2.2 TAMAÑO OPTIMO DE PARCELA O UNIDAD EXPERIMENTAL.

El tamaño óptimo aceptado o recomendado para una unidad experimental está dado por un número de factores.

Por ejemplo: el tamaño de una parcela de campo está determinada por las facilidades disponibles para manejar la parcela, así, si hay a disposición equipo potente para su manejo, una parcela grande puede ser esencial, por el contrario si no es posible obtener este tipo de equipos, el experimentador está forzado a utilizar una parcela pequeña o a sub muestrear.

La cantidad total de material experimental disponible es un factor en la determinación del tamaño óptimo de una unidad experimental, ya que el experimentador puede tener solamente un número fijo de animales, plantas, semillas o un área fija de suelo a su disposición. Tamaño y formula de parcela:

Ax: K1+K2X (1)

Ax: Costo total por parcela de tamaño x- unidades (medida en pesos/parcela).

B1: Una constante que representa el costo fijo por parcela ($/parcela).

B2: Constante que representa los costos variables ($/plantas).

X: Numero de plantas.

2.3 FORMA DE LAS UNIDADES O PAREDES EXPERIMENTALES.

Es el pedazo de material a la cual se le aplica el tratamiento. La unidad experimental puede ser un animal, 10 pollos de corral, media hora, etc.El conjunto de elementos sobre los cuales se hacen las mediciones y a los cuales un tratamiento puede ser asignado independientemente se denomina unidad experimental (UE); de otra parte, al conjunto de unidades experimentales se les denomina material experimental. Cada unidad experimental contiene una o más unidades muéstrales, en las cuales las condiciones experimentales planeadas previamente se realizan.

Por su naturaleza, las unidades muéstrales de la misma unidad experimental deben recibir el mismo tratamiento, consecuentemente la asignación del tratamiento a estas unidades muéstrales no es independiente.

Es importante, dado que para hacer inferencia sobre los efectos del tratamiento se requiere tener un conocimiento de la estimación de la variabilidad inherente al material experimental, esta variabilidad es conocida como el error experimental. Dicha estimación es dada por la variación entre unidades idénticamente tratadas, las cuales inicialmente pudieron haber sido tratadas de manera distinta. Sólo la unidad experimental considerada como un todo satisface este requisito. La variación entre las unidades experimentales provee una estimación del error experimental. En general, al calcular los errores de estimación de los efectos del tratamiento, el valor de la variación entre unidades muéstrales, dentro de las unidades experimentales, es muy pequeño.

2.4 NUMERO DE REPETICIONES, CONSIDERACIONES GENERALES.

Numero de repeticiones.

Es absolutamente aconsejable realizar varias observaciones para cada nivel de tratamiento (condición experimental), para que los errores de medida e influencias no controladas de variables extrañas puedan contrarrestarse entre sí.

Los errores que afectan al número de repeticiones disminuyen siempre que los errores aumenten.Numero de repeticiones para la prueba de significación. Puede aplicarse de dos formas mediante especificación de tamaño de la verdadera.Consideraciones generales.

1.- El número de repeticiones o unidades experimentales cambia según la variable de interés, por lo tanto, debe seleccionarse la variable de mayor importancia.2.- Por lo general, en análisis de varianza no debe tener menos de 10 grados de libertad para el error experimental, es preferible utilizar 15 o más.3.- Esta regla general se basa en el hecho de que los valores de la tabla de F cambian relativamente pero con 12 o más grados de libertad en el error.4.- Es posible calcular el número de repeticiones o unidades experimentales por tratamiento para lograr una cierta probabilidad de obtener un resultado significativo.

2.5 SELECCIÓN DEL MATERIAL EXPERIMENTAL.

La elección de un diseño estadístico o diseño experimental adecuado depende fundamentalmente de los siguientes aspectos: el diseño de tratamiento, el diseño de control de error y el muestreo y diseño de observaciones.

