TABLA ESTÁNDAR
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Colossoma macropomum (CUVIER, 1818)
EN RELACIÓN ...
UNIVERSIDAD NACIONAL FEDERICO VILLARREAL
FACULTAD DE OCEANOGRAFÍA, PESQUERÍA, CIENCIAS ALIMENTARIAS Y ACUICULTURA
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Contenido
INTRODUCCIÓN									 1
CAPÍTULO I. OBJETO DE LA INVESTIGACIÓN				

2

1.1.	
Antecedentes									
1.2.	
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Etapa I:	 Etapa del estudio preliminar			
21
Etapa II:	 del estudio definitivo					21
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1.	 Procedimiento de recolecci...
Lista de figuras
Figura 1.	

Vista Satelital del Centro de Investigaciones de Quistococha - IIAP	

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Lista de tablas
Tabla 1. 	

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control de variables							24

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Tabla 24:	 Prueba “t”, Grupo 1 vs Grupo 2 correspondiente a la
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Tabla 43:	 Prueba “t”, Grupo 1 vs Grupo 2 correspondiente a la
séptima evaluación: Prueba de muestras independientes			

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A Dios,
a mis padres: Sra. María Alejos y Sr. Guillermo Felipa,
a mis hermanos: Heinz y Jeff.

A mi abuela Yolanda como
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Agradecimientos
A las autoridades y a todo el personal científico, técnico y administrativo del Instituto de Investigacion...
“La muerte no es triste, lo triste es que la gente no sepa vivir”

Película, El Guerrero Pacífico (2006)
TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE
ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818)
EN RELACIÓN A...
STANDARD TABLE TO ESTIMATE THE MASS OF A THOUSAND
GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) FINGERLINGS
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Introducción

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encontrar una ampl...
I.

OBJETO DE LA
INVESTIGACIÓN

1.1.	Antecedentes
La práctica de la piscicultura con especies nativas se inició en la déca...
Para la obtención de estas relaciones se necesita efectuar los muestreos mecánicos
actualmente utilizados, que pueden gene...
1.3.	Objetivos
1.3.1.	General
	 Elaborar una tabla estándar para estimar la masa de un millar de alevines de
gamitana para...
1.5.	 Alcances y limitaciones
Los resultados y conclusiones de esta investigación tienen validez y pueden
generalizarse a ...
II.

MARCO
TEÓRICO

2.1.	Muestreo
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muestreo....
Métodos de muestreo: En ciencias biológicas, la mayor parte de las investigaciones
son cuantitativas, con observaciones de...
Donde:
	

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se prestablece. Es decir, p...
2.2.	 Estadística inferencial
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Aunque la población no responda a una distribución normal o no conozcamos su
distribución, el teorema central del límite n...
Nivel de significación,Webster (1996) señala que cada hipótesis se contrasta a un
nivel de significación elegido. En paral...
2.5.	 Software Imagej
El software ImageJ es una aplicación del software de Java para procesamiento y análisis
de imágenes,...
III.

MÉTODO
3.1.	 Ámbito temporal y espacial del estudio:

El trabajo de investigación se llevó a cabo en las instalacion...
Figura 1. Vista Satelital del Centro de Investigaciones de Quistococha – IIAP
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Con fines de mejor ubicación se hizo un co...
Validación estadística

Validación experimental

Prueba “t” para

Validación de la ecucación.

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3.5.	 Marco de muestreo
Doce mil alevines distribuidos en cuatro estanques de tierra con dimensiones de
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3.8.	 Método experimental de muestreo:
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3.12.	Técnicas de investigación
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Figura 5. Materiales utilizados durante todos los muestreos.

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Figura 6. Equipos utilizados durante todos los muestreos.

3.12.1.3.	Software
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3.12.2.	Procedimiento
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1.1.	 Prueba “t” para muestras independientes: G1 vs G2 utilizando el
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Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A...
IV.

PRESENTACIÓN
DE RESULTADOS
4.1.	 Etapa I: Etapa del estudio preliminar
4.1.1.	 Del procedimiento de recolección de da...
Tabla 9. Resultados de las evaluaciones alternativos 3 y 4

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Número de
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Edad del alevín

