Diseno Estadistico de Experimentos Ambientales

Nombre de la asignatura: Diseño de Experimentos Ambientales
Créditos: 2-2-4
Aportación al perfil
Toda actividad encaminada a aportar acervo a toda ciencia y saber humano,
sea bajo el enfoque experimental de investigación y competencias
profesionales a largo plazo, demanda el uso de métodos y técnicas
experimentales asi como su análisis estadístico y por lo tanto la asignatura de
diseños estadístico experimentales en el ámbito de la Ing. Ambiental permitirá:
-
Manejo y análisis de datos para en la prueba de hipótesis para llegar
a conclusiones estadísticas.
el control de error experimental ayudando a la obtención de
resultados y conclusiones confiables.
llegar a conclusiones con rigor científico, lo cual permitirá al alumno
tener un sentido crítico y lógico para enfrentar la toma de decisiones
propias de su formación, en todas las disciplinas de ingeniería y
diseño de ingeniería agronómica.
Por lo tanto: esta asignatura en refuerzo del resto del plan de estudios,
contribuye a formar un Ingeniero Ambiental, con bases sólidas científicas,
tecnológicas y de docencia.
Objetivo de aprendizaje
Mediante el diseño Estadístico de experimentos, la generación de datos,
análisis e interpretación de los resultados derivados de ellos, y mediante la
confrontación de estas evidencias con las hipótesis planteadas, el alumno
discrimina el efecto de factores de interés sobre rasgos relacionados con los
procesos ambientales, cuantificando a su vez el grado de error, lo cual
permitirá dar solución eficaz a problemas relacionados con la Ing. Ambiental.
Competencias previas
Estadística:
Conceptos de Probabilidad
- Experimento
- Notación sumatoria
- Datos no agrupados
- Medidas de tendencia central
- Medidas de dispersión
- Distribución Normal
- Media y varianza de una variable aleatoria
- Distribución de probabilidad χ 2 y F
Introducción a las Tecnologías de la Información
- Bases de datos
- Edición de bases de datos.
- Utilización de Software a Análisis de datos (caso simple y caso multivariado)
Metodos estadísticos:
- Estimación por prueba de hipótesis
- Prueba de hipótesis para la razón de varianzas: F de Fisher.
- Pruebas de bondad de ajuste y tablas de contingencia: χ2 (ji-cuadrada)
- Análisis de Varianza
Temario
Unidad 1: Análisis de Varianza (ANOVA)
1.1.
