Bioestadística y Diseño Experimental

Facultad de Ciencias Agrarias Universidad Nacional de Jujuy

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Carrera: INGENIERIA AGRONOMICA

Asignatura: Bioestadística y Diseño Experimental

Profesor Titular: Hugo Osvaldo QUINTEROS

Año: 2014

PLANIFICACION DE CATEDRA


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Equipo de Cátedra Profesor Titular Ordinario:

Hugo Osvaldo Quinteros. Master – Ing. Agrónomo. Dedicación Exclusiva.

Profesor Adjunto Interino:

Lauro Nicolás Cazón Ing. Agrónomo. Dedicación Semi Exclusiva

Jefe de Trabajos Prácticos:

Amadeo Jorge Quiquinto. Ing. Agrónomo. Dedicación Semi Exclusiva.

Ayudante de Primera Ordinario:

Marta Celia Leaño Ing. Agrónomo. Dedicación Semi Exclusiva.

Contenidos Mínimos Estadística Descriptiva – Probabilidad – Distribuciones Probabilísticas – Nociones

de Muestreo – Inferencia Estadística – Asociación de Variables – Análisis de

Variancia – Diseño Completamente Aleatorizado – Diseños en Bloques Completos

al Azar – Pruebas de Comparaciones de Medias – Experimentos Factoriales –

Diseños en Parcelas Divididas – Análisis de Covarianza.

Fundamentación:

Importancia de la asignatura en el Plan de Estudio:

El desarrollo de la estadística se fundamenta científicamente a partir de los años

30 a raíz de los problemas planteados en la sociedad industrial, por el desarrollo

Departamento: Físico - Matemática

Régimen: Cuatrimestral

Curso: 2do. Año Carga Horaria de la Asignatura: 95

Carga horaria semanal: 6 hs. 20’


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de otras ramas de las Matemáticas y de otros campos como la Biología, Medicina,

Informática,...

En nuestro días, la estadística se ha convertido en un método efectivo para

describir con exactitud los valores de datos agronómicos, económicos, políticos,

sociales, psicológicos, biológicos y físicos y sirve como herramienta para

relacionar y analizar dichos datos. El trabajo del experto estadístico no consiste

ya en solo reunir y tabular los datos, sino sobre todo en el proceso de

interpretación de esa información y la Toma de Decisiones. El desarrollo de la

teoría de la probabilidad ha aumentado el alcance de las aplicaciones estadísticas.

Muchos conjuntos de datos se pueden aproximar, con gran exactitud, utilizando

determinadas distribuciones probabilísticas; los resultados de éstas se pueden

utilizar para analizar datos estadísticos. Las probabilidad es útil para comprobar

la fiabilidad de las inferencia estadística y para predecir el tipo y la cantidad de

datos necesarios en un determinado estudios estadístico.

La estadística puede dar respuesta a muchas de las necesidades que la sociedad

actual nos plantea. Su tarea fundamental es la reducción de datos, con el objeto

de representar la realidad y transformarla, predecir su futuro o simplemente

conocerla.

La estadística responde a múltiples necesidades de los gobernantes. En las

palabras de Bielfed, la estadística es la ciencia que nos enseña el ordenamiento político de todos los estados del mundo conocido, es decir, está al servicio del

estado, de hecho, la palabra Estadística deriva de Estado.

La estadística responde a la actividad planificadora de la sociedad. Con la

revolución industrial aparecen nuevos problemas. Sobre todo de desigualdades

sociales. La estadística es un instrumento para identificar estas injusticias y para

poder producir información en el llamado Estado de Bienestar.

La estadística responde a nuevas demandas sociales. Para realizar

investigaciones exhaustivas sobre temas sociales surgen tres problemas básicos a

la hora del trabajo de campo. Como el tiempo que tardaríamos en entrevistar a

toda la población y el costo económico y de personal de estas entrevistas.

La estadística responde a las necesidades del desarrollo científico y

tecnológico de la sociedad. Tras la revolución industrial se produce un desarrollo

de la sociedad en todos sus ámbitos y en particular, en lo Científico y Tecnológico.

Las Comunicaciones, la Industria, la Agricultura, la Salud... se desarrollan

rápidamente y se exige el máximo rendimiento y la mejor utilización de estos

sectores.


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Las técnicas de Investigación de Mercados permite saber si un producto

cualquiera será bien escogido en el mercado antes de su salida a este, o bien

medir la audiencia en Televisión y Radio.

El Control de la Calidad permite medir las características de la calidad de un

producto, compararlas con ciertos requisitos y tomar decisiones correctivas si hay

diferencias entre el funcionamiento real y el esperado. Con estudios estadísticos

aplicados a la Agricultura podemos estimar los rendimientos obtenidos en una

cosecha.

En Medicina e Investigación farmacológica es imprescindible la Estadística,

probando nuevos tratamientos en grupos de pacientes o bien, obteniendo

conclusiones sobre ciertas enfermedades observando durante un tiempo un grupo

de pacientes.

La Estadística se articula con todas las Ciencias que participan en la formación

profesional de un Ingeniero Agrónomo, ya sean asignaturas correlativas

anteriores, posteriores y materias del mismo año.