Masa mill...
Comprobación de la ecuación del estudio preliminar:
Tabla 10. Número de alevines contados con relación al valor de promedi...
4.2.	 Etapa II: Etapa del estudio definitivo
4.2.1.	Determinación del tamaño óptimo de muestra (n’’) para medir la
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Tabla 13. Evaluación N° 1 – Día 12.
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  1. 1. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO STANDARD TABLE TO ESTIMATE THE MASS OF A THOUSAND GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER,1818) FINGERLINGS IN RELATION WITH THEIR AVERAGE LENGTH TESIS para optar al título profesional de INGENIERO PESQUERO ACUICULTOR Presentado por el Bachiller GUILLERMO EDER FELIPA ALEJOS Asesor Ing. WALTER EDUARDO BLAS RAMOS Universidad Nacional Federico Villarreal Asesor LIMA – PERÚ 2012 Dr. FERNANDO ALCÁNTARA BOCANEGRA Instituto de Investigaciones de la Amazonía Peruana
  2. 2. UNIVERSIDAD NACIONAL FEDERICO VILLARREAL FACULTAD DE OCEANOGRAFÍA, PESQUERÍA, CIENCIAS ALIMENTARIAS Y ACUICULTURA ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA EN ACUICULTURA TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO STANDARD TABLE TO ESTIMATE THE MASS OF A THOUSAND GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER,1818) FINGERLINGS IN RELATION WITH THEIR AVERAGE LENGTH TESIS para optar al título profesional de INGENIERO PESQUERO ACUICULTOR Presentado por el Bachiller GUILLERMO EDER FELIPA ALEJOS Asesor Ing. WALTER EDUARDO BLAS RAMOS Universidad Nacional Federico Villarreal Asesor LIMA – PERÚ 2012 Dr. FERNANDO ALCÁNTARA BOCANEGRA Instituto de Investigaciones de la Amazonía Peruana
  3. 3. Contenido INTRODUCCIÓN 1 CAPÍTULO I. OBJETO DE LA INVESTIGACIÓN 2 1.1. Antecedentes 1.2. Planteamiento del problema 1.3. Objetivos 1.3.1. Objetivo general 1.3.2. Objetivo específico 1.4. Justificación e importancia 1.5. Alcances y limitaciones 1.6. Definición de variables 2 3 4 4 4 4 5 5 CAPÍTULO II. MARCO TEÓRICO 6 2.1. Muestreo 6 2.2. Estadística inferencial 9 2.3. Contraste de hipótesis 10 2.4. Prueba “t” para dos muestras independientes 11 2.5. Software ImageJ 12 2.6. Hipótesis 12 CAPÍTULO III. MÉTODO 13 3.1. Ámbito temporal y espacial del estudio 13 3.2. de investigación 14 Tipo 3.3. Diseño de investigación 14 3.4. Estrategia de prueba de hipótesis 15 3.5. de muestreo 16 Marco 3.6. Unidad experimental 16 3.7. Unidad de análisis 16 3.8. Método experimental de muestreo 17 3.9. Variables de investigación 17 3.10. Población 17 3.11. Muestra 17 3.12. Técnicas de investigación 18 3.12.1. Instrumentos de recolección de datos: 18 3.12.1.1. Materiales 18 3.12.1.2. Equipos 19 3.12.1.3. Software 20 3.12.2. Procedimiento 21
  4. 4. Etapa I: Etapa del estudio preliminar 21 Etapa II: del estudio definitivo 21 Etapa 1. Procedimiento de recolección de datos 24 1.1. Obtención de la masa 25 1.1.1. Medición de la masa de un millar de alevines 25 1.1.2. Medición de la masa individual de los alevines 26 1.2. Obtención de la longitud individual 27 1.2.1. Disposición de los alevines para el registro fotográfico 27 2. Procesamiento de fotografías digitales (ImageJ) 29 Etapa III: Etapa de procesamiento y análisis de datos 33 1. Resultados al final de cada evaluación 35 1.1. Resultados por cada unidad experimental 35 1.2. Resultados promedios de las tres unidades experimentales 35 Etapa IV: de validación 36 Etapa 1. Validación estadística 36 1.1. Prueba “t” para muestras independientes (SPSS) 37 2. Validación experimental 39 2.1. Validación de la ecuación: y = a xb 40 2.2. Comprobación de la ecuación 40 CAPÍTULO IV. PRESENTACIÓN DE RESULTADOS 45 4.1. Etapa I: Etapa del estudio preliminar 45 4.2. Etapa II: Etapa del estudio definitivo 48 4.3. Etapa III: Etapa de procesamiento y análisis de datos 48 4.4. IV: Etapa de validación 57 Etapa CAPÍTULO V. DISCUSIÓN 71 5.1. Discusión y conclusión 71 5.2. Recomendaciones 72 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 73 ANEXOS 74
  5. 5. Lista de figuras Figura 1. Vista Satelital del Centro de Investigaciones de Quistococha - IIAP 14 Figura 2. de investigación. 15 Diseño Figura 3. Estrategia de prueba de hipótesis 15 Figura 4. Unidades experimentales 16 Figura 5. Materiales utilizados durante todos los muestreos 19 Figura 6. Equipos utilizados durante todos los muestreos 20 Figura 7. Software utilizados durante el procesamiento de datos 20 Figura 8. Procedimiento para la siembra de post larvas 22 Figura 9. Condiciones del estanque con dique debilitado 23 Figura 10. Procedimientos para la medición de la masa conjunta de un millar de alevines 25 Figura 11. Procedimientos para la medición de la masa individual de alevines 26 Figura 12. Disposición del material biológico para el registro fotográfico 28 Figura 13. Grupo de fotografías: Uso del software ImageJ 29 Figura 14. Medición de la longitud total de una muestra ≥ 30 alevines 41 Figura 15. Síntesis de la metodología a seguir por cada evaluación 43 Figura 16. Curva potencial preliminar: Análisis de las variables de masa y longitud 46 Figura 17. Curva potencial definitiva: Análisis de las variables de masa y longitud 67 Lista de ecuaciones Ecuación 1. Tamaño de muestra 7 Ecuación 2. Coeficiente de variación (CV) 8
  6. 6. Lista de tablas Tabla 1. Actividades realizadas en cada evaluación para el control de variables 24 Tabla 2. Formato utilizado para el registro de los datos de los muestreos 34 Tabla 3. Valores de masas a contrastar 37 Tabla 4. Resultados de la prueba “t” arrojados por el software SPSS: Estadísticos de grupo (de la tabla 3) 37 Tabla 5 Resultados de la prueba “t” arrojados por el software SPSS: Prueba de muestras independientes 38 Tabla 6. Tabulación de la ecuación: y = a x b 40 Tabla 7. de consistencia 44 Matriz Tabla 8. Resultados de la masa de un millar de alevines (masa millar) y longitud individual por cada muestreo 45 Resultados de los muestreos alternativos 3 y 4 46 Tabla 10: Número de alevines contados con relación al valor de promedio de la longitud 47 Tabla 11: Resultado promedio individual del muestreo piloto 48 Tabla 12: Estimadores estadísticos para una muestra de 3 000 alevines a un nivel de confianza de 99 %, Z = 2,58 48 Tabla 9 Tabla 13: Evaluación N° 1 – Día 12 49 Tabla 14: Evaluación N° 2 – Día 18 50 Tabla 15: Evaluación N° 3 – Día 24 51 Tabla 16: Evaluación N° 4 – Día 30 52 Tabla 17: Evaluación N° 5 – Día 36 53 Tabla 18: Evaluación N° 6 – Día 42 54 Tabla 19: Evaluación N° 7 – Día 48 55 Tabla 20: Evaluación N° 8 – Día 54 56 Tabla 21: Resultados promedios de masa y longitud para cada una de las evaluaciones 57 Tabla 22: Valores de masas registradas correspondientes a cada estanque de la primera a la octava evaluación 58 Tabla 23: Valores de masas a contrastar de la primera evaluación 59
  7. 7. Tabla 24: Prueba “t”, Grupo 1 vs Grupo 2 correspondiente a la primera evaluación: Estadísticos de grupo 59 Tabla 25: Prueba “t”, Grupo 1 vs Grupo 2 correspondiente a la primera evaluación: Prueba de muestras independientes 59 Tabla 26: Valores de masas a contrastar de la segunda evaluación 60 Tabla 27: Prueba “t”, Grupo 1 vs Grupo 2 correspondiente a la segunda evaluación: Estadísticos de grupo 60 Tabla 28: Prueba “t”, Grupo 1 vs Grupo 2 correspondiente a la segunda evaluación: Prueba de muestras independientes 60 Tabla 29: Valores de masas a contrastar de la tercera evaluación 61 Tabla 30: Prueba “t”, Grupo 1 vs Grupo 2 correspondiente a la tercera evaluación: Estadísticos de grupo 61 Tabla 31: Prueba “t”, Grupo 1 vs Grupo 2 correspondiente a la tercera evaluación: Prueba de muestras independientes 61 Tabla 32: Valores de masas a contrastar de la cuarta evaluación 62 Tabla 33: Prueba “t”, Grupo 1 vs Grupo 2 correspondiente a la cuarta evaluación: Estadísticos de grupo 62 Tabla 34: Prueba “t”, Grupo 1 vs Grupo 2 correspondiente a la cuarta evaluación: Prueba de muestras independientes 62 Tabla 35: Valores de masas a contrastar de la quinta evaluación 63 Tabla 36: Prueba “t”, Grupo 1 vs Grupo 2 correspondiente a la quinta evaluación: Estadísticos de grupo 63 Tabla 37: Prueba “t”, Grupo 1 vs Grupo 2 correspondiente a la quinta evaluación: Prueba de muestras independientes 63 Tabla 38: Valores de masas a contrastar de la sexta evaluación 64 Tabla 39: Prueba “t”, Grupo 1 vs Grupo 2 correspondiente a la sexta evaluación: Estadísticos de grupo 64 Tabla 40: Prueba “t”, Grupo 1 vs Grupo 2 correspondiente a la sexta evaluación: Prueba de muestras independientes 64 Tabla 41: Valores de masas a contrastar de la séptima evaluación 65 Tabla 42: Prueba “t”, Grupo 1 vs Grupo 2 correspondiente a la séptima evaluación: Estadísticos de grupo 65
