Quiz 8
Melany Ortega
2026-11-9
install.packages(c(“rlang”, “rsconnect”), type = “binary”, INSTALL_opts = “–no-lock”)
Pesos <- read.csv("C:/Users/melan/Downloads/Chifrijo primeras medidas(Raices).csv", fileEncoding = "UTF-8")
head(Pesos)## Planta Semana Frijol Tratamiento Longitud_raiz Peso_vastago Peso_raiz
## 1 1 Semana_6 Negro Control 18.4 2.60 1.10
## 2 2 Semana_6 Negro Control 15.6 4.10 0.60
## 3 3 Semana_6 Negro Control 17.4 1.50 0.20
## 4 4 Semana_6 Negro Control 26.4 3.80 0.40
## 5 5 Semana_6 Negro Control 1.8 0.17 0.02
## 6 6 Semana_6 Negro Control 22.7 3.10 1.00
## Peso_vainas Peso_seco_vastago Peso_seco_raiz
## 1 0.1 0.76 0.490
## 2 NA 1.46 0.300
## 3 1.4 0.36 0.130
## 4 3.4 0.65 0.230
## 5 NA 0.16 0.001
## 6 1.6 0.81 0.530Frijoles <- read.csv("C:/Users/melan/Downloads/Chifrijo primeras medidas(3_R).csv", fileEncoding = "UTF-8")
head(Frijoles)## Planta Semana Frijol Tratamiento Altura Cantidad_de_hoja Verde Hongo Secas
## 1 1 Semana_1 Negro Control 16.18 8 8 NA NA
## 2 2 Semana_1 Negro Control 32.00 31 31 NA NA
## 3 3 Semana_1 Negro Control 18.60 5 5 NA NA
## 4 4 Semana_1 Negro Control 14.00 11 11 NA NA
## 5 5 Semana_1 Negro Control 15.00 5 5 NA NA
## 6 6 Semana_1 Negro Control 20.30 14 14 NA NA
## Amarillas Vainica Bulbo Flor Color.Vainica Color.Flor X X.1
## 1 NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NAdatos_semana6 <- subset(Frijoles, Semana == "Semana_6")
datos_s6 <- subset(Pesos,Semana == "Semana_6")
semana6_alturas <- subset(datos_semana6, Semana == "Semana_6")
#extrae
datos_corr_vast_alt <- merge(datos_s6, semana6_alturas,
by = c("Planta", "Frijol", "Tratamiento", "Semana"))
nrow(datos_corr_vast_alt)## [1] 90#Separados
negro_vastago <- subset(datos_corr_vast_alt, Frijol == "Negro")
rojo_vastago <- subset(datos_corr_vast_alt, Frijol == "Rojo")
#Prueba de normalidad de Shapiro-Wilk
#por variedad segun el vastago
shapiro_negro_vas <- shapiro.test(subset(negro_vastago, Frijol == "Negro")$Peso_seco_vastago)
shapiro_negro_vas##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: subset(negro_vastago, Frijol == "Negro")$Peso_seco_vastago
## W = 0.9579, p-value = 0.1015#los datos siguen una distribucion normal
shapiro_rojo_vas <- shapiro.test(subset(rojo_vastago, Frijol == "Rojo")$Peso_seco_vastago)
shapiro_rojo_vas##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: subset(rojo_vastago, Frijol == "Rojo")$Peso_seco_vastago
## W = 0.97656, p-value = 0.4874#los datos no siguen una distribucion normal
shapiro_negro_al <- shapiro.test(subset(negro_vastago, Frijol == "Negro")$Altura)
shapiro_negro_al##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: subset(negro_vastago, Frijol == "Negro")$Altura
## W = 0.53715, p-value = 1.052e-10#los datos no siguen una distribucion normal
shapiro_rojo_al <- shapiro.test(subset(rojo_vastago, Frijol == "Rojo")$Altura)
shapiro_rojo_al##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: subset(rojo_vastago, Frijol == "Rojo")$Altura
## W = 0.66756, p-value = 7.92e-09#los datos no siguen una distribucion normal
#Relacion eantre dos variables
#Peso seco de Raiz
cor.test(datos_corr_vast_alt$Altura, datos_corr_vast_alt$Peso_seco_vastago, method = "spearman" )## Warning in cor.test.default(datos_corr_vast_alt$Altura,
## datos_corr_vast_alt$Peso_seco_vastago, : cannot compute exact p-value with ties##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: datos_corr_vast_alt$Altura and datos_corr_vast_alt$Peso_seco_vastago
## S = 69299, p-value = 2.389e-05
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.4295662#si tienen una relacion significativa
#Peso fresco de raiz
cor.test(datos_corr_vast_alt$Altura, datos_corr_vast_alt$Peso_vastago, method = "spearman")## Warning in cor.test.default(datos_corr_vast_alt$Altura,
## datos_corr_vast_alt$Peso_vastago, : cannot compute exact p-value with ties##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: datos_corr_vast_alt$Altura and datos_corr_vast_alt$Peso_vastago
## S = 93387, p-value = 0.02828
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.2312901#si tienen una relacion significativa