Partición de la varianza para más de dos muestras de datos
independientes
1.2. Varianza total
1.3. Varianza dentro de grupo
1.4. Varianza entre grupos
1.5. Razón de varianza entre grupos y dentro de grupo
1.6. Relación unidad experimental y fuentes de variación.
1.7. Implicación del ambiente en fuentes de variación.
1.8. El concepto del modelo lineal estadístico.
1.9. Interpretación de la tabla de ANOVA.
1.10. Aplicación del ANOVA a tres o más grupos de datos para un criterio de
clasificación
Unidad 2: Relación de Variables
3.1. Covarianza.
3.2. Correlación.
3.2.1. Simple.
3.2.2. Múltiple.
3.2.3. Significancia de parámetros de correlación.
3.3. Regresión.
3.3.1. Regresión lineal o simple.
3.3.2. Regresión múltiple.
3.3.3. Regresión No lineal (polinomios ortogonales.)
3.3.4. Significancia de los parámetros de regresión.
3.4. Manejo de software.
Unidad 4 Regresión y Correlación
4.1. Regresión y correlación simple lineal
4.2. Regresión y correlación simple no lineal
4.3. Regresión y correlación múltiple lineal
4.4 Regresión y correlación múltiple no lineal
Unidad 5 Diseño completamente al azar
5.1 Naturaleza del material experimental
5.2. Características de la aleatorización completamente al azar
5.3. Ventajas y desventajas del diseño completamente al azar
5.4. Fuentes de variación caso balanceado y no balanceado
5.4.1. Suma de cuadrados
5.4.2. Cuadrados medios
5.4.3. Razón de varianza (F calculada)
5.4.4. F teórica y conclusión
5.4.5. Calculo de datos perdidos
3.4.6. Manejo de software
Unidad 6 Diseño bloques al azar
6.1. Naturaleza del material experimental.
6.2. Aleatorización con un criterio de restricción.
6.3. Independencia entre tratamientos y bloques.
6.4. Ventajas y desventajas del diseño en bloques al azar
6.5. Fuentes de variación
6.5.1. Suma de cuadrados
6.5.2. Cuadrados medios
6.5.3. Razón de varianza (F calculada)
6.5.4. F teórica y conclusión
6.5.5. Calculo de datos perdidos
6.5.6. Manejo de software
Unidad 7 Prueba de comparación de medias
7.1. Diferencias mínimas significativas
7.2. Prueba de rango múltiple
7.2.1. Prueba de Duncan
7.2.2. Prueba de Tukey
7.3. Contrastes ortogonales
7.3.1. Prueba de Scheffe
7.3.2. Manejo de software
Unidad 8 Diseño en cuadro latino
8.1. Naturaleza del material experimental
8.2. Aleatorización con dos criterios de restricción
8.3. Independencia entre tratamientos y criterios de restricción
8.4. Ventajas y desventajas con respecto a al diseño completamente al azar.
8.5. Fuentes de variación
8.5.1. Suma de cuadrados
8.5.2. Cuadrados medios
8.5.3. Razón de varianza (F calculada)
8.5.4. F teórica y conclusión
8.5.5. Manejo de software
Unidad 9 Arreglos factoriales
9.1. Diseño de tratamientos para dos y tres niveles de estudio
9.2. Implicación de la naturaleza del material experimental
9.3. Características de los diseños completamente al azar y bloques al azar
con arreglo factorial de dos y tres niveles de estudio
9.4. Fuentes de variación para dos o tres niveles de estudio en diseño
completamente al azar
9.4.1. Suma de cuadrados
9.4.2. Cuadrados medios
9.4.3. Razón de varianza (F calculada)
9.4.4. F teórica y conclusión
9.5. Fuentes de variación para dos o tres niveles de estudio en diseño de
bloques al azar
9.4.1. Suma de cuadrados
9.4.2. Cuadrados medios
9.4.3. Razón de varianza (F calculada)
9.4.4. F teórica y conclusión
9.4.5. Manejo de software
Unidad 10 Arreglos de confusión
10.1 Arreglos en parcelas dividas y en parcelas subdividas
10.2. Implicación de la naturaleza del material experimental
10.3. Características de los arreglos de parcelas divididas y subdivididas en
diseños completamente al azar y bloques al azar
10.4. Fuentes de variación para arreglos en parcelas divididas y subdividas en
diseño completamente al azar
10.4.1. Suma de cuadrados
10.4.2. Cuadrados medios
10.4.3. Razón de varianza (F calculada)
10.4.4. F teórica y conclusión
10.5. Fuentes de variación para arreglos en parcelas divididas y subdividas en
diseños de bloques completamente al azar
10.4.1. Suma de cuadrados
10.4.2. Cuadrados medios
10.4.3. Razón de varianza (F calculada
10.4.4. F teórica y conclusión
10.4.5. Manejo de software
Definición de las competencias específicas
• Conocer las características del material experimental que determinan la
aplicación libre y aleatoria de tratamientos a grupos de unidades
experimentales
• Conocer y comprender las ventajas y desventajas de un diseño
completamente al azar
• Conocer y aplicar las características del material experimental que
determinan la aplicación aleatoria de tratamientos a unidades
experimentales agrupadas en bloques
• Conocer y comprender
las ventajas y desventajas de un diseño de
bloques al azar
• Conocer y aplicar
las características, ventajas y desventajas de las
diferentes pruebas de medias y su aplicación a los diferentes protocolos
de diseño de experimentos relacionados con el ámbito de la Ing.
Ambiental
• Conocer las características del material experimental que determinan la
aplicación de Tratamientos a unidades experimentales agrupadas bajo
dos criterios de restricción
• Conocerá las ventajas y desventajas de un diseño de cuadrado latino
• Conocer y explicar el diseño de tratamientos con más de un nivel de
clasificación, así como el concepto de interacción con relación a la
linealidad del modelo estadístico.