  8. 8. Tabla 43: Prueba “t”, Grupo 1 vs Grupo 2 correspondiente a la séptima evaluación: Prueba de muestras independientes 65 Tabla 44: Valores de masas a contrastar de la octava evaluación 66 Tabla 45: Prueba “t”, Grupo 1 vs Grupo 2 correspondiente a la octava evaluación: Estadísticos de grupo 66 Tabla 46: Prueba “t”, Grupo 1 vs Grupo 2 correspondiente a la octava evaluación: Prueba de muestras independientes 66 Tabla 47: estándar 68 Tabla Tabla 48: Medición de la longitud total de treinta alevines por cada estanque 69 Tabla 49: Número de alevines contados del valor de la masa estándar 70 Lista de anexos Anexo 1. Uso del software SPSS: Prueba “t” para muestras independientes. 74 Anexo 2. Preparación de los estanques para la siembra de post larvas 79 Anexo 3. Medición de los parámetros del agua de los estanques 80 Anexo 4. Alimentación de los alevines 81 Anexo 5. Proceso de repartición tradicional de los alevines 82
  9. 9. A Dios, a mis padres: Sra. María Alejos y Sr. Guillermo Felipa, a mis hermanos: Heinz y Jeff. A mi abuela Yolanda como un homenaje y tributo a su recuerdo. A mi amiga y compañera de muchas aulas, Angela Berrocal, como reconocimiento por haber logrado el primer lugar de la promoción.  10
  10. 10. Agradecimientos A las autoridades y a todo el personal científico, técnico y administrativo del Instituto de Investigaciones de la Amazonía Peruana (IIAP), por medio del Programa de Investigación para el Uso y Conservación del Agua y sus Recursos (AQUAREC), por el financiamiento y facilidades brindadas para la ejecución de este estudio. Al Ing. Salvador Tello, Dr. Fred Chu y al Blgo. Luciano Rodríguez por darme la oportunidad de ejecutar este proyecto. Al Ing. Agustín Gonzales, por haberme facilitado el ingreso al IIAP como practicante. Dr. Fernando Alcántara y el Ing. Walter Blas, por su constante asesoramiento y compromiso con la investigación. A la Blga. Violeta Valdivieso, por su constante asesoramiento a lo largo de toda la investigación. Al Ing. Daniel Oré, por sus recomendaciones, sugerencias y observaciones brindadas. A la Ing. Luz Taype, por haberme enseñado la química de la vida. Al Ing. Valentín Mogollón, por su gran sentido del humor y confianza de siempre. Al Ing. Manuel Figueroa, por sus consejos y conocimientos compartidos. A la Ing. Miryam Muñóz, por haberme enseñado el mundo microscópico. Al Ing. Llontop Vélez, por su predisposición para compartir sus conocimientos. Al Dr. Víctor Moreno, por sus consejos y recomendaciones. A la Ing. Catalina Díaz, por haberme formado en la línea de la investigación. A la Blga. Betty Gamero, por sus enseñanzas y consideración de siempre. A la Dra. Susana Sirvas, por haberme enseñado el valor de la ética profesional. Al Dr. Juan Acosta, Ing. César Luck, Ing. Carmen San Román, Lic. Marcela Uría, Ing. Gabriela Molina, Ing. Miriam Niebuhr, Ing. Claudio Álvarez, Ing. Edwin Lazo, Ing. Gustavo Saavedra, Ing. Walter Smith, Ing. César Peña, Ing. Guillermo Tello, Ing. Gustavo Laos, Dr. Pedro Rodenas, Ing. Gregorio Gallo, por haberme brindado sus conocimientos de manera desinteresada en mi formación profesional. Al personal técnico y administrativo que labora en el Programa de Investigación para el Uso y Conservación del Agua y sus Recursos: Lamberto Arévalo, Vilto Huayunga Sairo, Italo Orbe, Edwin Agurto, Cherry Yahuarcani, Asunción Apuela, Hugo Marichin, Medardo Montoya, Eder Montoya, Domingo García, Luis Zafra, Edgar Taricuarima, al Sr. Miguel Ríos y a la Sra. Mercedes Torres por las facilidades brindadas durante la ejecución de la tesis. A los tesistas (CIQ- IIAP) 2012, Ely Maynas, Italo Bardales, Margarita Colichón y Edgar Meza; a los(as) practicantes IIAP 2012, de Iquitos: Jae Paredes, Kathy Soria, Sheyla Perez, Christian Manchinari, Paul Franco, Joao Oliveira, Omar Delgado; Tingo María: Wilson Rodríguez, Raúl Pullido, Enrique Cornejo, Miguelina Vicuña; Pucallpa: Lewis Valerio, Caleb Angulo; Chiclayo: Iván Collin Guevara, Martín Correa y Lima: Fransisk Sánchez, por su amistad, apoyo y momentos gratos. A todos mis compañeros de estudio, en especial a Rosa Gaona, Diana Allain, Carlos Julca, Paul Haro, Wilmer Gaspar, Jorge Espinoza, Luis Calderón y Peter Alcocer, por ser incondicionales. A todas aquellas personas que de alguna forma contribuyeron a la realización de la presente investigación.
  11. 11. “La muerte no es triste, lo triste es que la gente no sepa vivir” Película, El Guerrero Pacífico (2006)
  12. 12. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO Resumen La elaboración de una tabla estándar de alevines de gamitana Colossoma macropomum, relacionando la masa y longitud para estimar una determinada masa estándar que contiene aproximadamente un millar de alevines, fue el objetivo principal de la presente investigación. La experimentación se inició con un estudio preliminar, para evaluar el comportamiento de las variables y un posible ajuste u optimización de la metodología. El estudio definitivo consistió en la evaluación periódica de alevines a partir de tres mil post larvas de diez días de edad que fueron sembrados a una densidad de 60 post larvas/m2 en cuatro estanques con dimensiones de 10 x 5 x 1 m de largo, ancho y tirante respectivamente; las evaluaciones se realizaron a partir del día doce luego de la siembra, con una frecuencia de seis días, es decir, a los (12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54) días. Por cada evaluación se hicieron tres muestreos (uno por estanque, un estanque no se tomó en cuenta para las evaluaciones por no haber estado bajo las mismas condiciones que los demás), cada muestreo consistió en la medición de la masa conjunta de mil alevines, seguido de la medición de la masa individual y longitud individual de una muestra determinada estadísticamente, que resultó ser 41, sin embargo se decidió trabajar con 60 individuos. La medición de la masa individual tuvo como finalidad validar estadísticamente (prueba “t”) la masa total promedio del millar de alevines de los estanques por cada evaluación. Los resultados promedios de la masa del millar de alevines con la medición de la longitud individual de la muestra (60) se plasmaron en una curva potencial: masa (y) vs longitud (x), obteniéndose la ecuación y = 36,951 x2,4725, con una correlación r = 0,9901. Para validar esta ecuación, se remplazaron valores de tallas convenientes en la variable independiente (x) para obtener masas estándares correspondiente aproximadamente a un millar de alevines, con ello se obtuvo una tabla estándar de masa y longitud. Luego se midió la longitud total de una muestra de alevines (se consideró ≥ 30) y por cada estanque se obtuvo un promedio de longitud, dicho valor fue cotejado en la tabla estándar para obtener el valor de la masa estándar. Finalmente se midió una masa de alevines para cada valor de la masa estándar y se hizo el conteo de los alevines para determinado valor, resultando valores muy cercanos al millar, teniendo un error máximo del 4,8 % por encima del millar y un coeficiente de variación (CV) del 1,5 %. Palabras claves: Alevines, masa estándar, gamitana Colossoma macropomum.
  13. 13. STANDARD TABLE TO ESTIMATE THE MASS OF A THOUSAND GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) FINGERLINGS IN RELATION WITH THEIR AVERAGE LENGTH Abstract The elaboration of a standard table of gamitana Colossoma macropomum fingerlings, relating their mass and length to estimate a determined standard mass, which it will contain a thousand fingerlings approximately, it was the main objective of the present research. The experiment was started with a preliminary study to evaluate the behaviour of the variables and a possible adjustment or optimization of the methodology. The final study consisted in the periodic evaluation of fingerlings from three thousand post larvae of ten days old that were seeded at a density of 60 post larvae/m2 in four ponds, with it dimensions of 10 x 5 x 1 m lenght, wide and tight respectively, the evaluations were made from the twelfth day after sowing, with a frequency of six days, at the (12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54) days old. For each evaluation, it was done three samplings (one per pond, one pond was not taken into account for the evaluation because of not being under the same conditions as the others), each sample consisted in measuring the joint mass of thousand fingerlings, followed by the measurement of individual mass and individual length of a determined sample statistically, which proved to be 41, however it was decided to work with 60 individuals. The measurement of the individually mass had the purpose of validate statistically (t test) the average total mass of thousand fingerlings of the ponds for each assessment. The average results of the mass of thousand fingerlings with the measuring of the individual length of the sample (60) it was reflected in a potential curve: mass (y) vs length (x), with the obtaining of the equation y = 36,951 x2,4 725, with a correlation r = 0,9901. To validate this equation, the values were replaced convenient sizes in the independent variable (x) to get standards masses corresponding to a thousand fingerlings approximately, with that it was obtained a standard table of mass and length. Then it was measured the total length of one sample of fingerlings (it was considered ≥ 30) and for each pond was obtained an average length, that value was checked in the standard table to get the value of the standard mass. Finally, the fingerling mass was measured for each value of the standard mass and the fingerling counting was done to a determined value, resulting values very close to a thousand, with a maximum error of 4,8 % above the thousand and a coefficient of variation (CV) of 1,5 %. Keywords: Fingerlings, standard mass, gamitana Colossoma macropomum.
