Diseño Experiemental

INTRODUCCION

En el presente trabajo de reconocimiento del curso, se dará respuesta a las preguntas, propuestas en el cuestionario, con el fin de ir adquiriendo conocimientos sobre el diseño experimental que nos permitan desarrollar de la mejor manera posible las actividades que se proponen en el curso. El diseño experimental es una gran herramienta para el análisis de información en nuestra vida profesional con el fin de desarrollar los diseños experimentales de una manera adecuada en beneficio de la comunidad

OBJETIVOS

 Reconocer la importancia del diseño experimental en cada área de estudio

 Conocer otros factores como la estadística y su estudio de relación para llevar a cabo un experimento y poder resolver una hipótesis

 Reconocer los procesos que existen para llevar a cabo un experimento

ACTIVIDAD DE RECONOCIMIENTO

1-¿Cuándo nos referimos a un control local de errores experimentales?

• Un error es una variación que puede ocurrir entre varias unidades experimentales por tanto un control local de errores experimentales es cuando nos referimos al control efectuado frente a las condiciones de campo, con el único propósito de reducir o simplificar los errores experimentales, para ello utilizamos la replicación siendo ella el medio para calcular la variación del error experimental y de paso la aleatorización para poder así obtener una estimación valida de esa variación.

2-¿Cuantas replicas son las indicadas en un experimento?

• Cuando hablamos de réplicas en un experimento nos referimos al grado de precisión, pero hay que recordar que el experimento debe tener la capacidad de medir y calcular las diferencias entre tratamientos con los grados de precisión que desea el investigador, para cumplir con este propósito se debe partir del diseño con un numero de repeticiones adecuadas, el muestreo o la selección de las unidades experimentales que uno va a poner a componer la muestra a analizar, también debe diseñarse de modo que esta muestra sea representativa del fenómeno o la totalidad de la población estudiada de manera que así los resultados que se obtengan se puedan extrapolar a situaciones diferentes de las que se van a medir.

3- Explique a través de un ejemplo que es un diseño totalmente aleatorio, con cuatro tratamientos, con tres unidades experimentales cada uno.

• Este tipo de diseño es el más sencillo y se origina por la asignación aleatoria de tratamientos a un conjunto de unidades experimentales previamente determinadas.

Ejemplo: Se desea evaluar el efecto de cuatro tipos diferentes de herbicidas en tres especies de arvenses del cultivo del arroz (oryza sativa), cyperus rotundus (coquito), Ischaemum rugosum, (falsa caminadora) Echinochloa crusgall (arrocillo)

4- ¿Que se entiende por covariación?

• Es una relación que existe entre dos series estadísticas, de tal forma que cuando aumenta o disminuye una de ellas, se ve traducida en un aumento o disminución de la otra .La correlación y la covarianza son términos que significan lo mismo, la covarianza es también una medida de relación, lo mismo que el coeficiente de correlación , generalmente se utiliza el coeficiente de correlación, (r, de pearson)

5- En la siguiente ecuación para determinar el tamaño de una muestra identifique cada Termino y de un ejemplo.

Formula Población Ejercicio

n = Z0 2 PQN / E2 (N-1)+Z2

PQ Finita El estudiante debe realizar

una aplicación sobre un

Tema de su profesión.

n = Tamaño de la muestra.

Z0 =valor critico correspondiente a un área de (1-)/2 desde el centro de una distribución

normal.

P = Probabilidad de que ocurra el fenómeno a estudiar

Q = Probabilidad de que el fenómeno a estudiar no ocurra, en este caso el complemento

de P.

N = Tamaño de la población

E2 = Error maestral 

Se realiza un estudio a una hectárea de un lote donde se encuentran sembrados dos cultivos, cacao (Theobroma cacao) y nogal cafetero, el lote está conformado por 400 árboles 90 de cacao y 40 de nogal cafetero árboles a distancias de 3 x 3 y 200 árboles para trasplante de las dos variedades

Muestra

Para determinar la muestra de población en estudio se utiliza el muestre

Probabilístico estratificado por considerarse que la población es finita.

n = Z0 2 PQN / E2 (N-1)+Z2 PQ

DATOS:

Z= 65%

P=0.50%

Q=0.50%

E=0.10%

N=400

n= ?

n= (253) ² (0.50) (0.50) (400)

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(400-1) (0.10) ² +(0.600) ² (0.50) (0.50)

n= ( 64009) (0.25) (400)

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(399)

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