acuerdo a las características del material experimental y de los objetivos que persigue el


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experimentador, entraña un modo especial de realizar la aleatorización de los tratamientos sobre las unidades experimentales (o parcelas); de hecho, la aleatorización funciona como una especie de “seguro", según escriben Cochran y

Cox en su libro de diseños experimentales de la década de los sesenta, que es una “prevención contra accidentes” que pueden ocurrir o no, y que en caso de

ocurrir, pueden traer consecuencias graves o leves. Con la aleatorización, buscamos protegernos, obviamente, ante problemas graves. La aleatorización es una de las esencias en la realización de un experimento. Por otro lado, el correcto registro de datos (medición de las variables respuesta) es crucial en la realización de un experimento. No importa qué tan bien se realice el experimento o qué diseño experimental tan "sofisticado" se utilice, si el registro de los datos no se hace correctamente, no se podrán esperar buenos resultados; y las predicciones que se obtengan a partir del análisis de datos incorrectos, no serán de utilidad. Por lo tanto, además de seleccionar el diseño adecuado y de planear y realizar cuidadosamente el experimento, se recomienda un máximo cuidado en el registro de los datos, para que éstos reflejen el comportamiento del fenómeno bajo estudio. ( http://catarina.udlap.mx/u_dl_a/tales/documentos/lem/florian_m_a/capi

tulo4.pdf)

2.4 NÚMERO DE REPETICIONES Repetición. Se denomina repetición a cada una de las realizaciones independientes de un tratamiento. Se denomina corrida a la realización de una repetición de todos los tratamientos. Otras veces se usa el termino replica para referirse a una repetición de todo el experimento. (Montgomery, D.C. 2005. Diseño y análisis de experimentos. Segunda Edición. Limusa Wiley. México.)


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2.5 SELECCIÓN DEL MATERIAL EXPERIMENTAL Los materiales experimentales son utilizados por los investigadores pues en una investigación se requiere de hechos notables para la comprobación de dicho suceso, es por esto que se utiliza este tipo de material. Sin embargo existen personas que lo utilizan para informar lo que sucedió utilizando un medio de información como lo es el periódico, pues en él se exponen los eventos o los experimentos ocurridos en cualquier lugar. (Thomas, M.L. and Jackson, F. H. 1991. Métodos estadísticos para la investigación en la agricultura. Trillas. México. )

2.6 AGRUPAMIENTO DE LAS UNIDADES EXPERIMENTALES Y SUS TRATAMIENTOS El agrupamiento de las unidades experimentales en dos direcciones (filas y columnas) y la asignación de los tratamientos al azar en las unidades, de tal forma que en cada fila y en cada columna se encuentren todos los tratamientos constituye un diseño cuadrado latino. Características: 1. Las unidades experimentales se distribuyen en grupos, bajo dos criterios de homogeneidad dentro de la fila y dentro de la columna y heterogeneidad en otra forma. 2. En cada fila y en cada columna, el número de unidades es igual al número de tratamientos. 3. Los tratamientos son asignados al azar en las unidades experimentales dentro de cada fila y dentro de cada columna. 4. El número de filas = número de columnas = número de tratamientos.


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5. Los análisis estadísticos t-student, duncan, tuckey y en pruebas de contraste se procede como el diseño completo al azar y el diseño de bloques. La desviación estándar de la diferencia de promedios y la desviación estándar del promedio, están en función del cuadrado medio del error experimental.