Objetivos Generales de la Asignatura

Que el alumno comprenda sobre la complejidad y dificultad que la obtención

de información estadística implica. Que desarrolle habilidades propias a la comprensión de la información

estadística obtenida y su análisis. Que utilice todo el bagaje cognoscitivo disponible en sus saberes previos

para sintetizar con la mayor simpleza un gran cúmulo de información

estadística. Que comprenda la necesidad de Tomar Decisiones científicas, basándose en

metodologías que la Estadística le ofrece. Que aprenda a realizar estimaciones sobre el comportamiento de

Indicadores, basándose en los conocimientos previos.

Contenidos de la Asignatura

Programa Analítico

BIOESTADÍSTICA


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Unidad Nº I- Nombre de la Unidad: INTRODUCION

Contenidos:

Definiciones de Estadística. Definición de Bioestadística.

Unidad Nº II Nombre de la Unidad: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

Contenidos:

Recopilación, Organización, Análisis, Interpretación, Presentación de la

información estadística. Población y Muestra, Variables. Variables Aleatorias.

Ejemplos.

Series de Datos. Datos No Agrupados. Datos Agrupados. Instrucciones para la

Elaboración de Distribuciones de Frecuencias. Histograma y Polígono de

frecuencias absolutas, relativas y acumuladas.

Medidas de Tendencia Central. Media Aritmética: Media Aritmética Simple.

Media Aritmética Ponderada. Propiedades de la Media Aritmética. Ventajas e

Inconvenientes

Media Geométrica. Media Armónica. Media Cuadrática. Mediana. Cuartiles.

Quintiles. Deciles. Percentiles. Moda

Medidas de Dispersión. Rango o Recorrido. Desviación Media. Variancia.

Desviación Estándar o Típica. Coeficiente de Variación o de Variabilidad.

Coeficiente de Asimetría. Curtosis.

Unidad Nº III. Nombre de la Unidad: PROBABILIDAD, DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD

Contenidos:

Introducción: Proceso Aleatorio Casual. Experimento Aleatorio. Punto Muestral.

Espacio Muestral. Selección Aleatoria. Evento, Suceso o Hecho.

Definiciones de Probabilidad: Definición Clásica. Definición o Teoría de la

Frecuencia Relativa. Definición o Visión Subjetiva de la Probabilidad. Axiomas de

Probabilidad. Sucesos Mutuamente Excluyentes. Regla Aditiva. Sucesos

Solapados o Unidos. Sucesos Complementarios. Sucesos Independientes. Regla

Multiplicativa para Eventos Independientes. Eventos Dependientes. Probabilidad

Condicional. Regla Multiplicativa para Eventos Dependientes. Síntesis

Distribuciones de Probabilidad. Variable Aleatoria. Función de Probabilidad.

Función de Distribución Acumulada para Variables Aleatorias Discretas. Función

de Densidad. Función de Distribución Acumulada para Variables Aleatorias

Continuas. Esperanza Matemática. Propiedades de la Esperanza Matemática.

Variancia y Desvío Estándar de una Variable Aleatoria. Propiedades de la

Variancia.


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Unidad Nº IV Nombre de la Unidad: DISTRIBUCIONES PROBABILÍSTICAS DISCRETAS

Contenidos:

1) Distribución Binomial 2) Distribución de Poisson

Unidad Nº V Nombre de la Unidad: DISTRIBUCIONES PROBABILÍSTICAS CONTINUAS

Contenidos:

1) Distribución Normal. Función de Densidad y Características de la Distribución

Normal. Función de Distribución Acumulada. Distribución Normal Estandarizada o

Reducida. Función Estandarizada de la Distribución Acumulada.

Unidad Nº VI Nombre de la Unidad: INFERENCIA ESTADISTICA

Contenidos:

TEORIA DE LAS GRANDES MUESTRAS

1) Nociones de Muestreo. Teorema Central del Límite. Distribuciones Muestrales.

Distribución Muestral de la Media. Distribución Muestral de la Variancia.

Distribución Muestral de la Proporción. Significado de las Distribuciones

Muestrales.

2) Estimación de Parámetros. Introducción. Definición de un Buen Estimador.

Propiedades de un buen Estimador Puntual. Estimación por Intervalo de

Confianza.

3) Pruebas de Hipótesis Estadísticas. Formulación de las Hipótesis.

Especificación del Nivel de Significación. Selección de la Estadística Adecuada.

Determinación de los Criterios de Decisión. Cálculos. Toma de Decisiones.

Conclusión. Inferencia de Medias y Proporciones, con Muestras Grandes.

Inferencia de Medias. Inferencia de Proporciones. Inferencia de la Comparación

de Proporciones.

TEORIA DE LAS PEQUEÑAS MUESTRAS

1) Introducción. Interpretación del número de grados de libertad.

2) Distribución Chi Cuadrado. Concepto. Representación Gráfica. Propiedades.

Aplicaciones de Chi Cuadrado: Inferencia de Variancia. Pruebas de Frecuencias

Observadas.

3) Distribución ""t de Student. Concepto. Representación Gráfica. Propiedades.

Aplicación en Inferencia de la Media cuando la Variancia es desconocida.

Intervalo de Confianza para la Media.


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4) Distribución ""F de Snédecor. Concepto. Representación Gráfica. Propiedades.

Inferencia de la comparación entre Variancias.

Unidad Nº VII Nombre de la Unidad: ASOCIACIÓN DE VARIABLES

Contenidos:

1) Introducción.

2) Análisis de Correlación. Coeficiente de Correlación. Propiedades de . Cálculo

del Coeficiente de Correlación Lineal Muestral ( r ). Coeficiente de Determinación

( 2r ). Inferencia estadística de .