2.6 AGRUPAMIENTO DE LAS UNIDADES EXPERIMENTALES Y DE LOS TRATAMIENTOS.

El agrupamiento de las unidades experimentales en dos direcciones (filas y columnas) y la asignación de los tratamientos al azar en las unidades, de tal forma que en cada fila y en cada columna se encuentren todos los tratamientos constituye un diseño cuadrado latino.

Características: 1. Las u.e. se distribuyen en grupos, bajo dos criterios de homogeneidad dentro de la fila y dentro de la columna y heterogeneidad en otra forma.2. En cada fila y en cada columna, el número de unidades es igual al número de tratamientos. 3. Los tratamientos son asignados al azar en las unidades experimentales dentro de cada fila y dentro de cada columna.4. El número de filas = número de columnas = número de tratamientos.5. Los análisis estadísticos T-student, Duncan, Tuckey y en pruebas de contraste se procede como el diseño completo al azar y el diseño de bloques. La desviación estándar de la diferencia de promedios y la desviación estándar del promedio, están en función del cuadrado medio del error experimental

2.7 EFECTOS DE LA COMPETENCIA ENTRE Y DENTRO DE LAS UNIDADES EXPERIMENTALES.Se refiere a influencias desventajosas o nocivas de una unidad experimental sobre otra. Los efectos de ``borde'' o ``callejón'' (efecto sobre plantas o animales, causados por adyacencia de unas desiertas o inhabitadas) se han incluido en la competencia entre parcelas y su influencia puedeser retirada de un experimento utilizando material de defensa que debe descartarse. Entre algunos ejemplos que ilustran lo anterior tenemos: algunas variedades de plantas que pueden afectar adversamente otras variedades que crecen adyacentes a ellas, debido a que aparentemente pueden ser mejores competidoras. Plantas sobre una parcela con tratamiento no fertilizante o con tratamiento no riego pueden extraer algo de nutrientes o agua de las parcelas tratadas. El proporcionar más o menos separación de las unidades experimentales es suficiente para retirar el efecto de competencia. El experimentador puede ampliar la distancia entre filas y disminuir la distancia entre plantas dentro de la fila. Sin embargo, defender o bordear el material experimental puede considerarse como una alternativa relativa.

2.8 EXPERIMENTOS COMUNES DE LA INVESTIGACION AGRICOLA.La búsqueda de nuevas técnicas de cultivo y de manejo de los animales, para determinar los más productivos, más resistentes a las plagas y las enfermedades, plantas con mayor capacidad para absorber los nutrientes, mayor resistencia a la sequía, a la salinidad y menor período vegetativo con vistas a la obtención de mayor producción agropecuaria y más calidad de la misma. Contribuye para hacer avanzar el nivel científico-técnico del proceso productivo.La experimentación agrícola, entre otros factores, debe contribuir a la obtención de una agricultura con alto nivel científico–técnico y económico que responda a los requerimientos de la sociedad. Para ello es necesario considerar el proceso de investigación yexperimentación sobre una base científica y armónicamente concebida hacia la solución de los problemas fundamentales de la agricultura. La agricultura impone la necesidad de la búsqueda de nuevas técnicas de cultivo y de manejo de los animales, así como de plantas y animales más productivos, más resistentes a las plagas y las enfermedades, plantas con mayor capacidad para absorber los nutrientes, mayor resistencia a la sequía, a la salinidad y menor período vegetativo con vistas a la obtención de mayor producción agropecuaria y más calidad de la misma. 

2.9 CONSIDERACION EN LA EXPERIMENTACION, PLANEACION, EJECUCION, RECOLECCION, ANALISIS E INTERPRETACION DE LOS DATOS DE UN EXPERIMENTO.

