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DCA-702

Diseos experimentales

Datos generales

Unidad acadmica: Departamento de Ingeniera Agroindustrial

Programa educativo: Doctorado en Ciencias Agroalimentarias

Nivel educativo: Doctorado en Ciencias

Estructura curricular: Lnea de Generacin y Aplicacin del Conocimiento

Denominacin: Metodolgica

Asignatura: Diseos experimentales

Carcter: Obligatorio

Tipo: Terico y prctico

Prerrequisitos: Mtodos estadsticos

Profesora: Ph.D. Ma. Carmen Ybarra Moncada, Dr. Arturo Hernndez

Montes

Ao: Primero

Sesin: Primavera

Semestre: Primero

Horas totales/semana: 4

Horas totales del curso: 64

Horas totales de estudio independiente/semana: 2

Horas totales de estudio independiente: 32

Crditos: 6

Clave: DCA-702

Introduccin

La ciencia estadstica y las matemticas han demostrado ser herramientas

fundamentales de investigacin en las ciencias biolgicas. En particular los diseos

experimentales han permitido un estudio planificado de fenmenos relacionados

con la ciencia, la tecnologa y la innovacin agroalimentaria que en gran medida se

realiza por la va experimental. Por esta razn, resulta muy conveniente que el

estudiante de las ciencias agroalimentarias comprenda y aplique las metodologas

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relacionadas con los diseos de experimentos y con el anlisis de la informacin

generada y, adems, sea capaz de realizar una interpretacin correcta de los

resultados para su difusin y emisin de recomendaciones.

La investigacin en alimentos aborda problemas de carcter experimental, dado que

los procesos de produccin, conservacin y transformacin son afectados por

variables ambientales, fisicoqumicas, biofsicas y bioqumicas, entre otras. Esto

implica una estrecha relacin con todas las asignaturas del Programa, a travs de

un acompaamiento metodolgico en todo el proceso de formacin cientfica. Por

tal motivo, el doctorando debe mostrar plena disposicin al aprendizaje de

metodologas y pensamiento estadstico, para aplicarlos a las asignaturas que curse

y a su proyecto de investigacin.

La asignatura Diseos experimentales es de formacin integradora y brinda el tipo

de conocimiento de carcter terico y prctico. Tiene relacin horizontal con las

asignaturas: Tpicos selectos de poscosecha I y Qumica de alimentos. Tiene una

amplia relacin vertical con todas las asignaturas del Programa, entre las que

destacan: Factores de precosecha que afectan la calidad poscosecha de frutos,

Ingeniera de procesos de manejo poscosecha de frutas y vegetales, Tpicos

selectos en alimentos de origen animal, Identificacin de compuestos orgnicos por

mtodos espectroscpicos, Modelacin matemtica y simulacin de bioprocesos,

Proyecto de investigacin I-VII, Seminario de investigacin I-IV y Tpicos selectos

de poscosecha II.

Metodologa de trabajo. La modalidad de la asignatura corresponde a un curso

terico y prctico con enfoque metodolgico y aborda actividades tales como: la

solucin de problemas y casos prcticos; respuesta a cuestionarios y trabajos de

investigacin individual y/o en equipo.

Los recursos materiales y didcticos constan de: libros, artculos cientficos,

ejercicios impresos, material audiovisual, conferencias, videos, equipo de cmputo,

can, software disponible (principalmente SAS y hoja de clculo; R, Unscrambler,

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Minitab). Recursos fsicos o lugar de trabajo es en biblioteca, aula, campo, sala de

cmputo y oficina.

Dado el carcter del contenido de esta asignatura se implementar en mayor grado

el mtodo de enseanza de las ciencias exactas y en menor cuanta los mtodos

de la conferencia, discusin en pequeos grupos, debate y estudios de casos.

La evaluacin de la asignatura consiste en tres niveles: inicial, intermedia y final. En

cada una se considera el trabajo individual y por equipo. Se contempla, adems,

trabajo independiente para la solucin de series de ejercicios; exposicin de temas

y aplicacin de exmenes.

Presentacin

Para generar, describir, analizar, as como para estimar e inferir aspectos de inters

sobre un problema de investigacin cientfica, se aplican los diseos

experimentales, que conforman un grupo de tcnicas tiles para el estudio de

situaciones que incluyen la medicin de variables sobre la unidad experimental.