3) Análisis de Regresión. Introducción. Supuestos del Modelo de Regresión.

Estimación de Parámetros de Regresión Lineal. Variancia de la Regresión en la

muestra. Inferencia de Coeficientes de Regresión. Inferencia para el Modelo de

Regresión Lineal. Modelo de Asociación Curvilineal. Funciones Polinomiales.

DISEÑO EXPERIMENTAL

Unidad Nº I Nombre de la Unidad: INTRODUCION

Contenidos:

Definiciones de Diseño Experimental. Métodos Estadísticos. Período Pre –

Experimental. Principios Básicos de la Experimentación: Repetición,

Aleatorización y Control Local.

Unidad Nº II Nombre de la Unidad: ANÁLISIS DE VARIANCIA (ANAVA)

Contenidos:

Análisis de Variancia a un Criterio de Clasificación:

Diseño Completamente Aleatorizado: Descripción, Aleatorización, Método

Estadístico. Ejemplos, con igual número de repeticiones y con diferente número

de repeticiones.

Análisis de Variancia a dos Criterios de Clasificación:

Diseño en Bloques Completos al Azar: Descripción, Aleatorización, Método

Estadístico. Ejemplo. Caso de Parcela Perdida. Fórmula de cálculo para la

estimación de una Parcela Perdida. Método Estadístico. Ejemplo de Diseño en

Bloques Completos al Azar con Parcela Perdida. Diferencias entre el Diseño

Completamente Aleatorizado y el Diseño en Bloque Completos al Azar. Ventajas y

Desventajas.

Diseño en Cuadrados Latinos: Descripción, Aleatorización, Método Estadístico.

Ejemplo, Tabulación de Datos, Fórmulas de Cálculo y Solución. Cuadro de

A.N.A.V.A. Conclusiones. Caso de Parcela Perdida. Fórmula de Cálculo para la

Estimación de una Parcela Perdida. Método Estadístico. Ejemplo de un Diseño en


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Cuadrados Latinos con Parcela Perdida. Ventajas y Desventajas.

Comparación entre los tres Diseños Experimentales: Completamente

Aleatorizado – En Bloques Completos al Azar – En Cuadrados Latinos.

Unidad Nº III Nombre de la Unidad: PRUEBAS DE COMPARACIONES DE MEDIAS

Contenidos:

Introducción: Definiciones necesarias.

Test de ""t (Diferencia Límite Significativa). Ejemplo.

Test de Scheffé. Ejemplo.

Test de Tukey. Ejemplo. Test de Tukey para diferente número de repeticiones

por tratamiento. Ejemplo.

Test de Duncan. Ejemplo. Test de Duncan para diferente número de repeticiones

por tratamiento. Comparación entre los Tests de Duncan y Tukey.

Test de Dunnett. Ejemplo.

Unidad Nº IV Nombre de la Unidad: EXPERIMENTOS FACTORIALES

Contenidos:

Introducción. Modelo Matemático. Tabulación de Datos. Estudio previo de la

Interacción. Cálculo de Promedios. Cálculo de Sumas de Cuadrados y Grados de

Libertad. Cuadro de A.N.A.V.A. Conclusiones del Test de ""F . Pruebas de

comparaciones de Medias. Ejemplo.

Unidad Nº V Nombre de la Unidad: ANÁLISIS DE COVARIANCIA (A.N.A.C.O.)

Contenidos:

Introducción. Modelo Matemática. Supuestos básicos del A.N.A.C.O. Tabulación

de Datos. Cálculo de Sumas de Cuadrados y Sumas de Productos. Cálculo de

Grados de Libertad. Cuadro de A.N.A.C.O. Test de ""F para tratamientos

ajustados. Test de . Cálculo de Medias de tratamientos ajustados. Prueba de

comparaciones de Medias. Ejemplo. Interpretación Gráfica.

Programa de Exámen

BIOESTADÍSTICA

TEMA I: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

Contenidos:

BOLILLA 1: Definiciones de Estadística. Definición de Bioestadística.


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Recopilación, Organización, Análisis, Interpretación, Presentación de la

información estadística. Población y Muestra, Variables. Variables Aleatorias.

Ejemplos.

BOLILLA 2: Serie Simple y Serie de Frecuencia. Tratamiento de una variable

continúa con datos agrupados y no agrupados. Tratamiento de una variable

discreta. Instrucciones para formar Distribuciones de Frecuencias.

Histograma y Polígono de Frecuencias absolutas, relativas y acumulativas.

BOLILLA 3: Media Aritmética: Media Aritmética Simple. Media Aritmética

Ponderada. Propiedades de la Media Aritmética. Ventajas e Inconvenientes.

BOLILLA 4: Mediana: Concepto, propiedades y aplicaciones para variables

discreta y continua. Determinación Gráfica y Analítica.

BOLILLA 5: Cuartiles, Quintiles, Deciles, Percentiles. Concepto, propiedades y

aplicaciones para variables discreta y continua.

BOLILLA 6: Moda: Concepto, propiedades y aplicaciones. Determinación Gráfica

y Analítica.

BOLILLA 7: Rango o Recorrido: Concepto, ventajas e inconvenientes. Desviación

Media: Concepto y aplicaciones con datos agrupados y no agrupados. Ventajas

y Desventajas.

BOLILLA 8: Variancia y Desviación Estándar o Típica: Concepto y aplicaciones

con datos agrupados y no agrupados. Ventajas y Desventajas.