## Correlación entre el peso del vastago fresco/seco y la altura por variedad y por tratamiento
#Comparado entre negro y rojo por el grupo de Control
control_negro_Pesos_al <- subset(datos_corr_vast_alt, Tratamiento == "Control" & Frijol == "Negro")
control_rojo_Pesos_al <- subset(datos_corr_vast_alt, Tratamiento == "Control" & Frijol == "Rojo")
#Comparando entre negro y rojo por el grupo Quimico
quimico_negro_Pesos_al <- subset(datos_corr_vast_alt, Tratamiento == "Quimico" & Frijol == "Negro")
quimico_rojo_Pesos_al <- subset(datos_corr_vast_alt, Tratamiento == "Quimico" & Frijol == "Rojo")
#Comparando entre negro y rojo por el grupo Organico
abono_negro_Pesos_al <- subset(datos_corr_vast_alt, Tratamiento == "Abono" & Frijol == "Negro")
abono_rojo_Pesos_al <- subset(datos_corr_vast_alt, Tratamiento == "Abono" & Frijol == "Rojo")
#Relacion entre dvariables
#Peso fresco de Raiz
#Control
cor.test(control_negro_Pesos_al$Peso_vastago, control_negro_Pesos_al$Altura, method = "spearman")## Warning in cor.test.default(control_negro_Pesos_al$Peso_vastago,
## control_negro_Pesos_al$Altura, : cannot compute exact p-value with ties##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: control_negro_Pesos_al$Peso_vastago and control_negro_Pesos_al$Altura
## S = 209.94, p-value = 0.01271
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.6251124# existe una relacion significativa
cor.test(control_rojo_Pesos_al$Peso_vastago, control_rojo_Pesos_al$Altura, method = "spearman")## Warning in cor.test.default(control_rojo_Pesos_al$Peso_vastago,
## control_rojo_Pesos_al$Altura, : cannot compute exact p-value with ties##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: control_rojo_Pesos_al$Peso_vastago and control_rojo_Pesos_al$Altura
## S = 497.78, p-value = 0.6934
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.1111113#no existe una relacion significativa
#Quimico
cor.test(quimico_negro_Pesos_al$Peso_vastago, quimico_negro_Pesos_al$Altura, method = "spearman")## Warning in cor.test.default(quimico_negro_Pesos_al$Peso_vastago,
## quimico_negro_Pesos_al$Altura, : cannot compute exact p-value with ties##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: quimico_negro_Pesos_al$Peso_vastago and quimico_negro_Pesos_al$Altura
## S = 311.56, p-value = 0.09762
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.4436494#no existe una relacion significativa
cor.test(quimico_rojo_Pesos_al$Peso_vastago, quimico_rojo_Pesos_al$Altura, method = "spearman")## Warning in cor.test.default(quimico_rojo_Pesos_al$Peso_vastago,
## quimico_rojo_Pesos_al$Altura, : cannot compute exact p-value with ties##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: quimico_rojo_Pesos_al$Peso_vastago and quimico_rojo_Pesos_al$Altura
## S = 467.42, p-value = 0.556
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.1653206#no existe una relacion significativa
#Abono
cor.test(abono_negro_Pesos_al$Peso_vastago, abono_negro_Pesos_al$Altura, method = "spearman")## Warning in cor.test.default(abono_negro_Pesos_al$Peso_vastago,
## abono_negro_Pesos_al$Altura, : cannot compute exact p-value with ties##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: abono_negro_Pesos_al$Peso_vastago and abono_negro_Pesos_al$Altura
## S = 397.42, p-value = 0.2939
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.290323#no existe una relacion significativa entre el peso fresco de la raiz y su longitud
cor.test(abono_rojo_Pesos_al$Peso_vastago, abono_rojo_Pesos_al$Altura, method = "spearman")## Warning in cor.test.default(abono_rojo_Pesos_al$Peso_vastago,
## abono_rojo_Pesos_al$Altura, : cannot compute exact p-value with ties##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: abono_rojo_Pesos_al$Peso_vastago and abono_rojo_Pesos_al$Altura
## S = 494.77, p-value = 0.6793
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.1164876#no existe una relacion significativa
#Peso seco
#Control
cor.test(control_negro_Pesos_al$Peso_seco_vastago, control_negro_Pesos_al$Altura, method = "spearman")## Warning in cor.test.default(control_negro_Pesos_al$Peso_seco_vastago,
