A continuación presento la UNIDAD 5 – PROYECTO FINAL Y APLICACIONES INTEGRADAS (Semanas 13–16) con el mismo nivel de profundidad docente, prompts de “Estudia y Aprende”, teoría, práctica y guía para la sustentación.

Esta unidad integra todos los aprendizajes previos y prepara al estudiante para utilizar Diseño Experimental en tesis, proyectos institucionales y problemas reales de ingeniería agrícola, civil y agroindustrial.

UNIDAD 5 — PROYECTO FINAL Y APLICACIONES INTEGRADAS (Semanas 13–16)

Duración: 4 semanas (16 horas = 8 teoría + 8 práctica) Enfoque: formulación, ejecución, análisis y sustentación de un experimento completo.

SEMANA 13 — FORMULACIÓN DEL PROYECTO DE INVESTIGACIÓN EXPERIMENTAL

Objetivo: desarrollar un protocolo experimental completo y técnicamente sólido.

13.1. Inicio con “Estudia y Aprende” (20–30 min)

PROMPT 1 – Guía para formular un experimento completo

Actúa como un tutor especializado en Diseño Experimental.  
Ayúdame a formular un proyecto experimental completo, incluyendo:

- Problema de investigación
- Objetivo experimental
- Hipótesis científica y estadística
- Variables independientes, dependientes y covariables
- Tipo de diseño experimental apropiado
- Número de tratamientos y réplicas
- Plan de aleatorización

Guíame paso a paso, pregúntame para verificar mis respuestas,
y corrígeme si cometo errores.

PROMPT 2 – Selección del diseño adecuado

Explícame cuál diseño experimental es más apropiado para mi caso 
(DBCA, DCL, DPD, factorial, fraccionado o RSM),
justifica tu recomendación y muéstrame los riesgos de otras opciones.

13.2. TEORÍA (2 horas)

13.2.1. Estructura del protocolo experimental (30 min)

Exponer los componentes indispensables:

  • Título del experimento.
  • Justificación técnica.
  • Objetivos general y específicos.
  • Hipótesis.
  • Descripción de tratamientos y factores.
  • Unidades experimentales y tamaño de muestra.
  • Diseño elegido y justificación.
  • Fuentes de variación y cómo se controlarán.
  • Cronograma de actividades.
  • Materiales y equipo necesario.

13.2.2. Selección del diseño según el problema (40 min)

Como docente, presenta un cuadro guía:

Situación Diseño recomendado
Campo homogéneo DCA
Campo heterogéneo con gradiente DBCA
Dos gradientes fuertes DCL
Dificultad en aplicar factores DPD
Muchos factores Factorial
Muchos factores y poco presupuesto Fraccionado
Se busca optimizar RSM

Advertencia docente:

“Nunca elijas un diseño por costumbre; el diseño debe obedecer al problema.”

13.2.3. Plan de aleatorización y control (20 min)

Expón ejemplos concretos:

  • Sorteo físico.
  • Generación de aleatorización en R.
  • Control de covariables.

13.3. PRÁCTICA (2 horas)

Actividad:

  1. Cada estudiante o grupo presenta un borrador de su experimento.

  2. Se revisa en clase:

    • coherencia de hipótesis,
    • elección del diseño,
    • número de réplicas,
    • fuentes de error.

  3. Ajustes guiados por el docente.

SEMANA 14 — IMPLEMENTACIÓN EXPERIMENTAL (RECOLECCIÓN Y ORGANIZACIÓN DE DATOS)

Objetivo: asegurar la ejecución ordenada del experimento y la calidad de los datos.

14.1. Inicio con “Estudia y Aprende” (20–30 min)

PROMPT 3 – Procedimientos para una ejecución experimental correcta

Enséñame cómo ejecutar un experimento científico de manera correcta:
- Cómo recolectar datos sin introducir sesgos
- Cómo estandarizar mediciones
- Cómo registrar correctamente los datos
- Cómo manejar covariables
Hazme preguntas para verificar que comprendo los criterios de calidad experimental.

14.2. TEORÍA (2 horas)

14.2.1. Control de calidad (30 min)

Exponer:

  • Uso de hojas de campo.
  • Protocolos estandarizados.
  • Control instrumental.
  • Replicación correcta.
  • Pérdida de unidades experimentales: qué hacer.

14.2.2. Organización de datos (30 min)

Presentar estructura correcta del dataset:

Columnas recomendadas:

  • Tratamiento
  • Bloque / Fila / Columna (si aplica)
  • Réplica
  • Variables de respuesta
  • Covariables

Ejemplos:

  • Ingeniería civil: probeta_id, aditivo, curado, resistencia.
  • Agroindustrial: lote, temperatura, humedad, rendimiento.