BOLILLA 9: Coeficiente de Variación o de Variabilidad. Coeficiente de Asimetría.

Curtosis.

TEMA Nº 2: PROBABILIDAD Y DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD

Contenidos:

BOLILLA 1: Proceso Aleatorio Casual. Experimento Aleatorio. Punto Muestral.

Espacio Muestral. Selección Aleatoria. Evento, Suceso o Hecho.

BOLILLA 2: Definición Clásica. Definición o Teoría de la Frecuencia Relativa.

Definición o Visión Subjetiva de la Probabilidad. Axiomas de Probabilidad.

BOLILLA 3: Sucesos Mutuamente Excluyentes. Regla Aditiva. Sucesos Solapados

o Unidos. Sucesos Complementarios.

BOLILLA 4: Sucesos Independientes. Regla Multiplicativa para Eventos

Independientes. Eventos Dependientes. Probabilidad Condicional. Regla

Multiplicativa para Eventos Dependientes.

BOLILLA 5: Variables Aleatorias, sus funciones de probabilidad. Función de

distribución acumulada para Variables Aleatorias Discretas.

BOLILLA 6: Variables Aleatorias, sus funciones de densidad. Función de

distribución acumulada para Variables Aleatorias Continuas.


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BOLILLA 7: Esperanza Matemática. Propiedades de la Esperanza Matemática.

BOLILLA 8: Variancia y Desvío Estándar. Propiedades de la Variancia.

BOLILLA 9: Distribución Binomial. Función de probabilidad binomial, función de

distribución, parámetros, representación gráfica, aplicaciones.

BOLILLA 10: Distribución de Poisson. Función de probabilidad de Poisson, función

de distribución, representación gráfica, aplicaciones.

BOLILLA 11: Distribución Normal. Función de densidad y Características de la

distribución normal.

BOLILLA 12: Distribución Normal Estandarizada o Reducida. Función

Estandarizada de la Distribución Acumulada. Uso de Tablas. Parámetros.

Aplicaciones.

TEMA Nº 3: INFERENCIA ESTADISTICA

Contenidos:

BOLILLA 1: Nociones de Muestreo. Teorema Central del Límite.

BOLILLA 2: Distribuciones Muestrales. Distribución Muestral de la Media.

Distribución Muestral de la Variancia. Distribución Muestral de la Proporción.

Significado de las Distribuciones Muestrales.

BOLILLA 3: Estimación de Parámetros. Introducción. Definición de un Buen

Estimador. Propiedades de un buen Estimador Puntual. Estimación por

Intervalo de Confianza.

BOLILLA 4: Pruebas de Hipótesis Estadísticas. Formulación de las Hipótesis.

Especificación del Nivel de Significación. Selección de la Estadística

Adecuada. Determinación de los Criterios de Decisión. Cálculos. Toma de

Decisiones. Conclusión.

BOLILLA 5: Inferencia de Medias y Proporciones, con Muestras Grandes.

Inferencia de Medias. Inferencia de Proporciones. Inferencia de la

Comparación de Proporciones. Intervalos de Confianza.

BOLILLA 6: Interpretación del número de grados de libertad. Distribución ""t

de Student. Concepto. Representación Gráfica. Propiedades. Aplicación en

Inferencia de la Media cuando la Variancia es desconocida. Intervalo de

Confianza para la Media. Uso de Tablas.

BOLILLA 7: Distribución ""F de Snedecor. Concepto. Representación Gráfica.

Propiedades. Inferencia de la comparación entre Variancias. Uso de Tablas.

BOLILLA 8: Inferencia de la Comparación de dos Medias de Poblaciones

Distintas. Inferencia de la Comparación de dos Medias, con Muestras

Grandes. Inferencia de la Comparación de dos Medias, con Muestras

Pequeñas. Intervalos de Confianza.


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BOLILLA 9: Distribución Chi Cuadrado. Concepto. Representación Gráfica.

Propiedades. Aplicaciones de Chi Cuadrado.

BOLILLA 10: Distribución Chi Cuadrado. Aplicaciones de Chi Cuadrado:

Inferencia de Variancia.

BOLILLA 11: Distribución Chi Cuadrado. Aplicaciones de Chi Cuadrado. Pruebas

de Frecuencias Observadas (Ajuste a Probabilidades o Proporciones

Teóricas).


de Frecuencias Observadas (Prueba de Independencia – Cuadro de

Contingencia).


de Frecuencias Observadas (Prueba de Homogeneidad). Corrección de Yates.

Aplicaciones.

TEMA Nº 4: ASOCIACIÓN DE VARIABLES

Contenidos:

BOLILLA 1: Población bivariable. Distintos tipos de Correlación.

BOLILLA 2: Coeficiente de Correlación. Propiedades de . Cálculo del

Coeficiente de Correlación Lineal Muestral ( r ). Propiedades e interpretación.

BOLILLA 3: Coeficiente de Determinación ( 2r ). Propiedades e interpretación.

Inferencia estadística de .

BOLILLA 4: Diagrama de dispersión. La ecuación de Regresión Lineal. Predicción.

Inferencia de los Coeficientes de Regresión.

DISEÑO EXPERIMENTAL

TEMA Nº 1: PARTE GENERAL

Contenidos:

BOLILLA 1: Definiciones: Diseño Experimental. Diseño Experimental Agrícola.

