“Huevos de colores”

“Huevos de internet”

#
#

#JuveR #

#

"Esquema de telecomunicaciones

  1. Población: Es el total de inviduos sobre los que se experimentará y contienen caracteristicas similares de interés para evaluar.

  2. Muestra: Es un subgrupo de la población que se elige aleatoriamente para evaluar los párametros de interés para el investigador, normalmente se le dice muestreo.

  3. Parámetro: Es una característica particular que se utiliza para evaluar sobre el muestreo de nuestra población y obtener un dato.

  4. Objeto de estudio: Son los individuos que se quieren estudiar o son utilizados para el experimento.

  5. Covariable: Es aquella condición que pueden ser predecible en la investigación como una posible enfermedad sobre nuestro objeto de estudio que posiblemente termine en una muerte.

  6. Variable: Aquella condición o característica que varia dentro de nuestro experimemento y se dividen en dos independientes o dependientes.

  7. Variable independiente: Es la que se manipula por el investigador para ver el efecto que tiene sobre otras variables o llamadas (factores).

  8. Variable dependiente: Son aquellas que dependen de la variable independiente y son evaluadas para obtener una respuesta del efecto que tienen los factores sobre otras variables, ejemplo: El factor es dos lineas geneticas diferentes de gallinas (variable independiente) sobre la producción de huevos como color, peso, proteínas y numero de huevos por día (variable dependiente).

  9. Variable constante: Son las variables que no estan siendo evaluadas y que no se puede controlar o si se controlan deben ser las mismas para todos los tratamientos del experimento, ejemplo, luz, temperatura, tiempo.

  10. Unidad experimental: Es la cantidad minima del objeto de estudio a evaluar, ejemplo, si tengo 20 gallinas mi unidad es 1.

El método científico es la base de la experimentación

¿Qué es el diseño experimental?

Diseñar un experimento es realizar un prueba o una serie de pruebas buscando determinar las variables explicativas de mayor influencia en un ensayo de interés, a través de una o una serie de variables respuesta.

Así, un diseño es una prueba o una serie de pruebas en las cuales se inducen cambios deliberados en las variables de entrada (factores) de un proceso o sistema, de manera que es posible observar e identificar las causas de los cambios en las respuesta(s) de salida. Se busca minimizar el efecto de las variables no controlable (covariables), procurando estabilizar y minimizar la variabilidad de las respuestas.

Debemos tener en cuenta que:

  1. Provocará el fenómeno que quiere estudiar (manipulará la variable independiente (factor))
  2. Aislará el fenómeno que quiere estudiar (controlará el efecto de las variables externas)
  3. Hay más tipos de diseños de investigacion si • Diseño cuasiexperimental • Diseño no experimental

¿Cuál es el objetivo del diseño experimental?,¿para qué se usa?

•Maximizar el efecto de la variable independiente •Controlar las variables externas de efectos sistemáticos •Reducir el efecto de las variables externas con efectos aleatorios

En su proyecto ustedes puede usar todos los criterios, reglas, variables, condiciones, formas de medir,etc. El diseño que ustedes quieran implementar para determinar, comprobar o evidenciar una relación, hay que intentar responder la siguiente pregunta:

¿Cuál es la relación que buscan con el desarrollo de su proyecto ?

RTA: Evaluar la producción, calidad y aceptación del huevo implementando 3 dietas en dos líneas genéticas (Gallus gallus domesticus y Lohmann brown) en la localidad de Sumapaz.

Ejercicios

Ahora van determinar todos los conceptos que puedan variables, datos, muestra ,etc. Para esto les planteamos una situación:

  1. Población: Total de plantas (1922) en el área de 1250 \(m^2\)

  2. Muestra: Prevalencia de las plantas infectadas por Tizón temprano (Alternaria solani)

  3. Parámetro: Enfermedad de la planta

  4. Objeto de estudio: El cultivo de papa

  5. Covariable: Plagas y enfermedades.

  6. Variable independiente: Deduzco que es el área del lote.

  7. Variable dependiente: Deduzco que es la prevalencia de la enfermedad.

  8. Variable constante: Temperatura, precipitación y luz.

  9. Unidad experimental: Depende, si quieres ver el total de plantas es cada plantas, pero si quieres ver las infectadas la unidad es una planta infectada.

Se tiene un cultivo de papa que se encuentra ubicado en un lote de 1250 \(m^2\) sembradas en una distribución de 80 cm entre plantas y 80 cm entre hileras donde el 1x % de las plantas están infectadas por Tizón temprano (Alternaria solani) que se encuentran dentro del lote. En este contexto, ¿cuál sería la prevalencia de la enfermedad, y que más podríamos determinar con los datos presentados?. En R.

Pista: Hablamos de prevalencia cuando examinamos los casos existentes de la infección. Nota : Remplazar la x con el ultimo numero de su cedula. El ultimo número de mi cedula es 8 y este se multiplica el total de plantas (1922) por el 8% que nos da 154.

 fres <-expand.grid(x=seq(0.80,25,0.80),y=seq(0.80,50,0.80))
par(mar=c(5,5,5,6), xpd=T)
  plot(fres, cex = 0.4 ,pch=18, col = "darkgreen",main="Cultivo de Papa")
legend(26,30,  legend = c("Papa"), fill = c("darkgreen")) 

set.seed(2021)

botry = sort(sample(1:1922,154,replace=F))

 par(mar=c(5,5,5,6), xpd=T)
  plot(fres[botry,], pch=20,col="red",cex=0.4,
       main="La prevalencia del Tizon temprano \ 
       en el cultio de papa") 
  points(fres[-botry,],cex=0.5,col ="darkgreen",pch= 20)
  legend(26,30,  legend = c("Sanas","Enfermas"), fill = c("darkgreen","red"),cex=0.8)