EXPERIMENTACION

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EXPERIMENTACION

• La experimentación es un tipo de observación de
  fenómenos producidos artificialmente en el
  laboratorio. Caorsi, C. (libro de química)
• Consideramos un experimento como una búsqueda
  planeada para obtener nuevos conocimientos o para
  confirmar o no resultados de experimentos
  previos, con lo que tal indagación ayudará en la
  toma de decisiones. Steel y Torrie
• La experimentación agrícola tiene por objeto
  comprobar en la práctica del cultivo una
  hipótesis formulada sobre la superioridad de una
  modalidad determinada de alguno de los elementos
  que intervienen en la producción de ciertas
  cosechas o de las cosechas en general. De la
  Loma, J. (agrónomo, estadística)
• Es la investigación de los fenómenos cualesquiera
  que sean, actuando sobre ellos se recurre con
  este fin a la creación de nuevas condiciones en
  consonancia con los fines que el investigador se
  propone alcanzar. Todo experimento se basa en la
  modelación de los fenómenos a estudiar. Rosental
  y Iudin

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EXPERIMENTO

• Es una acción planificada de observación y
  análisis de la realidad, bajo condiciones
  controladas, con el objetivo de contrastar
  hipótesis y generalizar las conclusiones a través
  de un proceso de inferencia

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COMO SE LLEGA A UN EXPERIMENTO
Teoría-practica Agronómica
Teoría-practica Estadística
Leyes de Probabilidad
Pregunta Duda
Principios y Normas para Validar inferencias
Respuesta Hipótesis
Métodos y técnicas experimentales Estimación
Prueba de Hipótesis
Deducciones
Hipótesis Estadísticas
EXPERIMENTO
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PRUEBA DE HIPOTESIS
MUESTREO EXPERIMENTO
HIPOTESIS
RESULTADO ESPERADO
OBSERVACION
CONFRONTACION
Cálculo Probabilidad de observar lo observado si
la hipótesis es cierta
DECISION
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DISEÑO EXPERIMENTAL

• entrada salida (Y)
• Variables Variables controlables no
  controlables
• (x1, x2, ..., xp) (Z1, Z2,..., Zq)

PROCESO
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SE BUSCA DETERMINAR

• las variables que tienen mayor influencia en Y
• con qué valores de x nos acercamos al valor
  deseado de Y
• con qué valores de x la variabilidad de Y es
  menor
• dónde (x) la influencia de z se minimiza

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OBJETIVO DEL D. E.

• Permitir controlando las fuentes de variación
  presentes en el material experimental que se
  puedan hacer comparaciones entre los efectos de
  los tratamientos libres de interferencias

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La utilización del D.E. permite

• Mejorar el proceso productivo
• Reducir la variabilidad y obtener un producto
  objetivo
• Reducir costos y tiempos productivos
• Evaluar y comparar productos
• Evaluar alteraciones en el producto
• Determinar aspectos del producto que lo mejoran

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GUIA EXPERIMENTAL

• Reconocimiento y establecimiento del problema
• Seleccionar los factores y niveles
• Selección de variable(s) respuesta
• Elección del diseño experimental
• Realización del experimento
• Análisis de información

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CONSIDERACIONES

• Conocimiento del problema (en términos
  biológicos)
• Mantener el diseño y análisis lo más simple
  posible
• Diferenciar entre significancia estadística y
  práctica
• La experimentación es iterativa

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DEFINICION

• El diseño es una forma de asignación de los
  tratamientos a las Unidades Experimentales

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CARACTERISTICAS

• Se conjugan teoría y práctica
• Es pequeño
• Es barato
• Está sometido a control permanente

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QUE HAY EN UN EXPERIMENTO?

• FISICAMENTE
• Tratamientos
• Unidades Experimentales
• Bloques
• Mediciones
• Variabilidad Natural

• ESTADISTICAMENTE
• Muestras
• Hipótesis
• -medias
• -ef. de tratamientos
• Variables Aleatorias
• -observables (Y)
• -no observables (?)
• Modelos estadísticos
• Medidas de confiabilidad
• Medidas de variabilidad

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DEFINICIONES

• TRATAMIENTO procedimiento cuyo efecto se mide y
  se compara con otro procedimiento
• UNIDAD EXPERIMENTAL unidad de material a la que
  se aplica un tratamiento
• REPETICION aplicación del mismo tratamiento en
  más de una UE, manteniendo a éstas en iguales
  condiciones
• BLOQUE conjunto de UE más parecidas entre sí
  que con el resto
• FACTOR variable experimental cuyo efecto se mide
• NIVEL distintas intensidades establecidas a un
  factor. Diferentes cantidades o estados de un
  factor

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MAS DEFINICIONES

• DISEÑO DE TRATAMIENTOS definición de qué
  factores y qué niveles determinarán los
  tratamientos a aplicar en el diseño de
  experimento elegido
• DISEÑAR UN EXPERIMENTO procedimiento por el
  cual se define claramente cuales son los
  tratamientos que interesa probar, cuáles y
  cuántas las UE, cómo se dispondrán las mismas,
  etc.
• DISEÑO DE EXPERIMENTO patrón con el cual se
  asignan los tratamientos a las UE

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PRINCIPIOS DEL DISEÑO DE EXPERIMENTO