Tratamientos. Parcelas o unidades experimentales. Métodos Estadísticos.

BOLILLA 2 Principios Básicos de la Experimentación. Repetición. Aleatorización.

Control Local.

BOLILLA 3: Análisis de la Variancia. Definición. Objetivos.

BOLILLA 4: Comparación de un D.B.C.A. con un D.C.A.

BOLILLA 5: Ventajas y Desventajas del D.B.C.A.

BOLILLA 6: Comparación de un D.C.L. con un D.B.C.A.

BOLILLA 7: Comparación de un D.C.L. con un D.B.C.A.


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BOLILLA 8: Ventajas y Desventajas del D.C.L.

BOLILLA 9: Comparación entre D.C.A., D.B.C.A. y D.C.L.

TEMA Nº 2: DISEÑOS

Contenidos:

BOLILLA 1: A.N.A.V.A. a un Criterio de Clasificación: Tabulación de datos.

Modelo Matemático. Supuestos Básicos. Descomposición de la Suma de

Cuadrados Total. Fórmulas de cálculo. Grados de libertad. Cuadrados Medios.

Cuadro de A.N.A.V.A. Prueba ""F de Snédecor. Hipótesis. Nivel de

significación. Estadística. Regla de Decisión. Decisión.

BOLILLA 2: Diseño Completamente Aleatorizado. Descripción. Aleatorización.

Método Estadístico. D.C.A. con igual y distintos número de repeticiones.

BOLILLA 3: A.N.A.V.A. a Dos Criterios de Clasificación: : Tabulación de datos.

Modelo Matemático. Supuestos Básicos. Descomposición de la Suma de

Cuadrados Total. Fórmulas de cálculo. Grados de libertad. Cuadrados Medios.

Cuadro de A.N.A.V.A. Prueba ""F de Snédecor: Para Muestras y para

Repeticiones. Hipótesis. Nivel de significación. Estadística. Regla de Decisión.

Decisión. Conclusión.

BOLILLA 4: Diseño en Bloques Completos al Azar Descripción. Aleatorización.

Método Estadístico. D.B.C.A con parcela perdida.

BOLILLA 5: Diseño en Cuadrados Latinos: Descripción. Aleatorización. Método

Estadístico. D.C.L. con parcela perdida.

BOLILLA 6: Experimento Factorial aplicado a un D.C.A.: Su uso. Desventajas.

Modelo Matemático. Tabulación de Datos. Estudio previo de la Interacción.

Cálculos de Promedios. Cálculos de Suma de Cuadrados. Cálculos de los Grado

de Libertad. Cuadro de A.N.A.V.A. Conclusiones de Test de ""F .Prueba de

Comparación de Medias.

BOLILLA 7: Experimento Factorial aplicado a un D.B.C.A.: Su uso. Desventajas.


Cálculos de Promedios. Cálculos de Suma de Cuadrados. Cálculos de los Grado

de Libertad. Cuadro de A.N.A.V.A. Conclusiones de Test de ""F .Prueba de


BOLILLA 8: Análisis de Covarianza en D.C.A.: Introducción. Modelo Matemático.

Supuestos básicos del ANACO. Tabulación de Datos. Cálculo de Sumas de

Cuadrados y Sumas de Productos. Cálculo de Grados de Libertad. Cuadro de

ANACO. Test de ""F para tratamientos ajustados. Test de . Cálculo de

Medias de tratamientos ajustados. Prueba de comparaciones de Medias.


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Conclusiones Estadísticas. Interpretación Gráfica.

BOLILLA 9: Análisis de Covarianza en D.B.C.A.: Introducción. Modelo

Matemático. Supuestos básicos del ANACO. Tabulación de Datos. Cálculo de

Sumas de Cuadrados y Sumas de Productos. Cálculo de Grados de Libertad.

Cuadro de ANACO. Test de ""F para tratamientos ajustados. Test de .

Cálculo de Medias de tratamientos ajustados. Prueba de comparaciones de

Medias. Conclusiones Estadísticas. Interpretación Gráfica.

TEMA Nº 3: COMPARACIÓN DE MEDIAS.

Contenidos: BOLILLA 1: Pruebas de Comparaciones de Medias. Comparaciones a priori.

Comparaciones a posteriori. Contrastes. Contrastes ortogonales. Varianza de

un contraste.

BOLILLA 2: Test de ""t (Diferencia Límite Significativa): Requisitos para su

aplicación. Hipótesis. Nivel de significación. Estadístico. Regla de decisión.

Cálculos. Decisión. Conclusión.

BOLILLA 3: Test de Scheffé: Requisitos. Fórmula de comparación.

BOLILLA 4: Test de Tukey: Requisitos. Metodología a seguir.

BOLILLA 5: Test de Tukey para diferente número de repeticiones por

tratamiento. En D.C.A., D.B.C.A. y D.C.L.

BOLILLA 6: Test de Duncan: Requisitos. Metodología a seguir.

BOLILLA 7: Test de Duncan para diferente número de repeticiones por

tratamiento. En D.C.A., D.B.C.A. y D.C.L.

BOLILLA 8:Test de Dunnett: Requisitos. Metodología a seguir. Hipótesis

alternativa bilateral. Hipótesis alternativa unilateral.

Programa de Trabajos Prácticos

Práctico Nº 1.: Tema: Estadística Descriptiva

Objetivos:

Desarrollar estrategias para el análisis de datos univariados, su representación y

obtención de conclusiones.