## control_negro_Pesos_al$Altura, : cannot compute exact p-value with ties##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: control_negro_Pesos_al$Peso_seco_vastago and control_negro_Pesos_al$Altura
## S = 227.81, p-value = 0.01976
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.5931909# existe una relacion significativa
cor.test(control_rojo_Pesos_al$Peso_seco_vastago, control_rojo_Pesos_al$Altura, method = "spearman")## Warning in cor.test.default(control_rojo_Pesos_al$Peso_seco_vastago,
## control_rojo_Pesos_al$Altura, : cannot compute exact p-value with ties##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: control_rojo_Pesos_al$Peso_seco_vastago and control_rojo_Pesos_al$Altura
## S = 379.69, p-value = 0.2419
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.3219732#no existe una relacion significativa
#Quimico
cor.test(quimico_negro_Pesos_al$Peso_seco_vastago, quimico_negro_Pesos_al$Altura, method = "spearman")## Warning in cor.test.default(quimico_negro_Pesos_al$Peso_seco_vastago,
## quimico_negro_Pesos_al$Altura, : cannot compute exact p-value with ties##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: quimico_negro_Pesos_al$Peso_seco_vastago and quimico_negro_Pesos_al$Altura
## S = 224.7, p-value = 0.01836
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.5987491# existe una relacion significativa
cor.test(quimico_rojo_Pesos_al$Peso_seco_vastago, quimico_rojo_Pesos_al$Altura, method = "spearman")## Warning in cor.test.default(quimico_rojo_Pesos_al$Peso_seco_vastago,
## quimico_rojo_Pesos_al$Altura, : cannot compute exact p-value with ties##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: quimico_rojo_Pesos_al$Peso_seco_vastago and quimico_rojo_Pesos_al$Altura
## S = 459.37, p-value = 0.5216
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.1796963#no existe una relacion significativa
#Abono
cor.test(abono_negro_Pesos_al$Peso_seco_vastago, abono_negro_Pesos_al$Altura, method = "spearman")## Warning in cor.test.default(abono_negro_Pesos_al$Peso_seco_vastago,
## abono_negro_Pesos_al$Altura, : cannot compute exact p-value with ties##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: abono_negro_Pesos_al$Peso_seco_vastago and abono_negro_Pesos_al$Altura
## S = 242.37, p-value = 0.02745
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.5672052#existe uan relacion significativa
cor.test(abono_rojo_Pesos_al$Peso_seco_vastago, abono_rojo_Pesos_al$Altura, method = "spearman")## Warning in cor.test.default(abono_rojo_Pesos_al$Peso_seco_vastago,
## abono_rojo_Pesos_al$Altura, : cannot compute exact p-value with ties##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: abono_rojo_Pesos_al$Peso_seco_vastago and abono_rojo_Pesos_al$Altura
## S = 392.2, p-value = 0.2779
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.2996422#no existe una relacion significativa #Grafica
par(mfrow = c(1, 3))
#Control
plot(control_negro_Pesos_al$Altura, control_negro_Pesos_al$Peso_seco_vastago,
col = "blue", pch = 16, xlim = c(0, 35), ylim = c(0, 3),
main = "Control", xlab = "Altura (cm)", ylab = "Peso Seco Vastago (g)")
points(control_rojo_Pesos_al$ Altura, control_rojo_Pesos_al$Peso_seco_vastago, col = "deeppink", pch = 17)
abline(lm(Peso_seco_vastago ~ Altura, data = control_negro_Pesos_al), col = "blue", lwd = 2)
abline(lm(Peso_seco_vastago ~ Altura, data = control_rojo_Pesos_al), col = "deeppink", lwd = 2)
legend("topleft", legend = c("Negro", "Rojo"), col = c("blue", "deeppink"), pch = c(16, 17), bty = "n")
#Qumico
plot(quimico_negro_Pesos_al$Altura, quimico_negro_Pesos_al$Peso_seco_vastago,
col = "blue", pch = 16, xlim = c(0, 35), ylim = c(0, 3),
main = "Quimica", xlab = "Altura (cm)", ylab = "Peso Seco Vastago (g)")
points(quimico_rojo_Pesos_al$ Altura, quimico_rojo_Pesos_al$Peso_seco_vastago, col = "deeppink", pch = 17)
abline(lm(Peso_seco_vastago ~ Altura, data = quimico_negro_Pesos_al), col = "blue", lwd = 2)
abline(lm(Peso_seco_vastago ~ Altura, data = quimico_rojo_Pesos_al), col = "deeppink", lwd = 2)