Planeación.La planeación experimental forma parte natural de la mayoría de las investigaciones científicas e industriales, en muchas de las cuales, los resultados del proceso de interés se ven afectados por la presencia de distintos factores, cuya influencia puede estar oculta por la variabilidad de los resultados muéstrales. Es fundamental conocer los factores que influyen realmente y estimar esta influencia. Para conseguir esto es necesario experimentar, variar las condiciones que afectan a las unidades experimentales y observar la variable respuesta. Del análisis y estudio de la información recogida se obtienen las conclusiones.

La forma tradicional que se utilizaba en la experimentación, para el estudio de estos problemas, se basaba en estudiar los factores uno a uno, esto es, variar los niveles de un factor permaneciendo fijos los demás. Esta metodología presenta grandes inconvenientes: a).- Es necesario un gran número de pruebas. b).- Las conclusiones obtenidas en el estudio de cada factor tiene un campo de validez muy restringido. c).- No es posible estudiar la existencia de interacción entre los factores. d).- Es inviable, en muchos casos, por problemas de tiempo o costo.Las técnicas de diseño de experimentos se basan en estudiar simultáneamente los efectos de todos los factores de interés, son más eficaces y proporcionan mejores resultados con un menor coste.Ejecución.Se aplican métodos de recolección de datos, no requieren mediciones ni análisis estadísticos.Se obtienen las perspectivas y puntos de vista de los participantes.El proceso de indagación cualitativa es flexible y se mueve entre los eventos y su interpretación, entre las respuestas y el desarrollo de la teoría. Su objetivo es reconstruir la realidad tal y como se observa.No se pretende generalizar de manera pirobalística los resultados a

poblaciones amplias.Recolección.Una fuente de información es el medio de cual procede la información, que satisface las necesidades del conocimiento de una situación o problema presentado, que posteriormente será utilizado para lograr los objetivos esperados.Se clasifican en:a).- Fuentes primarias.b).- Fuentes secundarias.Las fuentes primarias son aquellas en la que los datos provienen directamente de la población o muestra de la población, mientras que las fuentes secundarias son aquellas que parten de datos pre-elaborados, como pueden ser datos obtenidos de anuarios estadísticos de internet o de medios decomunicación.Las cuales a su vez pueden dividirse en:a).- Información directa.b).- Información indirecta.La información directa es cuando el investigador toma directamente los datos de la población. La información es indirecta cuando los datos no son obtenidos directamente por el investigador.Análisis e interpretación de los datos de un experimento.Si bien el análisis e interpretación de los resultados es la última etapa del proceso de investigación, todas Ias anteriores, comprendidas en el diseño, concurren hacia la realización de esta importante operación.

a).- Análisis de datos. La relación entre análisis e interpretación y la forma específica que toman, tanto separada como conjuntamente, varían de un estudio a otro" , dependiendo de los distintos esquemas o niveles de investigación y, fundamentalmente, del diseño propuesto.

b).- Análisis de los datos cuantificados. Algunos tipos de estudios, por su naturaleza, aportan datos elaborados, es decir, cuantificados. El tratamiento estadístico de los datos permite un análisis adecuado que puede tener diversos alcances, los cuales dependen de los objetivos de la investigación y de las hipótesis formuladas.

c).- Análisis de los datos no cuantificados. No todos los aspectos del material recogido pueden ser categorizados y, consecuentemente, cuantificados, debido, en algunos casos, a la falta de precisión en la definición de las categorías, lo que dificulta el análisis de los resultados. Por este motivo, se recomienda considerar que cada categoría propuesta comprenda un amplio margen de criterios para las respuestas.

d).-Análisis de los datos no agrupados. El material no estructurado es el que

proviene, por ejemplo, de observaciones o entrevistas no estructuradas, en las cuales se recoge mucho material, a veces valioso, pero sin ninguna pauta que permita alguna forma de organización y menos de clasificación.

e).- Interpretación de los resultados. El objetivo de la interpretación es buscar un significado más amplio a las respuestas mediante su trabazón con otros conocimientos disponibles. Ambos propósitos, por supuesto, presiden la totalidad del proceso de investigación, todas las fases precedentes han sido tomadas y ordenadas para hacer posible la realización de estos dos últimos momentos.