Contenidos:

Serie Simple y Serie de Frecuencia. Tratamiento de una variable continua con

datos agrupados y no agrupados. Tratamiento de una variable discreta.

Distribuciones de Frecuencias. Histograma y Polígono de Frecuencias absolutas,


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relativas y acumulativas.

Media Aritmética: Media Aritmética Simple. Media Aritmética Ponderada.

Mediana: aplicaciones para variables discreta y continua. Determinación Gráfica y

Analítica.

Cuartiles, Quintiles, Deciles, Percentiles: Aplicaciones para variables discreta y

continua.

Moda: Aplicaciones para variables discreta y continua. Determinación Gráfica y

Analítica.

Rango o Recorrido; Desviación Media: Aplicaciones con datos agrupados y no

agrupados.

Variancia y Desviación Estándar o Típica: Aplicaciones con datos agrupados y no

agrupados.

Coeficiente de Variación o de Variabilidad. Coeficiente de Asimetría. Curtosis.

Práctico Nº 2.: Tema: Probabilidad

Objetivos:

Formar al alumno en el análisis reflexivo y crítico ante la incertidumbre de los

procesos inductivos, en la conceptualización más simple de la Probabilidad.

Contenidos:

Proceso Aleatorio Casual. Experimento Aleatorio. Punto Muestral. Espacio

Muestral. Selección Aleatoria. Evento, Suceso o Hecho.

Definición Clásica. Definición o Teoría de la Frecuencia Relativa. Definición o

Visión Subjetiva de la Probabilidad. Axiomas de Probabilidad.

Sucesos Mutuamente Excluyentes. Regla Aditiva. Sucesos Solapados o Unidos.

Sucesos Complementarios.

Sucesos Independientes. Regla Multiplicativa para Eventos Independientes.

Eventos Dependientes. Probabilidad Condicional. Regla Multiplicativa para

Eventos Dependientes.

Práctico Nº 3.: Tema: Distribuciones Discretas

Objetivos:


procesos inductivos, en el cálculo más complejo con la ayuda de Distribuciones

Probabilísticas para Variables Discretas y su uso en situaciones reales

agronómicas.

Contenidos:

Distribución Binomial. Función de probabilidad binomial, función de distribución,

parámetros, representación gráfica.


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Distribución de Poisson. Función de probabilidad de Poisson, función de

distribución, representación gráfica.

Práctico Nº 4.: Tema: Distribución Normal

Objetivos:


procesos inductivos, en el cálculo más complejo con la ayuda de Distribuciones

Probabilísticas para Variables Continuas y su uso en situaciones reales

agronómicas.

Contenidos:

Distribución Normal Estandarizada o Reducida. Función Estandarizada de la

Distribución Acumulada. Uso de Tablas. Parámetros.

Práctico Nº 5.: Tema: Inferencia de Parámetros con Muestras Grandes

Objetivos:

Crear en el alumno la necesidad de la Inferencia en la toma de decisiones y el

reconocimiento del método Científico en el trabajo serio y responsable para el

caso de muestras grandes.

Contenidos:

Pruebas de Hipótesis Estadísticas. Formulación de las Hipótesis. Especificación

del Nivel de Significación. Selección de la Estadística Adecuada. Determinación

de los Criterios de Decisión. Cálculos. Toma de Decisiones. Conclusión.

Inferencia de Medias y Proporciones, con Muestras Grandes. Inferencia de

Medias. Inferencia de Proporciones. Inferencia de la Comparación de

Proporciones. Intervalos de Confianza.

Práctico Nº 6: Tema: Distribución Chi Cuadrado

Objetivos:



caso de muestras chicas, y el uso de metodologías especificas como es el caso de

la Distribución de Chi Cuadrado

Contenidos:

Distribución Chi Cuadrado. Aplicaciones de Chi Cuadrado:

Inferencia de Variancia.

Pruebas de Frecuencias Observadas (Ajuste a Probabilidades o Proporciones


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Teóricas).

Pruebas de Frecuencias Observadas (Prueba de Independencia – Cuadro de

Contingencia).

Pruebas de Frecuencias Observadas (Prueba de Homogeneidad). Corrección de

Yates. Aplicaciones.

Práctico Nº 7: Tema: Distribución “t” de Student. Inferencia de Medias cuando se desconoce la Varianza.. Distribución F de Snedecor

Objetivos:



caso de muestras chicas, , y el uso de metodologías especificas como es el caso

de la Distribuciones de “t” y “F”.

Contenidos:

Distribución ""t de Student. Aplicación en Inferencia de la Media cuando la

Variancia es desconocida. Intervalo de Confianza para la Media. Uso de Tablas.

Distribución ""F de Snedecor. Inferencia de la comparación entre Variancias.

Uso de Tablas.

Práctico Nº 8: Tema: Correlación y Regresión Objetivos:

Desarrollar habilidades en el alumno para analizar variables asociadas y generar

la satisfacción con el uso de tales metodologías. Contenidos:

Población bivariable. Distintos tipos de Correlación.

Coeficiente de Correlación. Cálculo del Coeficiente de Correlación Lineal

Muestral ( r ). Interpretación.

Coeficiente de Determinación ( r2 ). Interpretación. Inferencia estadística de .

Diagrama de dispersión. La ecuación de Regresión Lineal. Predicción. Inferencia

de los Coeficientes de Regresión.

Regresión curvilínea. Polinomio de segundo grado. Aplicaciones.