legend("topleft", legend = c("Negro", "Rojo"), col = c("blue", "deeppink"), pch = c(16, 17), bty = "n")
#Abono
plot(abono_negro_Pesos_al$Altura, abono_negro_Pesos_al$Peso_seco_vastago,
col = "blue", pch = 16, xlim = c(0, 35), ylim = c(0, 3),
main = "Abono", xlab = "Altura (cm)", ylab = "Peso Seco Vastago (g)")
points(abono_rojo_Pesos_al$ Altura, abono_rojo_Pesos_al$Peso_seco_vastago, col = "deeppink", pch = 17)
abline(lm(Peso_seco_vastago ~ Altura, data = abono_negro_Pesos_al), col = "blue", lwd = 2)
abline(lm(Peso_seco_vastago ~ Altura, data = abono_rojo_Pesos_al), col = "deeppink", lwd = 2)
legend("topleft", legend = c("Negro", "Rojo"), col = c("blue", "deeppink"), pch = c(16, 17), bty = "n")
```
Melany Ortega, 2025.
El carácter efímero del bioplástico como medio de representación artística de la contaminación por microplásticos.
Resumen: La propuesta explora el potencial efímero del bioplástico como material artístico, estableciendo un contraste con la permanencia de los plásticos convencionales, con la intención de abordar la infiltración del microplástico en los tejidos biológicos como un elemento ajeno a la vida. La transformación y la degradación matérica se incorporan como parte fundamental de la experiencia de la obra.
5 Palabras clave: Permanencia – Degradación – Infiltración – Caducidad – Tensión
Objetivos
Objetivo General: Explorar el carácter efímero del bioplástico como elemento discursivo que contraste con la permanencia del microplástico como residuo en el tejido biológico, mediante la experimentación matérica-pictórica y la construcción de un lenguaje visual que revele aquello que permanece tras la degradación de la materia biológica, para evocar una reflexión crítica sobre lo que queda de aquello que dejamos atrás.
Objetivo Específico 1: Interpretar información científica y referentes visuales sobre la permanencia de los microplásticos y el carácter efímero del bioplástico, para establecer relaciones conceptuales y visuales entre residuo, permanencia, transformación y la degradación matérica.
Objetivo Específico 2: Experimentar con la elaboración y transformación de bioplásticos, implementando elementos pictóricos y estructuras matéricas que permitan generar un lenguaje visual sobre el tejido biológico y el residuo plástico.
Objetivo Específico 3: Crear una instalación escultórica acompañada de un archivo audiovisual, en la que la transformación y degradación progresiva del material permitan develar el residuo que permanece, remitiendo a la reflexión sobre la persistencia de lo sintético y lo efímero de lo orgánico.
Intencionalidad conceptual
La propuesta traslada la investigación científica sobre la crisis de los plásticos desde el plano teórico hacia la práctica pictórico-matérica, utilizando el biomaterial para representar la naturaleza efímera del tejido biológico en contraste con la persistencia del microplástico. La obra aborda una problemática que atraviesa a todas las formas vivas: humanos, animales, plantas, hongos y microorganismos.
El proyecto busca descentralizar la mirada antropocéntrica que reconoce la gravedad de una problemática únicamente cuando le afecta de manera directa. Se articula así un discurso poético sobre lo que dejamos atrás, cuestionando la lógica del consumo plástico al confrontar la degradación orgánica con la trascendencia del residuo sintético que permanece tras descomponerse el cuerpo biológico.
Producto a obtener
Instalación escultórico-pictórica de estructuras tridimensionales elaboradas en biomateriales efímeros y un archivo audiovisual que registra el proceso de transformación y degradación de la materia frente a la permanencia inalterable del microplástico en el cuerpo biológico.
Técnicas y materiales a utilizar
Técnicas mixtas y registro audiovisual. Materiales: biopolímeros orgánicos y resinas (como aglutinante/soporte del tejido biológico), sedimentos de arena, elementos pictóricos integrados, pigmentos y partículas plásticas incrustadas que persisten tras la degradación del material. ####