La asignatura inicia con conceptos fundamentales de la metodologa de la

investigacin cientfica, contina con comparaciones entre medias muestrales y

finaliza con un amplio rango de enfoques de modelos de diseos experimentales y

su anlisis de varianza. El contenido contribuye a que el estudiante adquiera el

conocimiento y aplique los mtodos ms usuales en la investigacin cientfica, con

nfasis en el anlisis de procesos agroalimentarios.

Se contempla la activacin y desarrollo del pensamiento abstracto, para favorecer

el anlisis cuantitativo y cualitativo de diversos problemas asociados con el sector

agroalimentario, y promover el pensamiento disciplinario en la conduccin de la

investigacin cientfica.

Objetivos

Estructurar un pensamiento analtico, mediante los diseos experimentales,

para la planeacin de investigacin que contribuya a la solucin de problemas

en ciencia, tecnologa e innovacin del mbito agroalimentario.

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Manejar conocimientos fundamentales de diseo de experimentos, mediante el

estudio los principios tericos, para su comprensin y aplicacin en

investigaciones pertinentes.

Adquirir la capacidad de comunicacin y de trabajo en equipo, con estudios de

casos de diseos experimentales, para la formulacin de conclusiones y toma

de decisiones.

Contenido

Unidad I. Bases de la experimentacin.

(10 horas de teora)

Objetivo: Analizar los conceptos bsicos de la planeacin experimental, mediante

la discusin y aplicacin de conceptos, para apropiarse de las bases fundamentales

en la planeacin de una investigacin.

1.1. La estadstica en el mtodo cientfico.

1.2. Tipos de investigacin cientfica.

1.3. Investigacin experimental.

1.4. Conceptos bsicos en estadstica.

1.5. Error experimental y su control.

1.6. Seleccin de los tratamientos, de la muestra y de la unidad

experimental.

1.7. Teora de la estimacin lineal.

Unidad II. Comparaciones entre medias muestrales.

(10 horas teora)

Objetivo: Aplicar los mtodos de comparacin de medias ms conocidos, mediante

el uso de sus principios tericos, para el anlisis de resultados experimentales que

le permitan sugerir una solucin a problemas en ciencia, tecnologa e innovacin

del mbito agroalimentario.

2.1. Comparaciones entre dos medias muestrales.

2.2. Comparaciones mltiples.

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2.3. Contrastes ortogonales.

2.4. Simulacin de datos con elevada variabilidad.

Unidad III. Modelos de diseos experimentales y anlisis de varianza.

(26 horas teora)

Objetivo: Aplicar diseos experimentales, mediante el uso de metodologas

estadsticas y resultados de experimentos, para la sistematizacin, interpretacin y

comunicacin de la investigacin cientfica.

3.1. Modelos de clasificacin simple y de clasificacin doble (desglosar diseos

DCA, DBCA DBIA, SR, arreglos factoriales)

3.2. Modelo de efectos fijos y de efectos aleatorios.

3.3. Modelo de efectos mixtos.

3.4. Medidas repetidas.

3.5. Teora de datos perdidos.

Actividades prcticas

Esta asignatura consiste de seis prcticas, requiriendo un total de 18 horas. Las

actividades se realizarn en el aula o en la sala de cmputo.

No. Nombre de la

prctica Objetivos Horas Unidad

1 Planeacin

experimental

Disear la planeacin experimental de una investigacin cientfica, mediante la aplicacin de conceptos estadsticos fundamentales, para la propuesta de soluciones a problemas del mbito agroalimentario.

2 I

2 Comparaciones

de medias

Aplicar mtodos de comparaciones de medias y contrastes ortogonales a resultados experimentales, mediante el uso de un paquete estadstico, para determinar el efecto de los tratamientos.

Interpretar los resultados, con base en la teora y en el contexto particular del problema abordado, para la propuesta de soluciones a problemas del mbito agroalimentario.

4 I y II

3 Diseos de

experimentos

Analizar resultados experimentales, mediante la aplicacin de los modelos lineales estudiados, para la interpretacin de resultados y emisin de recomendaciones.

6 III

4 Exposicin

Exponer el informe final de una investigacin experimental conducida durante el semestre, mediante el uso de las TIC, para la comunicacin, difusin y crtica de resultados.