Evitar:

  • Datos en columnas anchas.
  • Encabezados inconsistentes.

14.2.3. Documentación (20 min)

Explica la importancia de:

  • Bitácora.
  • Registro fotográfico.
  • Registro del clima (si aplica).
  • Guardar datos originales sin modificar.

14.3. PRÁCTICA (2 horas)

Actividad:

  1. Configurar una plantilla de Excel / CSV para registrar datos.
  2. Cargarla en R o Python.

En R

datos <- read.csv("mi_experimento.csv")
str(datos)

En Python

import pandas as pd
df = pd.read_csv("mi_experimento.csv")
df.info()

  1. Verificación de integridad:

    • sin NA inesperados,
    • rangos razonables,
    • tipos de datos correctos.

SEMANA 15 — ANÁLISIS INTEGRAL Y REDACCIÓN TÉCNICA

Objetivo: realizar el análisis completo del experimento con interpretación técnica y estadística.

15.1. Inicio con “Estudia y Aprende” (20–30 min)

PROMPT 4 – Análisis completo guiado

Ayúdame a realizar el análisis completo de mi experimento:
1. Exploración y gráficos
2. ANOVA o modelo adecuado (DCA, DBCA, DCL, DPD, factorial, RSM)
3. Pruebas de supuestos
4. Comparaciones múltiples (Tukey)
5. Interpretación de efectos e interacciones
6. Elaboración de conclusiones técnicas

Enséñame paso a paso y evalúa mi comprensión.

15.2. TEORÍA (2 horas)

15.2.1. Flujo de análisis recomendado (40 min)

  1. Limpieza y organización.
  2. Exploración inicial.
  3. Modelo estadístico.
  4. Validación de supuestos.
  5. Ajuste de modelo (si falla).
  6. Interpretación de resultados.
  7. Redacción del informe final.

15.2.2. Redacción técnica (40 min)

Expón cómo redactar:

a) Introducción

  • Variables estudiadas.
  • Diseño.
  • Hipótesis.

b) Materiales y métodos

Claro y replicable.

c) Resultados

  • Tablas ANOVA.
  • Visualización de efectos.
  • Supuestos.
  • Estimación de medias.

d) Discusión

  • Comparación con literatura.
  • Implicaciones ingenieriles.

e) Conclusiones

  • Relación directa con objetivos.

f) Recomendaciones

  • Mejoras para futuros experimentos.

15.3. PRÁCTICA (2 horas)

Actividad:

  1. Cada grupo analiza sus datos reales o simulados.

  2. Elaboración del informe en:

    • RMarkdown,
    • Jupyter,
    • Colab,
    • o Word con código.

  3. El docente revisa y orienta en tiempo real.

SEMANA 16 — SUSTENTACIÓN FINAL Y RETROALIMENTACIÓN

Objetivo: evaluar la capacidad del estudiante para interpretar y comunicar resultados científicos de forma rigurosa.

16.1. Inicio con “Estudia y Aprende” (opcional para preparación)

PROMPT 5 – Guía para preparar una sustentación

Enséñame cómo preparar una presentación de resultados experimentales:
- estructura ideal
- cómo explicar el diseño experimental
- cómo presentar ANOVA e interacciones
- cómo explicar gráficos de superficie o interacción
- cómo defender las conclusiones

Hazme practicar respondiendo preguntas difíciles.

16.2. Presentación oral (3 horas)

El docente debe evaluar:

  • Claridad del problema.
  • Justificación del diseño.
  • Calidad de los datos.
  • Interpretación estadística.
  • Profundidad técnica.
  • Calidad de visualizaciones.
  • Conclusiones coherentes.
  • Capacidad de respuesta a preguntas.
  • Ética y autoría.

16.3. Retroalimentación (1 hora)

Actividad guiada:

  • Identificar aciertos.
  • Señalar mejoras necesarias.
  • Orientar continuidad para una tesis.

Proveer recomendaciones sobre:

  • replicación,
  • control de error,
  • elección del diseño,
  • presentación científica.

Actividad Integradora – Proyecto Final

Cada grupo entrega y sustenta:

  • Protocolo experimental.
  • Implementación con datos reales o simulados.
  • ANOVA / modelo correspondiente.
  • Comparaciones múltiples.
  • Gráficos (interacciones, superficie).
  • Conclusiones técnicas sólidas.
  • Informe técnico (APA / RMarkdown / PDF).

Este proyecto constituye el segundo 50% de la asignatura.