Práctico Nº 9: Tema: Diseño Completamente Aleatorizado

Objetivos:

Iniciar al alumno en la práctica del método científico con mecánicas simples para

la toma de decisiones.

Contenidos:

Análisis de Variancia a un Criterio de Clasificación: Diseño Completamente


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Aleatorizado: Descripción, Aleatorización, Método Estadístico. Ejemplos, con

igual número de repeticiones y con diferente número de repeticiones.

Práctico Nº 10: Tema: Diseño en Bloques al Azar

Objetivos:

Hacer conocer a los educandos la aplicación de control local en la

experimentación.

Contenidos:

Análisis de Variancia a dos Criterios de Clasificación: Diseño en Bloques

Completos al Azar: Descripción, Aleatorización, Método Estadístico. Caso de

Parcela Perdida. Fórmula de cálculo para la estimación de una Parcela Perdida.

Método Estadístico. Diseño en Bloques Completos al Azar con Parcela Perdida.

Diferencias entre el Diseño Completamente Aleatorizado y el Diseño en Bloque

Completos al Azar.

Práctico Nº 11: Tema: Prueba de Significación de Medias

Objetivos:

Mostrar la forma de continuar con la planificación para la toma de decisión final.

Contenidos:

Test de ""t (Diferencia Límite Significativa).

Test de Scheffé.

Test de Tukey. Test de Tukey para diferente número de repeticiones por

tratamiento.

Test de Duncan. Test de Duncan para diferente número de repeticiones por

tratamiento. Comparación entre los Tests de Duncan y Tukey.

Test de Dunnett.

Práctico Nº 12: Tema: Experimentos Factoriales

Objetivos:

Indicar una manera interesante y de uso muy conocido para obtener mayor

información de datos de la práctica profesional y científica.

Contenidos:


Cálculo de Promedios. Cálculo de Sumas de Cuadrados y Grados de Libertad.

Cuadro de A.N.A.V.A. Conclusiones del Test de ""F . Pruebas de comparaciones de

Medias.

Práctico Nº 13: Tema: Análisis de Covarianza


- Página - 18 -

Objetivos:

En la práctica profesional aparecen situaciones como las que resuelve el análisis

de Covariancia que el alumno debe aprender a aplicar.

Contenidos:

Modelo Matemática. Supuestos básicos del A.N.A.C.O. Tabulación de Datos.

Cálculo de Sumas de Cuadrados y Sumas de Productos. Cálculo de Grados de

Libertad. Cuadro de A.N.A.C.O. Test de ""F para tratamientos ajustados. Test

de . Cálculo de Medias de tratamientos ajustados. Prueba de comparaciones de

Medias. Interpretación Gráfica.

Seminarios/Talleres

Tema: Planificación Estadística

Objetivos:

Generar en el alumno el hábito del trabajo planificado, con todo lo que ello

significa, es decir previsibilidad, confiabilidad, etc.

Contenidos:

Planificación Estadística

En laboratorio. A campo. ¿Cómo debe ser una planificación estadística?.

Planificación Estadística. Título. Autor / es. Objetivo / s. Modelo Matemático.

Duración del ensayo. Tratamientos. Unidad experimental. Repeticiones. Número

total de Unidades Experimentales. Aleatorización. Croquis de campo. Variable

aleatoria. Tabulación de datos. Fórmulas. Cuadro de A.N.A.V.A. Prueba de


Total de horas:

3 horas.

Actividades Prácticas Integradas

Tema:

Objetivos:

Contenidos:

Cátedras participantes:

Lugar de realización:.

Metodología de la Enseñanza:


- Página - 19 -

Clases Teóricas y Prácticas

Clases Teóricas: Expositivas participadas

Clases Prácticas: Expositivas y En grupos

Clases Teórico-Prácticas: no

Seminarios / Talleres: Trabajo en Grupos y conclusiones compartidas

y discutidas.

Actividades Prácticas de Integración: Trabajo y Reflexión en grupos

y conclusiones compartidas y discutidas.

Condiciones para Regularizar la Materia: Para ser considerado alumno regular deberá reunir las siguientes condiciones:

1.- Haber aprobado y concurrido, como mínimo, al 80% (ochenta por ciento) de las

clases prácticas.

2.- Tener completa y aprobada la carpeta de Trabajos Prácticos.

3.- Haber aprobado las 2 (dos) pruebas parciales o las recuperatorias de las

mismas.

Evaluación: Trabajos Prácticos Áulicos: Exámenes Parciales consistentes en la

resolución de situaciones problemáticas supuestas y reales.

Trabajos de campo: No se realizan.

Trabajo de Laboratorio: No se realizan.

Seminarios / Talleres: No se realizan.

Actividades Prácticas de Integración: No se realizan.

Examen Final

Alumno Regular: Oral

Alumno Libre: Escrito y Oral.

Por Promoción: No hay.

Bibliografía Disponible:

ATO, M. y J. J. LOPEZ. 1994. Fundamentos de Estadística con SYSTAT. Ed. Addison-Wesley Iberoamericana. BAIRD, D. C. 1991. Experimentación. Ed. Prentice Hall. BARTES, A. P. et al¡. 2000. Métodos Estadísticos. Alfaomega Grupo Editor SL. BONILLA, José Gildaberto. 1991. Métodos Prácticos de Inferencias Estadística. Ed. Trillas. CABALLERO, Wilfredo. 1975. Introducción ala Estadística. Inst. Interamericano de Ciencias Agrícolas.