6 I-III

6

Metodologa

Para desarrollar el proceso de enseanza y aprendizaje de los diseos

experimentales se implementan diversas actividades enfocadas a motivar el gusto

por la materia:

i. Tcnicas grupales: debates, lluvia de ideas.

ii. Tcnicas audiovisuales: videos documentales especializados.

iii. Solucin de problemas: ejercicios de retos, cuestionarios, mapas mentales.

iv. Tcnicas tradicionales: presentacin del profesor, seminario por estudiantes,

lecturas.

v. Aprendizaje basado en proyectos y estudios de caso.

Los recursos materiales y apoyos didcticos consisten en: libros, artculos

cientficos, ejercicios impresos, material audiovisual, conferencias, videos, equipo

de cmputo, can, pginas web, software disponible (principalmente SAS y hoja

de clculo; R, minitab). Recursos fsicos o el lugar de trabajo es en biblioteca, aula,

oficina y sala de cmputo.

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Evaluacin (E)

E Elaborar/presentar/ Indicadores Valor Objetivo

Inic

ial Examen diagnstico

individual

Examen 0 Valorar los conocimientos tericos y manejo de paquetes estadsticos, mediante un examen, para la definicin de prioridades de regularizacin.

Inte

rmed

ia

Casos hipotticos en clase Individual Por equipo

Reporte de soluciones

5 5

Elaborar soluciones a problemas propuestos, mediante la aplicacin de principios tericos y metodolgicos de los diseos experimentales, para la conclusin y propuesta de recomendaciones a casos de estudio del mbito agroalimentario.

Estudio independiente Casos Lecturas

Reportes, Anlisis de datos y soluciones.

10 10

Resmenes

Seminarios en equipo

Exposicin, material didctico

10

Examen 1 individual Unidad uno y dos

Examen 20

Examen 2 individual Unidad tres

Examen 20

Fin

al

Proyecto en equipo Reporte escrito, exposicin, uso de TIC

20

Elaborar un proyecto de investigacin relacionado con los objetivos de su LGAC y su tesis, mediante la aplicacin del mtodo cientfico, para la propuesta de soluciones y/o la realizacin de innovaciones en procesos de la agroindustria.

Bibliografa bsica

1. Box, G. E., Hunter, J. S. & Hunter, W. G. (2005). Estadstica para investigadores:

diseo, innovacin y descubrimiento. John Wiley & Sons. New, Jersey, U.S.A.

2. Jiang, J. (2005). Linear and generalized linear mixed models and their

applications. Springer. Davis, California.

3. Littell, R. C., Milleken, G. A., Stroup, W. W., Wolfinger R. D. & Schabenberger, O.

(2006). SAS for mixed models. SAS Institute Inc. Cary, NC.

4. Mason, R. L., Gunst, R. F. & Hess, J. L. (2003). Statistical Design and Analysis

of Experiments (with applications to engineering and science). Wiley-Interscience.

New, Jersey, U.S.A.

5. Martnez, G. A. (1994). Experimentacin Agrcola. Mtodos estadsticos. UACh.

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Bibliografa complementaria

6. Cochran, W. & G. Cox. (1992). Experimental Designs. Second Edition, John

Wiley & Sons Inc. New, Jersey, U.S.A.

7. Kuehl, R. O. (2001). Diseo de experimentos: Principios Estadsticos para el

diseo y anlisis de Investigaciones. Thomson Learning.

8. Montgomery, D. C. (1994). Diseo y Anlisis de Experimentos. Iberoamrica,

Mxico.

9. Steel, R. & Torrie J. (1985). Bioestadstica: principios y procedimientos. Segunda

Edicin, McGraw- Hill.

10. Wu, C. F. J. & Hamada, M.S. (2009). Experiments: Planning, Analysis, and

Optimization. Wiley & Sons Inc.

Publicaciones en revistas

Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology)

Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society)

Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics)

JNIRSJournal of Near Infrared Spectroscopy

Perfil del profesor

Especialista en Estadstica, preferentemente con Doctorado en Ciencias

(estadstica, gentica, matemticas, actuara, agricultura) con un mnimo de dos

aos de experiencia docente, de investigacin o de trabajo en las reas de

matemticas, actuara, gentica y/o agricultura.