• REPETICION
• ALEATORIZACION
• CONTROL LOCAL

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SELECCION DEL DISEÑO

• Depende de
• Homogeneidad del material experimental
• Completamente al azar
• Bloques completos al azar
• Cuadro latino
• Condiciones de aplicación de los tratamientos
• Parcelas divididas
• Parcelas subdivididas, etc.
• Número de tratamientos, tamaño de bloque
• Bolques incompletos
• Látices
• ? látices

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EJEMPLO

• SE QUIEREN COMPARAR TRES RACIONES EN CERDOS. LA
  VARIABLE DE INTERÉS ES EL INCREMENTO DE PESO (pf
  - pi).
• PROPONGAMOS TRES TIPOS DIFERENTES DE MATERIAL
  EXPERIMENTAL
• CASO A 9 animales homogéneos (misma camada,
  mismo peso inicial)
• CASO B 9 animales de 3 camadas diferentes (igual
  peso inicial)
• CASO C 9 animales de 3 camadas diferentes y 3
  grupos diferentes de peso

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CASO A

• Se asignan los tratamientos a las unidades
  experimentales mediante un proceso completamente
  aleatorio
• Modelo

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EJEMPLO DCA

• Experimento para comparar el rendimiento
  (Ton/ha) de tres variedades de trigo
• 9 parcelas de 10 m2 (1x10) homogéneas
• se siembra cada variedad en tres parcelas (r3)
• Y v.a. Rendimiento

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PLANO DE CAMPO
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RESULTADOS
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Qué pasa en cada UE?

• En cada UE se realiza un experimento aleatorio
• En cada experimento aleatorio se generan dos
  variables aleatorias rendimiento en grano
• y error experimental ?ij
• Las variables se pueden relacionar mediante un
  modelo estadístico

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SUPUESTOS

• El modelo es correcto
• Es aditivo
• Los errores son v.a independientes
• Todos tienen idéntica distribución
• Están centrados en 0 y tienen varianza constante
• ?ij N (0 ?2?) ? i, j

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ESTIMADORES
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DISEÑO COMPLETAMENTE AL AZAR (DCA)

• Cuando usarlo cuando las UE son homogéneas
• Aleatorización asignación de los tratamientos a
  las UE enteramente al azar
• Modelo estadístico
• con las medias de tratamientos
• con los efectos de los tratamientos
• Hipótesis que se prueban

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TABLA DE ANALISIS DE VARIANZA
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DISEÑO EN BLOQUES COMPLETOS AL AZAR

• I. Cuando usarlo
• II. Cómo se aleatoriza
• III. Modelo estadístico
• IV. Hipótesis que se prueban
• V. Supuestos
• ?ij N (0 ?2?) ? i, j
• no hay interacción bloque tratamiento
• VI. Ortogonalidad
• VII. Análisis de la Varianza

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I. Cuándo usarlo?

• Cuando las UE pueden agruparse de acuerdo a una
  característica, en conjuntos razonablemente
  homogéneos dentro de ellos y heterogéneos
  entre ellos

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II. Aleatorización

• Los tratamientos se asignan al azar dentro de
  cada bloque
• Se realiza una aleatorización independiente en
  cada bloque

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III. Modelo estadístico
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IV. Hipótesis que se prueban

• Ha existe al menos una diferencia

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V. Supuestos

• El modelo es correcto
• Es aditivo
• ?ij son v. a. independientes
• ?ij N (0 ?2?) ? i, j
• no hay interacción bloque tratamiento se dice
  que bloques y tratamientos son ortogonales

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VI. Ortogonalidad entre bloques y tratamientos

• Experimento comparar el efecto de 2 tratamientos
  aplicados en un DBCA (2 repeticiones).
• Plano del experimento

Y11
Y22
Y21
Y12
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El modelo para cada v.a observable y su esperanza
es
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Interesa la media poblacional de cada tratamiento
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La ortogonalidad permite eliminar los efectos de
bloque de la comparación entre tratamientos
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Ortogonalidad

• Definición todo D.E. que tenga la característica
  que un factor no intervenga en el otro a la hora
  de hacer comparaciones se dice ortogonal
• Steel-Torrie durante la ejecución del
  experimento, todas las UE del mismo bloque deben
  ser tratadas tan uniformemente como sea posible

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VII. ANAVA
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Opciones posteriores al rechazo de la Hipótesis
nula
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Varianza de una media
42
Varianza de la diferencia de dos medias
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Intervalos de confianza

• 1. Para la media de un tratamiento
• 2. Para la diferencia de dos medias de
  tratamientos

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Para la media de un tratamiento
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Dos Pruebas de Comparación de Medias

• Diferencia Mínima Significativa (DMS)
• Tukey (W)

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PRECISION

• Definición
• la precisión de un experimento es la capacidad
  del experimento para detectar diferencias
  verdaderas entre los efectos de tratamientos a
  través de la prueba F

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FACTORES QUE LA AFECTAN

• Variabilidad natural
• Nº de repeticiones
• Unidad experimental (cuál es)
• Diseño experimental
• Conducción del experimento (uniformidad en la
  aplicación de los tratamientos, control
  sobre las influencias externas, planificar
  mediciones, desarrollar métodos de medidas y
  prevenir errores importantes)
• Método de análisis estadísitico

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FORMAS DE MEDIR LAPRECISION

• CMEE
• CV
• Desvío estándar de una media
• Desvío estándar de la diferencia de dos medias
• DMS (en unidades y como de la media)
• W de Tukey
• Precisión ?