- Página - 20 -

CANTATORE DE FRANK, Norma. 1980. Manual de Estadística Aplicada. Ed. Hemisferio Sur. CAPPELLETTI, Carlos Alberto. 1972. Elementos de Estadística. (Con aplicaciones a la Agronomía). Ed. Cesarini Hnos.

COCHRAN Y COX. 1971. Diseños Experimentales. Ed. Trillas.

CRAMER, Harald. 1979. Elementos de la Teoría de Probabilidades y algunas de

sus aplicaciones. Ed. Aguilar S.a.

CHING CHUN LI. 1977. Introducción a la Estadística Experimental.

Mc6raw-Hill. CHOU Ya Lun. 1977. Análisis Estadístico. Ed. Iberoamericana.

CHRISTENSEN, H. 1997. Estadística - Paso a Paso. Ed. Trillas.

DIXON Y MASSEY. 1970. Introducción al Análisis Estadístico. Ed. Mc.

Graw-Hill.

GMURMAN, V. E. 1974. Teoría de las Probabilidades y de Estadística

Matemática. Ed. en URSS.

GMURMAN, V. E. 1975. Problemas de la teoría de las Probabilidades y de

Estadística Matemática. Ed. en URSS.

LITTLE, Thomas. 1976. Métodos Estadísticos para la Investigación en

Agricultura. Ed. Trillas.

MENDENHALL W. 1993. Estadística para Administración y Economía. Ed. Grupo

Editorial Americana.

MONTGOMERY, D. 1991. Diseño y Análisis de Experimentos. Grupo Ed.

Iberoamericana.

OSTLE, B. 1974. Estadística Aplicada. Ed. Limusa.

PIMENTEL GOMES, Frederico. 1978. Curso de Estadistica Experimental.

FEALQ. PIMENTEL GOMES, Frederico. 1971. Iniciacao a estatistica. FEALQ.

QUINTEROS, H. 0. 2001. Bioestadística. Editorial UNJu.

QUINTEROS, H. 0. 1997. Diseño Experimental. Editado por FCA

ROBLES, Camilo. 1973. Biometría y Técnica Experimental. S. D. N°4 - UNT.

RUIZ MACIAS, Pedro. 1980. Estadística Aplicada a la Investigación Agraria.

Ed. Minist. De Agricultura.

SNEDECOR - COCHRAN. 1971. Métodos Estadísticos. Cia. Editorial Continental.

SOLA , Edelveis. 1966. Guía Práctica para la Planificación, Análisis e

Interpretación de los biselas Experimentales más comunes. Edit. Por INTA.

SPIEGEL MURRAY. 1975. Teoría y Problemas de Estadística. Ed. Mc6raw-Hill. TORANZOS , Fausto. 1971. Teoría Estadística y Aplicaciones. 3° Ed. Editorial

Kapelusz

Bibliografía Docente:


- Página - 21 -

CAMPOS , Humberto De. 1983. Estadística Experimental nao Paramétrica.

FEALQ. CAMPOS , Humberto De. 1984. Estadística Aplicada a Experimentacao

com cana de acucar. FEALQ.

COCHRAN Willian G. 1980. Técnicas de Muestreo. Ed. John Wiley & Sons, Inc.

CONOVER, W J. 1980 Practica¡ Nonparametric Statistics. Ed. John Wiley & Sons,

Inc.

MOOD - GRAYBILL. 1972. Introducción a la Teoría de la Estadística. 4° Ed. Ed.

Aguilar S.a.

RAO, P. 2000 Sampling Methodologies with applications. Ed. Chapman & Hall.

SPRENT, P. and N.C. SMEETON 2001 Applied Nonparametrics Statistical

Methods. 3° Ed

STEEL & TORRIE. 1980. Principles and Procedures of statistics.2° Ed. Mc.Graw

Hill.

Bibliografía Sugerida al Alumno:

CANTATORE DE FRANK, Norma. 1980. Manual de Estadística Aplicada. Ed. Hemisferio Sur. COCHRAN Y COX. 1971. Diseños Experimentales. Ed. Trillas

CHING CHUN LI. 1977. Introducción a la Estadística Experimental.

Mc6raw-Hill. CHOU Ya Lun. 1977. Análisis Estadístico. Ed. Iberoamericana.

QUINTEROS, H. 0. 2001. Bioestadística. Editorial UNJu.

QUINTEROS, H. 0. 1997. Diseño Experimental. Editado por FCA

ROBLES, Camilo. 1973. Biometría y Técnica Experimental. S. D. N°4 - UNT.

RUIZ MACIAS, Pedro. 1980. Estadística Aplicada a la Investigación Agraria.

Ed. Minist. De Agricultura.

SNEDECOR - COCHRAN. 1971. Métodos Estadísticos. Cia. Editorial Continental

Horario de Clases Teóricas: Primer Cuatrimestre Lunes Martes Miércoles Jueves Viernes Sábado

08:00

09:00

10:00

11:00

12:00

13:00

14.00

15.00

16.00 Clase

Teórica

17.00


- Página - 22 -

18:00

19:00

20:00

21:00


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Horario de Clases Prácticas: Primer cuatrimestre Lunes Martes Miércoles Jueves Viernes Sábado

08:00

09:00

10:00

11:00

12:00

13:00

14:00

Comisión 1 Comisión 2

15:00

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18:00

19:00

20:00

21:00

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