  14. 14. Introducción E n la Amazonía existe una gran diversidad biológica de especies, dentro de ella podemos encontrar una amplia variedad de peces. La gamitana Colossoma macropomum es una de las principales especies consumidas en esa región, siendo utilizada como primera fuente de proteína, además de ser una especie bastante cotizada, le da un estatus económico elevado. Es por esta razón que esta especie no es ajena a la práctica de la acuicultura, el cultivo de esta especie ha tenido un enorme crecimiento en los últimos años, esto se debe fundamentalmente a los avances en la producción de alevines en laboratorio, los mismos que son distribuidos a los piscicultores de la región para su cultivo. A pesar que la producción de alevines en laboratorio ya es una práctica dominada por las instituciones especializadas, aún existen algunas falencias en la etapa post producción, específicamente en la distribución de dichos individuos, puesto que hasta la actualidad la cuantificación de los alevines se hace de forma individual y manual, lo que conlleva a un posible estrés de los individuos, una elevada intervención de la mano de obra, daños mecánicos contra los alevines en el conteo, elevado porcentaje de error en el conteo de alevines y sus consecuentes pérdidas económicas. El presente trabajo de investigación se enfoca directamente en la etapa post producción de alevines que se hace referencia líneas arriba, y tiene como objetivo elaborar una tabla estándar para estimar la masa de un millar de peces para diferentes tallas en la etapa de alevinaje. Esta investigación, a través del uso de la tabla estándar, deja de lado la metodología tradicional que consistía en el conteo manual de los alevines y contribuye con nuevas tecnologías para la medición de peces, a través del procesamiento de imágenes digitales mediante un software. En el capítulo I se refiere al objeto de la investigación. Se plantea el problema y sus variables, se expresan los objetivos, se justifica la importancia de la presente investigación en la acuicultura, así como sus alcances y limitaciones. En el capítulo II se refiere al marco teórico, donde se han citado y explicado teorías que respaldan el uso de las mismas en la presente investigación. El capítulo III, describe el desarrollo de la investigación, así como la metodología utilizada, el uso de software y el procesamiento de los datos de campo. En el capítulo IV se presentan los resultados obtenidos en el campo y en el gabinete. Finalmente en el capítulo V, a través de las discusiones se hace un análisis de los resultados obtenidos, no se discute con otros autores porque no se han encontrado antecedentes de esta naturaleza. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  1
  15. 15. I. OBJETO DE LA INVESTIGACIÓN 1.1. Antecedentes La práctica de la piscicultura con especies nativas se inició en la década de 1970, experimentando con gamitana Colossoma macropomum y paco Piaractus brachypomus, en el criadero de Quistococha (Maynas), y desde ahí se distribuyeron alevines de éstas y otras especies a los reservorios de San Lorenzo (Piura) al IVITA (Pucallpa) y a la Estación Pesquera de San Martín, así como a numerosos piscicultores de toda la Amazonía peruana (IIAP 2006). , Son muchos los estudios que se han realizado en gamitana que han proporcionado importantes aportes científicos sobre esta especie, tales como las características biológicas, de reproducción, alimentación, crecimiento; también se ha trabajado ampliamente en piscicultura, en la tecnificación de su cultivo en estanques y, en algunos casos, en jaulas flotantes. A lo largo de la vida del pez, la masa corporal varía como una potencia de la longitud (relación alométrica). Así es posible establecer la relación a través de la ecuación de la curva W = aLb; donde W es la masa total en gramos, y L la longitud total en centímetros, mientras que a y b son constantes, debido a que la talla es una magnitud lineal y la masa proporcional al cubo de la talla, si el pez al crecer mantiene la forma, se dice que el crecimiento es isométrico y b es muy cerca o igual a 3. (Granado,1996) TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  2
  16. 16. Para la obtención de estas relaciones se necesita efectuar los muestreos mecánicos actualmente utilizados, que pueden generar pérdidas de ejemplares por el manipuleo, de ahí que nace la necesidad de crear una tabla estándar, similar a las que actualmente se vienen utilizando en la industria de los salmónidos, para la estimación del número de alevines, relacionando su longitud total y su masa. 1.2. Planteamiento del problema La acuicultura en la Amazonía peruana ha tenido un enorme crecimiento en los últimos años, esto se debe fundamentalmente a los grandes avances en la producción de alevines en condiciones controladas (Reyes, 1998 citado por Deza & cols 2002). La producción de estos alevines es una práctica dominada por las instituciones especializadas en acuicultura amazónica. El Instituto de Investigaciones de la Amazonía Peruana (IIAP) que promueve el desarrollo de la acuicultura amazónica (IIAP 2000), efectivamente , viene produciendo alevines desde 1985 hasta la fecha, los mismos que son abastecidos a diferentes lugares para su cultivo. A pesar que ya se domina este procedimiento, aún existen algunas falencias en la etapa post producción, específicamente en la distribución y despacho de dichos individuos, puesto que hasta la fecha la cuantificación de dichos alevines se hace de forma individual y manual. Este tipo de manipuleo genera muchos problemas que a continuación se detallan: Una elevada intervención de la mano de obra para llevar a cabo este procedimiento, ya que los alevines son contados uno por uno. Excesivo tiempo de espera de los compradores en el proceso de despacho de los alevines. Posible estrés hacia los alevines por el manipuleo. Generación de daños mecánicos que producen laceraciones en el cuerpo de los alevines, dejándolos propensos a contraer enfermedades. Generación de error en el conteo de los alevines en perjuicio de la institución o comprador. Generación de pérdidas económicas a la institución o comprador, lo que alteraría el stock de peces de la Institución o comprador. Es por ello que se propone trabajar con una nueva metodología, creando una tabla estándar para la cuantificación de alevines, relacionando variables de longitud promedio y masa promedio de dichos alevines. ¿Cuál es el efecto del uso de la tabla estándar frente al conteo manual para estimar la masa de un millar de alevines a una determinada longitud promedio en el proceso de repartición? TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  3
  17. 17. 1.3. Objetivos 1.3.1. General Elaborar una tabla estándar para estimar la masa de un millar de alevines de gamitana para diferentes tallas en la etapa de alevinaje. 1.3.2. Específicos Reducir el tiempo de la mano de obra requeridas para el proceso de repartición de alevines. Reducir el tiempo de espera de los compradores en el despacho de los alevines. Reducir el posible estrés de los alevines producido en el manipuleo. Reducción de los daños mecánicos de los alevines en el conteo. Reducción del porcentaje de error en el conteo de alevines. Evitar posibles pérdidas económicas por error en el número de alevines distribuidos. 1.4. Justificación e importancia El trabajo de investigación resulta importante porque la metodología propuesta del uso de la tabla estándar reducirá considerablemente el manipuleo, lo que conllevará a una reducción del tiempo de uso de la mano de obra del personal, también se reducirá el posible estrés y las posibles laceraciones en el cuerpo de los alevines generado en el proceso de repartición, que, a posteriori, podría afectar el desarrollo normal del crecimiento de los individuos. Con el uso de esta tabla se tendrá una mejor estimación del número de alevines, en comparación al conteo manual, por ser una actividad realizada por operarios con diferentes técnicas y sumado a ello distracciones que conllevarían a confusión en el conteo, podrían resultar con altos porcentajes de error. Finalmente, debido a estos errores humanos que son comunes en el conteo, se producirán pérdidas económicas, afectando el stock de la Institución y la inversión del comprador. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  4