( http://www.magrama.gob.es/es/biodiversidad/temas/desertificacion-y-


2.7 EFECTOS DE LA COMPETENCIA ENTRE Y DENTRO DE LAS UNIDADES EXPERIMENTALES. Existe cuando un individuo

dentro de la unidad experimental afecta

a otros

ventajosa o desventajosamente. Entre algunos ejemplos encontramos: plantas de una parcela de campo están en competencia por luz, agua y nutrientes. Animales dentro de un corral o jaula están en competencia por comida y agua. Los trabajadores de un laboratorio pueden tener más resultado cuando trabajan conjuntamente que cuando trabajan solos. Algún animal en un corral es más belicoso que otros, a menudo causando algún perjuicio físico a otros animales. La competencia puede no tener efecto sobre la técnica experimental, siempre y cuando la suma de los efectos de competencia sea cero, lo cual requiere que un individuo gane lo que otro pierde. Si la variación entre individuos o unidades muéstrales dentro de la unidad experimental es utilizada en la prueba de significancia, la varianza del error puede ser erróneamente estimada a causa de la competencia. Para eliminar la competencia unidades experimentales se requiere proporcionar más espacio o más tiempo. Por ejemplo, en trabajos de plantas puede requerirse más espacio entre plantas; en trabajos de laboratorio, los trabajadores pueden manipular muestras diferentes.


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( http://www.magrama.gob.es/es/biodiversidad/temas/desertificacion-y-


2.8 EXPERIMENTOS COMUNES EN LA INVESTIGACIÓN AGRÍCOLA Experimentación agrícola. Búsqueda de nuevas técnicas de cultivo y de manejo de los animales, para determinar los más productivos, más resistentes a las plagas y las enfermedades, plantas con mayor capacidad para absorber los nutrientes, mayor resistencia a la sequía, a la salinidad y menor período vegetativo con vistas a la obtención de mayor producción agropecuaria y más calidad de la misma. Contribuye para hacer avanzar el nivel científico-técnico del proceso productivo. (Montgomery, D.C. 2005. Diseño y análisis de experimentos. Segunda Edición. Limusa Wiley. México.)

2.9 CONSIDERACIONES EN LA PLANEACIÓN, EJECUCIÓN, RECOLECCIÓN, ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DE LOS DATOS DE UN EXPERIMENTO. 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.


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

Discusión de los resultados obtenidos.



Análisis económico de los tratamientos que se probaron y utilidad práctica.



Conclusión final y recomendación.

(Thomas, M.L. and Jackson, F. H. 1991. Métodos estadísticos para la investigación en la agricultura. Trillas. México. )

2.10 EL ANÁLISIS DE VARIANZA Y ACEPTACIÓN O RECHAZO DE HIPÓTESIS NULA (PRUEBA DE F). El análisis de la varianza es un método para comparar dos o más medias, solo se permite el 5% de error, es ordenar nuestros datos de acuerdo al modelo que estamos aplicando y comparar la varianza, f. v. son los componentes que hacen el modelo matemático. Una hipótesis nula es importante por varias razones: es una hipótesis que se acepta o se rechaza según el resultado de la investigación. Ayuda a determinar si existe una diferencia, si esta diferencia es significativa, se recomienda que la hipótesis nula sea aquella por la cual indicamos que la información a obtener es contraria a la hipótesis de trabajo. (Robert O.Kuehl. 2001. Principios estadísticos para el diseño y análisis de investigaciones. Segunda edición. Ingramex S.A. Mexico.)

2.11 MEDICIÓN Y CONTROL DEL ERROR EXPERIMENTAL. Es una desviación del valor medido de 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. Ingramex S.A. Mexico.)


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BIBLIOGRAFÍA Montgomery, D.C. 2005. Diseño y análisis de experimentos. Segunda Edición. Limusa Wiley. México. Thomas, M.L. and Jackson, F. H. 1991. Métodos estadísticos para la investigación en la agricultura. Trillas. México. Robert O.Kuehl. 2001. Principios estadísticos para el diseño y análisis de investigaciones. segunda edición. Ingramex S.A. Mexico.

REFERENCIAS ELECTRÓNICAS http://tarwi.lamolina.edu.pe/~ivans/aspgen.pdf http://catarina.udlap.mx/u_dl_a/tales/documentos/lem/florian_m_a/capi tulo4.pdf http://www.magrama.gob.es/es/biodiversidad/temas/desertificacion-yrestauracion-forestal/parcelas_experimentales_tcm7-19709.pdf tarwi.lamolina.edu.pe/~fmendiburu/index-filer/.../Exposicion1.pdf tarwi.lamolina.edu.pe/~fmendiburu/index.../DiadelEstadistico2007.pdf


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Unidad 2. Ejecución de La Experimentación

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