• Aplicar los arreglos de factores (dos o tres niveles)
a través de los
diseños experimentales básicos (DCA, DBA y DCL).
• Conocer las ventajas y desventajas de los arreglos factoriales en cada
uno de los diseños básicos.
• Conocer y explicar el concepto del efecto confundido entre los niveles de
un factor de estudio y la partición del error experimental entre los niveles
de dichos factores de estudio.
• Conocer y explicar la estructura, características, ventajas y desventajas
de los arreglos en parcelas divididas y subdividas a través de los
diseños experimentales básicos
Sugerencias didácticas transversales para el desarrollo de
competencias profesionales
•
Propiciar actividades de búsqueda, selección y análisis de
información en distintas fuentes.
•
Propiciar el uso de las nuevas tecnologías en el desarrollo de
los contenidos de la asignatura.
•
Propiciar la planeación y organización
programación en CNC.
del proceso de
•
Fomentar actividades grupales que propicien la comunicación,
el
intercambio
argumentado
de
ideas,
la
reflexión,
la
integración y la colaboración de y entre los estudiantes.
•
Propiciar, en el estudiante, el desarrollo de actividades
intelectuales de inducción-deducción y análisis-síntesis, las
cuales lo encaminan hacia la investigación, la aplicación de
conocimientos y la solución de problemas.
•
Llevar
a
cabo
actividades
prácticas
que
promuevan
el
desarrollo de habilidades para la experimentación, tales como:
observación, identificación manejo y control de de variables y
datos relevantes, planteamiento de hipótesis, de trabajo en
equipo.
•
Desarrollar actividades de aprendizaje que propicien la
aplicación de los conceptos, modelos y metodologías que se
van aprendiendo en el desarrollo de la asignatura.
•
Propiciar el uso adecuado de conceptos, y de ternimología
científico-tecnológica
•
Proponer problemas que permitan al estudiante la integración
de contenidos de la asignatura y entre distintas asignaturas,
para su análisis y solución.
•
Relacionar los contenidos de la asignatura con el cuidado del
medio ambiente; así como con las prácticas de una ingeniería
con enfoque sustentable.
•
Observar y analizar fenómenos y problemáticas propias del
campo ocupacional.
•
Relacionar los contenidos de esta asignatura con las demás
del
plan
de
estudios
para
desarrollar
una
visión
interdisciplinaria en el estudiante.
(Se entienden las sugerencias didácticas como el conjunto de las
actividades que el estudiante desarrollará y que el profesor indicará,
organizará, coordinará y pondrá en juego para propiciar el desarrollo
de competencias específicas establecidas en las unidades de
aprendizaje. Estas actividades no solo son importantes para la
adquisición de las competencias específicas; sino que también se
constituyen en aprendizajes importantes para la adquisición y
desarrollo de competencias genéricas en el estudiante, competencias
fundamentales en su formación pero sobre todo en su futuro
desempeño profesional)
Prácticas. (para la integración de Competencias genéricas y específicas
integradas).
En todas las unidades manejar paquetes estadísticos haciendo
referencia a la solución de problemas teóricos y reales del área de la
Ing. ambiental ó Ciencias ambientales
Criterios de evaluación:
Para evaluar el aprendizaje logrado se recomienda:
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Examen escrito sobre las bases y aplicación de los diseños
experimentales
La realización de prácticas considerando el uso de software
Asistencia y participación en clase
Análisis de datos derivados de visitas a bancos de datos
Un trabajo integrador, en donde se apliquen las herramientas
estadísticas del curso a un caso real
Reporte de las visitas a los bancos de datos y centros de información
estadística.
Reporte de trabajos o practicas desarrolladas sobre la aplicación de los
diseños
Realización de un proyecto de investigación terminal o de corta duración
donde se apliquen los diseños experimentales a casos concretos en el
ámbito de la agricultura sustentable.
Presentaciones orales por equipo de tópicos selectos del uso de diseños
experimentales en la agricultura sustentable.