  18. 18. 1.5. Alcances y limitaciones Los resultados y conclusiones de esta investigación tienen validez y pueden generalizarse a la población conformada por los alevines de la especie gamitana Colossoma macropomum que han sido criados en la Amazonía. La tabla estándar sólo tiene una cobertura para la especie gamitana Colossoma macropomum en etapa de alevinaje, que en la presente investigación se ha considerado una talla de (2,5 – 5,6) cm. 1.6. Definición de variables 1.6.1. Variable independiente x: Longitud total promedio de una muestra de alevines de gamitana Colossoma macropomum. 1.6.2. Variable dependiente y: masa estándar obtenida de una tabla estándar para alevines de gamitana Colossoma macropomum. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  5
  19. 19. II. MARCO TEÓRICO 2.1. Muestreo En principio, hay dos métodos de recopilación de datos: enumeración completa y muestreo. Una encuesta marco o censo de pesquería se lleva a cabo por lo general por medio de una enumeración completa. Para estimar el total de captura anual, el ideal sería una enumeración completa. Sin embargo, este método sobrepasa en general el presupuesto de la mayor parte de los centros de investigación sobre pesquerías. Por ello, se requiere un sistema adecuado de muestreo para obtener datos representativos que puedan ser extrapolados a toda la pesquería. El diseño de muestreo permite estimar estadísticas descriptivas, tales como media, varianza y distribuciones de frecuencia, sin supuestos sobre la población. Estas estadísticas están diseñadas sin sesgo, es decir, se confía en que estén en torno al valor auténtico que se obtendría con muestreo repetido en virtud del diseño de muestreo probabilista. El muestreo basado en un modelo, por otra parte, permite ajustar el modelo sin supuestos sobre el muestreo. Los parámetros estimados son insesgados según el modelo, es decir, no tienen sesgo si el modelo es cierto y completo. En la práctica, ambas teorías requieren compromisos, ya que el muestreo probabilístico pocas veces resulta el ideal y nunca se confía plenamente en un modelo. Cochran(1977) TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  6
  20. 20. Métodos de muestreo: En ciencias biológicas, la mayor parte de las investigaciones son cuantitativas, con observaciones de hechos numéricos llamados datos. Las entidades biológicas son contadas o medidas y es evidente que debe existir algún método objetivo para tomar, presentar y analizar estos datos. Una distinción importante es la que se puede hacer entre observaciones y experimentos. Las observaciones son datos obtenidos sin haber manipulado el sistema y son utilizadas para describir regularidades u ordenamientos biológicos (patrones). Los datos experimentales en cambio son datos obtenidos a partir de manipulaciones de las variables que se piensa pueden estar determinando cierto patrón. Los mismos análisis estadísticos pueden realizarse a partir de observaciones o experimentos. Sin embargo, los procesos que determinan los patrones biológicos observados sólo pueden ser explicados mediante un experimento bien diseñado. En cambio, resultados similares obtenidos a partir de observaciones pueden ser causados por el efecto de cierta variable desconocida o no detectada. Esto sugiere que el conocimiento del mundo debería estar basado solamente en experimentos, sin embargo esto no es enteramente posible y hay ciertas preguntas para las cuales no es posible diseñar un experimento, pero se pueden realizar observaciones dirigidas que sirvan para contestarlas. Underwood (1997). Una de las formas de tomar muestras de peces de un estanque es usando redes barrederas pequeñas especialmente construidas, con una longitud de 2 a 8 m y entre 1 a 2 m de profundidad, pueden ser particularmente eficacespara tomar muestras de pequeños peces en los ríos. Dos personas pueden manipularlas aunque un solo operador también puede usar algunas microredes barrederas. T amaño de muestra: Bejarano & cols (2006), Webster (1996), Montgomery & Runger (1996). El tamaño de muestra depende del parámetro que deseamos estimar, es decir podemos estar interesados en conocer un media aritmética poblacional (µ), una proporción poblacional (P), diferencias de medias (µ1 - µ2) o una diferencia de proporciones (P1- P2). Para cada uno de estos casos existe una determinada fórmula. Para fines del presente trabajo de investigación, nos enfocaremos exclusivamente en conocer la media aritmética poblacional (µ). Tamaño de muestra para estimar µ: n= 2 Z α .s2 .N 2 2 (N-1).E2+ Z α .σ 2 Ecuación 1. Tamaño de muestra. 2 TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  7
  21. 21. Donde: Zα 2 , es el coeficiente de confianza cuyo valor depende del nivel de confianza que se prestablece. Es decir, para un nivel de confianza del 99 % le corresponde Z α = 2,58. 2 s2 es la varianza de la característica que se está estudiando. Nos indica que a mayor variabilidad en la población, le corresponde mayor tamaño en la muestra y a menor variabilidad en la población le corresponde un menor tamaño de muestra. E, es el error máximo permisible que estamos dispuestos a cometer para estimar µ para un determinado nivel de confianza establecido N, Tamaño de muestra de la población. Para calcular el tamaño de muestra para estimar una media se necesita conocer la varianza s2 de la población objetivo, para lo cual se tiene en cuenta las siguientes recomendaciones: Recurrir a estudios similares al que se quiere estudiar y de ahí obtener el valor que corresponde a la varianza. Realizar un estudio piloto y estimar el valor que le corresponde a σ 2 (lo que finalmente se hizo en la presente investigación). Coeficiente de variación (CV): Bejarano & cols. (2006), Webster (2006). Una aplicación importante de la desviación típica es servir de medida de la dispersión, pero hay ciertas limitaciones. Si se consideran dos o más distribuciones con medias bastantes diferentes o que se midan en unidades distintas será peligroso extraer conclusiones sobre la dispersión a partir del único valor típico de la desviación típica. A menudo será necesario recurrir al coeficiente de variación (CV) que sirve como medida relativa de la dispersión. El coeficiente de variación mide el grado de dispersión de un conjunto de datos en relación con su media. Para calcularlo se divide la desviación típica de una distribución por su media y el resultado se multiplica por 100. Para cuantificar la precisión relativa de una estimación de la media poblacional se determina el coeficiente de variación de la media muestral utilizando la siguiente fórmula: CV = s (100) X Ecuación 2. Coeficiente de Variación (CV). TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  8
  22. 22. 2.2. Estadística inferencial Las poblaciones suelen ser demasiado grandes para estudiarlas en su totalidad. Es necesario elegir una muestra representativa que tenga un tamaño más manejable. La muestra se utiliza entonces para conclusiones de la población que nos interesa. Por ejemplo, podemos calcular la media aritmética de la muestra, el estadístico X, y estimarlo como estimación de la media aritmética de la población µ. Webster (1996) Distribuciones muestrales: Si ponemos como ejemplo el estudio de un estanque de peces con N = 3 000 individuos, en la cual queremos tomar una muestra de n = 1 000. A partir de esta muestra podríamos calcular la media X correspondiente a los 1 000 individuos. Esta media muestral nos servirá después como estimación de µ, media aritmética de la población N. El error muestral: La diferencia entre el parámetro de la población (media aritmética µ de los 3 000 peces) y el estadístico de la muestra X utilizado para estimar el parámetro de la población (1 000 peces) se denomina error muestral. Es evidente que nunca podremos calcular el tamaño del error muestral, puesto que la media poblacional es desconocida. Debemos de ser conscientes de la probabilidad de incurrir en un cierto error muestral. El error típico de la distribución muestral: La distribución muestral de las medias muestrales tiene también una varianza (σ2). Esta varianza de la distribución de todas las medias muestrales es como cualquier otra varianza. Mide la dispersión de las observaciones individuales (medias muestrales) en torno a su media µ (media general). Por lo tanto mide la tendencia a incurrir en error de muestreo en el intento de estimar el parámetro. Además esta varianza como cualquier otra varianza, es la media aritmética de las desviaciones respecto de la media elevadas al cuadrado. Normalidad: Si los datos de una población siguen una distribución normal, la distribución muestral de las medias muestrales también será normal. Efecto del tamaño de la muestra sobre el error típico: De la población de N = 3 000 peces, es indudable que con una muestra mayor tienda a dar un error más pequeño. El simple cálculo aritmético nos dice que si n aumenta, σ deberá disminuir. Teorema central del límite: Como se ha visto anteriormente, una distribución de medias muestrales sigue una distribución normal. Entonces deberemos recurrir al teorema central del límite. Esta proposición esencial afirma que para cualquier población, sea normal o no, la distribución normal se aproximará a la normalidad con tal que el tamaño de la muestra sea grande. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  9