2.10 EL ANALISIS DE VARIANZA Y ACEPTACION O RECHAZO DE HIPOTESIS NULA (PRUEBA DE F).

Análisis de varianza.Un análisis es una colección de modelos estadísticos y sus procedimientos asociados, en el cual la varianza está particionada en ciertos componentes debidos a diferentes

variables explicativasEs un método para comparar dos o más medias, que es necesario porque cuando se quiere comparar más de dos medias.Un análisis de la varianza permite determinar si diferentes tratamientos muestran diferencias significativas o por el contrario puede suponerse que sus medias poblacionales no difieren. 

El análisis de la varianza permite superar las limitaciones de hacer contrastes bilaterales por parejas (que son un mal método para determinar si un conjunto de variables con n > 2 difieren entre sí. 

Aceptación y rechazo de hipótesis nula.Los procedimientos de prueba de hipótesis dependen del empleo de la información contenida en la muestra aleatoria de la población de interés. Si

esta información es consistente con la hipótesis, se concluye que ésta es verdadera; sin embargo si esta información es inconsistente con la hipótesis, se concluye que esta es falsa. Debe hacerse hincapié en que la verdad o falsedad de una hipótesis en particular nunca puede conocerse con certidumbre, a menos que pueda examinarse a toda la población. Usualmente esto es imposible en muchas situaciones prácticas. Por tanto, es necesario desarrollar un procedimiento de prueba de hipótesis teniendo en cuenta la probabilidad de llegar a una conclusión equivocada.

La hipótesis nula, representada por Ho, es la afirmación sobre una o más características de poblaciones que al inicio se supone cierta. La hipótesis alternativa, representada por H1, es la afirmación contradictoria a Ho, y ésta es la hipótesis del investigador.

La hipótesis nula se rechaza en favor de la hipótesis alternativa, sólo si la evidencia muestral sugiere que Ho es falsa. Si la muestra no contradice decididamente a Ho, se continúa creyendo en la validez de la hipótesis nula. Entonces, las dos conclusiones posibles de un análisis por prueba de hipótesis son rechazar Ho o no rechazar Ho.

2.11 MEDICION Y CONTROL DEL ERROR EXPERIMENTAL.

Medición. Un error experimental es una desviación del valor medido de una magnitud física respecto al valor real de dicha magnitud. En general los errores experimentales son ineludibles y dependen básicamente del procedimiento elegido y la tecnología disponible para realizar la medición.

Existen dos maneras de cuantificar el error de la medida:a).- Mediante el llamado error absoluto, que corresponde a la diferencia entre el valor medido fm y el valor real fr.b).- Mediante el llamado error relativo, que corresponde al cociente entre el error absoluto y el valor real fr.

Es importante notar que en las anteriores expresiones el valor real fr es una cantidad desconocida, por lo que el valor exacto del error absoluto y relativo es igualmente

desconocido. Afortunadamente, normalmente es posible establecer un límite superior para el error absoluto y el relativo, lo cual soluciona a efectos prácticos conocer la magnitud exacta del error cometido.

Control del error experimental.El diseño de control de error, busca un arreglo de los tratamientos en un plan experimental utilizando una regla de asignación de los tratamientos a las unidades experimentales, de tal manera que se tengan grupos con buenas características de homogeneidad. Consiste en eliminar o bien neutralizar cualquier fuente de variación extraña capaz de confundir la acción de la variable de tratamiento.

Un aumento del tamaño experimental, la repetición de un experimento tiende a disminuir, de un modo gradual, los errores asociados a la diferencia entre los resultados medios de dos tratamientos. Siempre que se hayan tenido las debidas precauciones, como la aleatorización para asegurar que un tratamiento no haya sido más favorecido en una repetición que en otra, de tal forma que los errores que afectan a cualquier tratamiento tiendan a anularse al aumentar el número de repeticiones.