  23. 23. Aunque la población no responda a una distribución normal o no conozcamos su distribución, el teorema central del límite nos permite deducir que la distribución muestra seguirá una distribución normal si el tamaño de la muestra es suficiente. En general se acepta que si el tamaño de la muestra es n = 30 como mínimo, es lo bastante grande para concluir que el teorema central del límite garantizará una distribución normal en el proceso de muestreo, con independencia de la distribución de la población original. 2.3. Contraste de hipótesis Bejarano & cols (2006) señalan que el propósito de la prueba de hipótesis es ayudar al investigador a tomar decisiones referentes a una población considerando la información de una muestra de dicha población, de forma similar Petri & Watson (2006), afirman que la prueba de hipótesis es un proceso que consiste en hacer inferencias acerca de una población usando la información obtenida de una muestra, sin embargo se tiene que reconocer que es imposible estar absolutamente seguros que esas inferencias acerca de la población son correctas y ponen como ejemplo lo siguiente: “Una muestra seleccionada al azar es poco probable que sea exactamente igual a una segunda muestra al azar, probablemente en ninguno de estos casos, el estadístico determinado, no será igual al parámetro de la población que es la estimación de la que estamos probando una hipótesis”. El presente trabajo de investigación no es ajeno a la estadística y se apoya en la estadística inferencial para determinar una suposición de un determinado parámetro de la población, esta inferencia será nuestra hipótesis. La hipótesis que contrastaremos se llama hipótesis nula (H0 ), esta hipótesis se contrastará con la hipótesis alternativa (Ha ). Después, a partir de los resultados de nuestra muestra (estadísticos), podremos rechazar la hipótesis nula en favor a la hipótesis alternativa o bien no rechazaremos nuestra hipótesis nula y suponemos que nuestra inferencia o suposición inicial acerca del parámetro poblacional es correcta. Webster (1996) afirma que la hipótesis estadística es una afirmación de lo que creemos sobre una población. Por lo general esta hipótesis se refiere a los parámetros de la población acerca de los cuales se quiere hacer la afirmación. El hecho de no rechazar la hipótesis nula no implica que ésta sea cierta, significa simplemente que los datos de la muestra son insuficientes para inducir un rechazo de la hipótesis nula. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  10
  24. 24. Nivel de significación,Webster (1996) señala que cada hipótesis se contrasta a un nivel de significación elegido. En paralelo a los intervalos de confianza, los niveles de significación corrientes denominados valores de α (valores de alfa), son (1, 5, 10) %, sin embargo se pueden elegir otros valores de α que satisfagan las necesidades del investigador. Cuando decidimos sobre el rechazo de una hipótesis podemos cometer dos tipos de equivocaciones. Será un error del tipo I si rechazamos la hipótesis nula que es verdadera. Se verá después en este mismo capítulo que el nivel de significación o valor de α utilizado para la prueba es la probabilidad de cometer un error del tipo I. Por otra parte, podríamos dejar de rechazar una hipótesis nula que es falsa, la que se denomina error del tipo II, la probabilidad de cometer un error del tipo II se llama β. 2.4. Prueba “t” para dos muestras independientes La prueba “t” para dos muestras independientes, se utiliza por ejemplo, si deseamos determinar si existe alguna diferencia al momento de comparar las masas medias de dos grupos de alevines a una determinada longitud, luego trabajaremos con la muestra de dicha población de alevines para determinar si la hipótesis es correcta. Esta prueba es una de las más frecuentemente utilizadas, sin embargo se corre el riesgo de utilizarla inadecuadamente cuando no se tienen claros los supuestos en las cuales esta prueba es válida. Esta prueba es usada para comparar las medias de dos grupos independientes de observaciones usando muestras representativas de una población. Petri & Watson (2006), indican que la validez de la prueba “t” para dos muestras independientes depende de varios supuestos que deben ser cumplidos: Las dos muestras deben ser independientes y representativas de la población de interés (idealmente siendo elegida al azar) para eliminar toda forma de asignaciones parciales en una experimentación en estudio, debemos asignar al azar cada animal para uno de los grupos. Además, la variable de interés deberá tener aproximadamente una distribución normal (campana de Gauss) en cada población de las muestras tomadas. Una pequeña desviación de la normalidad de la muestra no es crucial. Adicionalmente, la variabilidad de las observaciones en cada grupo, como medida por las dos varianzas (homocedasticidad). Este supuesto es importante, podemos verificar esto por la prueba de Levene (prueba F). TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  11
  25. 25. 2.5. Software Imagej El software ImageJ es una aplicación del software de Java para procesamiento y análisis de imágenes, fue desarrollado por Wayne Rasband en los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos, Bourne (2010). Cristobal & cols. (2011) afirman que este software es útil para una amplia gama de aplicaciones de imágenes en las ciencias biomédicas, que es un recurso clave en los laboratorios y se utiliza en todo el mundo en procesamiento de imágenes médicas, sobre todo en la investigación. Así mismo, Eichinger & Rivero (2006), señalan que existen muchos paquetes de software disponibles con las que se analizan y procesan imágenes, sin embargo el software ImageJ es de libre descarga y puede ser suficiente para muchos propósitos. Nejat (2012) explica por qué se debe usar este software en el cálculo de la longitud y número de neuritas (prolongaciones que tiene una neurona), el número promedio de las neuritas por célula, pueden ser contados manualmente de manera muy fácil; sin embargo, la determinación de la longitud media de estas neuritas requiere del software ImageJ. 2.6. Hipótesis: 2.6.1. Hipótesis general: La elaboración de una tabla como estándar para estimar la masa de un millar de alevines de gamitana, disminuye el error de estimación. 2.6.2. Hipótesis específica: La elaboración de una tabla como estándar para estimar la masa de un millar de alevines de gamitana disminuye el tiempo para el proceso de repartición, tiempo de espera de los compradores, laceraciones en el cuerpo de los alevines, el porcentaje de error en el conteo y facilitará el manejo para su comercialización. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  12
  26. 26. III. MÉTODO 3.1. Ámbito temporal y espacial del estudio: El trabajo de investigación se llevó a cabo en las instalaciones del Centro de Investigaciones de Quistococha, perteneciente al Instituto de Investigaciones de la Amazonía Peruana (IIAP), en el marco del Programa de Investigación para el Uso y Conservación del Agua y sus Recursos (AQUAREC), ubicado en el kilómetro 4,5 de la Carrera Iquitos – Nauta, Centro Poblado de Quistococha, Distrito de San Juan, Provincia de Maynas, Región Loreto. Este trabajo de investigación se dio inicio con un estudio preliminar que empezó el 5 de febrero del 2012 y terminó el día 13 de marzo del 2012. El estudio definitivo empezó el día domingo 25 de marzo del 2012 y finalizó el 21 de mayo del 2012. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  13
  27. 27. Figura 1. Vista Satelital del Centro de Investigaciones de Quistococha – IIAP . Con fines de mejor ubicación se hizo un contraste de imagen, el área a color pertenece al CIQ – IIAP el área a blanco y , negro corresponde a terceros. En la figura inferior se muestran los laboratorios de reproducción de peces amazónicos. 3.2. Tipo de investigación Cuantitativa. 3.3. Diseño de investigación: 3.3.1. Validación estadística: Prueba “t” de Student para dos muestras independientes. 3.3.2. Validación experimental: Validación de la ecuación y del coeficiente de variación (CV). TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  14
  28. 28. Validación estadística Validación experimental Prueba “t” para Validación de la ecucación. comparar las masas Validación del coeficiente medias de dos grupos de variación (CV). de alevines. Figura 2. Diseño de investigación. 3.4. Estrategia de prueba de hipótesis 3.4.1. Prueba “t” de Student para dos muestras independientes Comparar si existen diferencias significativas entre las masas medias de dos grupos de alevines. Grupo 1: La masa del millar de alevines frente al Grupo 2: La masa proyectada a mil alevines en base a la masa individual promedio. 3.4.2. Coeficiente de variación Comparar los coeficientes de variación entre el estudio preliminar y el estudio definitivo. Prueba “t” Coeficiente de variación (CV) Comparar las masas Comparar resultados medias del grupo 1 y de estudio preliminar grupo 2. con estudios definitivo. Figura 3. Estrategia de prueba de hipótesis. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  15
  29. 29. 3.5. Marco de muestreo Doce mil alevines distribuidos en cuatro estanques de tierra con dimensiones de (10 x 5 x 1) m de largo, ancho y tirante respectivamente. 3.6. Unidad experimental: Las unidades experimentales consistieron en cuatro estanques de tierra con dimensiones de (10 x 5 x 1) m de largo, ancho y tirante respectivamente. a b c Figura 4. Unidades experimentales. (a). Vista de las unidades experimentales I, II, III y IV. (b). Vista de las unidades experimentales II y III. (c). Cartel de la unidad experimental I. Ver la preparación de los estanque en el Anexo 2. 3.7. Unidad de análisis La unidad analizada fue la masa (sin agua) de mil alevines de gamitana además de la masa (sin agua) individual y longitud total individual de una muestra de alevines. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  16
  30. 30. 3.8. Método experimental de muestreo: 3.8.1. Etapa I: Estudio preliminar 3.8.2. Etapa II: Estudio definitivo 3.8.3. Etapa III: Procesamiento y análisis de datos de las evaluaciones 3.8.4. Etapa IV: Validaciones 3.9. Variables de investigación 3.9.1. Variable y: Masa promedio de un millar de alevines de gamitana. 3.9.2. Variable x: Longitud total individual promedio de una muestra de sesenta alevines. 3.9.3. Variación de la estimación a través del coeficiente de variación (CV) del estudio preliminar y estudio definitivo. 3.10. Población (N) La población total (N) fue de 12 000 alevines distribuidos en cuatro estanques de tierra, correspondiendo una cantidad de N’ = 3 000 alevines a cada uno de ellos. 3.11. Muestra: Por unidad experimental (estanque) 3.11.1. N’: 3 000 post larvas sembrados por estanque. 3.11.2. n’: 1 000 alevines de extraídos al azar de N’, para determinar la masa promedio de un millar de alevines. 3.11.3. n’’: 60 alevines extraídos al azar de N’, para determinar la longitud total promedio de los alevines, ver tabla 12. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  17
  31. 31. 3.12. Técnicas de investigación 3.12.1. Instrumentos de recolección de datos: Descripción de materiales, equipos y software: 3.12.1.1. Materiales En la figura 5 se indica en forma gráfica, los siguientes materiales: a. Pipetas Pasteur de plástico (3 ml), para retirar las impurezas de los envases donde se encontraba el pez al momento del registro fotográfico. b. Placas Petri, como recipiente individual (sólo hasta la tercera evaluación, ya que hasta ese momento, su talla lo permitía) de los peces al momento del registro fotográfico. c. Envases rectangulares de pet (politereftalato de etileno) de 400 ml de capacidad, como recipiente individual (de la cuarta evaluación en adelante) de los peces al momento del registro fotográfico. d. Envases rectangulares de tecnopor (poliestireno expandido) de 300 ml de capacidad, como recipiente de apoyo para colocar la fauna acompañante y otras impurezas. e. Cubetas de (10, 20, 60) L de capacidad, como reserva de agua en el momento de la biometría, la cubeta de 60 L sirvió como depósito de alevines durante la recolección, conteo dentro y fuera del estanque. f. Cucharas de plástico, como herramienta de transporte en el manipuleo de los alevines durante la biometría. g. Mallas de acuario (redes, “jamos”), como herramienta de manipuleo de los alevines durante la biometría. h. Malla rectangular de 1 m x 3 m (para alevines), como herramienta de pesca de los alevines en el estanque. i. Regla metálica milimetrada de 100 mm, como patrón de medida durante el registro fotográfico. j. Caja de cartón, como protector contra el aire al momento de utilizar la balanza en la medición de la masa individual de los alevines. k. Alimento: (harina de pescado + harina de soya + polvillo de arroz). l. Material biológico: Doce millares de post larvas de gamitana de 10 días de edad. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  18
  32. 32. Figura 5. Materiales utilizados durante todos los muestreos. 3.12.1.2. Equipos En la figura 6 se indican en forma gráfica, los siguientes materiales: a. Balanza digital KINLEE (EKA08S) de 5 000 g (a razón de 1 g), para la medición conjunta del millar de alevines. b. Balanza digital CAMRY (EHA701) de 200 g (a razón de 0,02 g), para la medición individual de los alevines. c. Oxímetro YSI 55 DISSOLVED OXYGEN [sensibilidad: +/- 0,1mg/l; rango: (0,00 – 10) mg/], para el monitoreo del oxígeno disuelto de las unidades experimentales. d. Potenciómetro WTW (pH: sensibilidad: +/- 0,004; rango: 0,000 - 14,000. Temperatura: sensibilidad: +/- 0,2 °C; rango (0,0 – 60) °C, para el monitoreo del pH y temperatura de las unidades experimentales. e. Cámara digital Panasonic DMC-ZS10, como herramienta de captura de imágenes digitales. f. Computadora portátil Toshiba/Satelite C845D - SP4216SL, para el uso de los software. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  19
  33. 33. Figura 6. Equipos utilizados durante todos los muestreos. 3.12.1.3. Software En la figura 7 se indican en forma gráfica, los siguientes materiales: a. ImageJ 1.46, software utilizado para la medición digital de la longitud total de los alevines. b. Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) version 18, paquete estadístico. a b Figura 7. Software utilizados durante el procesamiento de datos. (a). Software ImageJ. (b). Paquete estadístico SPSS 18. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  20
  34. 34. 3.12.2. Procedimiento Etapa I: Descripción del estudio preliminar El trabajo de investigación se inició con un estudio preliminar que empezó el 5 de febrero del 2012 y terminó el día 13 de marzo del 2012. Dicho estudio tuvo como finalidad de evaluar el comportamiento de las variables consideradas para el análisis y un posible ajuste u optimización en la metodología propuesta en el perfil de tesis. Este estudio consistió en evaluar las variables de masa y longitud de alevines a partir de post larvas (diez días de edad) que fueron sembrados en un estanque grande de tierra con dimensiones de 50 x 20 x 1,5 m de largo, ancho y tirante respectivamente, a una densidad de 60 post larvas/m2 y bajo las mismas condiciones en las que normalmente son cultivados. Para las evaluaciones se hicieron muestreos luego de la siembra, desde los días 20 hasta el día 47 de edad, con una frecuencia de 9 días. Cada muestreo consistió en la medición de la masa conjunta (sin agua) de mil alevines, seguido de la medición de la longitud de cada ejemplar de una pequeña muestra al azar (> 30) del estanque. De esta manera se hicieron cuatro muestreos, a los (20, 29, 38, 47) días de edad, los resultados fueron plasmados en una curva potencial: masa (y) - longitud (x), obteniéndose la ecuación y = 45,814 x2,5519, con una correlación r2 = 0,9871. Luego de la obtención de la curva se realizó la comprobación de la ecuación, se midió la longitud total de una pequeña muestra (> 30) de alevines del estanque y el valor promedio (x = x1 cm) se remplazó en la variable x de la ecuación obteniendo un resultado y = y1 g, masa en la cual se esperaba tener una cantidad cercana al millar, sin embargo al hacer el conteo, se obtuvieron resultados bastante alejados, por debajo y por encima del millar. Cabe mencionar que en las dos últimas evaluaciones, luego del muestreo de rutina se hicieron dos muestreos adicionales, en las que se encontraron valores de masa del millar de alevines considerablemente alejados del primer valor que se halló. Etapa II: Descripción del estudio definitivo El estudio definitivo empezó el día domingo 25 de marzo del 2012 y finalizó el 21 de mayo del 2012. Luego de analizar los resultados en la parte preliminar se ajustó la metodología, primero se propuso trabajar en cuatro estanques pequeños, con dimensiones de 10 x 5 x 1 m de largo, ancho y tirante respectivamente a una densidad de 60 post larvas/m2 y bajo las mismas condiciones normales de cultivo, con la finalidad de obtener un promedio de masas promedios por millar de alevines por cada evaluación. El segundo ajuste consistió en trabajar con una pequeña muestra de alevines (n’’) al que, además de medirle su longitud individual, se le midió su TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  21
  35. 35. masa individual (sin agua), esto con la finalidad de validar estadísticamente los resultados de la masa promedio del millar de alevines por cada evaluación. Para esta validación se utilizó la prueba “t” de Student para muestras independientes, contrastando dos grupos: el grupo 1 (masa promedio del millar de alevines) frente al grupo 2 (masa proyectada para mil alevines en base a la masa individual promedio). Luego de esta validación, las variables de masa promedio del millar de alevines y la longitud total promedio por cada evaluación fueron plasmadas en una ecuación, esta ecuación también tuvo que ser validada, pero experimentalmente. Finalmente se propuso hacer las mediciones con el software ImageJ con la finalidad de evitar el posible estrés por manipuleo a los alevines. Así se dio inicio a la segunda y definitiva experimentación. Se sembraron 3 000 post larvas de gamitana de diez días de edad en cada una de las cuatro unidades experimentales, en adelante estanques. a b c d e f Figura 8. Procedimiento para la siembra de post larvas. (a). Equipos de medición de pH y oxígeno disuelto, ver Anexo 3. (b). Evaluación previa de las condiciones físico químicas del estanque. Ver resultados de la medición de los parámetros en Anexo 2. (c). Post larvas de alevines contadas en el “Laboratorio de reproducción de peces amazónicos” distribuidas en cinco baldes con aireadores, listas para la siembra. (d), (e), (f). Colocar el balde sobre la superficie del agua del estanque y tomar un volumen del estanque aproximado a la tercera parte del volumen del balde. Luego de quince minutos repetir la misma acción, pero tomando un volumen aproximadamente a las dos terceras partes del balde, esperar diez minutos y verter las post larvas hacia el estanque. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  22
  36. 36. Durante el periodo de siembra, hasta la fecha de la primera evaluación, día doce, se fueron observando las condiciones de funcionamiento de los estanques, resultando que, de los cuatro estanques que se consideraron para las evaluaciones, tres permanecieron en óptimas condiciones durante ese periodo, pero uno de ellos tuvo drenaje de agua por debilitamiento de uno de sus diques, por lo que se decidió prescindir de aquel para las evaluaciones, sin embargo se les siguió suministrando alimento a las post larvas durante el mismo tiempo y horario que lo demás estanques operativos. Este último estanque (estanque IV) fue usado en la validación de la ecuación, ver tabla 48 y 49. a b c Figura 9. Condiciones del estanque con dique debilitado. (a). En el área delimitada por el círculo se observa el dique debilitado. (b). Vista lateral interna del estanque que muestra la erosión del dique. (c). Vista superior del dique debilitado. Por lo tanto, se hicieron evaluaciones en tres estanques pequeños. Para fines prácticos, los estanques fueron nombrados con números romanos consecutivos I - II - III. El alimento se le suministró diariamente (anexo 4), aproximadamente a las siete horas, a excepción de los días de evaluación en el que se suspendió la alimentación hasta el siguiente día. La alimentación se dio a una tasa del 5 % de su biomasa. Los estanques tuvieron entrada y salida de agua, con un caudal promedio de 0,1 litros/segundo. Las evaluaciones empezaron el día doce luego de la siembra, con una frecuencia de seis días hasta llegar a la octava evaluación, día 54. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  23
  37. 37. 1. Procedimiento de recolección de datos Las evaluaciones consistieron en muestreos y cada muestreo consistió en la medición de la masa conjunta (sin agua) de mil alevines de cada estanque (masa millar), seguido de la medición de la masa individual (sin agua) y longitud individual de una pequeña muestra (n’’), esta muestra fue determinada estadísticamente (tabla 11) en función a la totalidad de post larvas (3 000) sembradas en cada estanque, sin embargo se consideró una muestra de 60 alevines para todos los muestreos a fin de disminuir el error estadístico. En síntesis se hicieron ocho evaluaciones, a los (12, 18, 24, 30, 36, 42, 48 y 54) días de sembrados, que incluyeron un total de 24 muestreos, tal como se muestra en la tabla 1. Tabla 1. Actividades realizadas en cada evaluación para el control de variables Evaluación N° Número de muestreos Días de sembrados Edad del alevín (días) 1 2012 Abril 06 3 12 22 2 2012 Abril 12 3 18 28 3 2012 Abril 18 3 24 34 4 2012 Abril 24 3 30 40 5 2012 Abril 30 3 36 46 6 2012 Mayo 06 3 42 52 7 2012 Mayo 12 3 48 58 8 Total Fecha (aa mm dd) 2012 Mayo 18 3 54 64 8 24 TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  24
  38. 38. 1.1. Obtención de la masa La medición en masa, se hizo en forma conjunta e individual, para el primer caso se utilizó una balanza digital de 5 000 g y para el segundo caso se utilizó una balanza digital 200 g. 1.1.1. Medición de la masa conjunta de un millar de alevines por estanque. Se extrajeron los alevines del estanque. Se hizo el conteo de mil alevines. Se midió la masa (sin agua) de los mil alevines. Se hizo el registro. a b d e c f Figura 10. Procedimientos para la medición de la masa conjunta de un millar de alevines. La presente secuencia de fotos pertenece a la séptima (penúltima) evaluación. (a). Se extrajo una muestra > 1 000 de alevines de cada estanque. (b). Se retiró la maleza y fauna acompañante (renacuajos, odonatos, etc.). (c). Se contaron mil alevines y se separaron en otro recipiente. Los alevines sobrantes fueron devueltos a su estanque de origen. (d)., (e)., (f). Con la ayuda de una malla de acuario (“jamo”), se retiró el agua. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  25
  39. 39. g h i (g). Rápidamente se midió la masa conjunta de los alevines. (h). Vista superior de los alevines, masa conjunta, luego de la lectura, inmediatamente se le suministró agua. (i). Se registró la masa del millar de alevines para cada una de las unidades experimentales. 1.1.2. Medición de la masa individual de una muestra de los alevines por estanque. Se extrajo una muestra al azar de sesenta alevines. Se midió la masa individual (sin agua) de cada individuo con su respectiva medición de longitud. Se hizo el registro. a b c Figura 11. Procedimientos para la medición de la masa individual de alevines. La presente secuencia de fotos pertenece a la primera evaluación. (a). Luego de la medición de la masa del millar de alevines (figura 10), se extrajo un muestra (de 60 alevines del mismo estanque. (b). Con la ayuda de una malla de acuario y una cuchara de plástico se transportó un (1) ejemplar hacia la balanza previamente tarada que contenía una placa Petri con agua para recepcionar la muestra. (c). La balanza siempre estuvo dentro de una caja de cartón, para evitar que la masa del aire altere la masa del individuo. Luego de la lectura, el ejemplar fue separado individualmente en una placa Petri o en un recipiente más grande (500 ml), dependiendo su tamaño. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  26
  40. 40. 1.2. Obtención de la longitud individual Tanto la medición de la masa individual y longitud individual fueron procedimientos que se complementaron, ya que al individuo que se le midió su masa tuvo que ser el mismo al que se le midió su longitud. Conforme se fue midiendo su masa se colocó a cada individuo en recipientes individuales, estos recipientes se agruparon de cinco en cinco. Cada grupo (de cinco recipientes) se colocó sobre una mesa con fondo blanco y con un patrón de medición, una regla de 100 mm, todo esto con la finalidad de hacer una toma fotográfica de cada grupo. Debido a que se evaluaron a sesenta alevines, se obtuvieron doce fotografías digitales para su procesamiento. La medición de la longitud se hizo procesando fotografías digitales con el software ImageJ 1.46. 1.2.1. Disposición de los alevines para el registro fotográfico La secuencia fue la siguiente: primer grupo de alevines en recipientes individuales (1 – 5) + regla + fotografía (figura 12.a), segundo grupo de alevines (6 – 10) + regla + fotografía (figura 12.b); así hasta completar los doce grupos, o sea se evaluaron un total de sesenta alevines por cada estanque. Sólo se utilizaron cinco recipientes ya que, luego de cada toma fotográfica, los alevines evaluados fueron extraídos de los mismos y repuestos con otros cinco. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  27
  41. 41. a b c d e f Figura 12. Disposición del material biológico para el registro fotográfico. La presente secuencia de fotos pertenece a la séptima evaluación. Se tuvo un riguroso control en la evaluación de cada ejemplar, para ello se utilizó una nomenclatura muy sencilla con finalidad de identificar a cada ejemplar. (a). Al lado inferior derecho se observa una nomenclatura (I – 1 – 5), donde el primer elemento (I) indicó el origen del alevín, de qué estanque (I) fue extraído, el segundo y tercer elemento formaron un intervalo [1 – 5] que indicó el número asignado a cada alevín, así, de izquierda a derecha: (individuo 1 – individuo 2 – individuo 3 – individuo 4 – individuo 5), a los cuales les correspondió una única masa individual que fue registrado anteriormente (ver grupo de tablas 7). (b). Nomenclatura (I – 6 – 10): estanque I, (individuo 6 – individuo 7 – individuo 8 – individuo 9 – individuo 10). (c).,(d).,(e).,(f). De igual manera que los casos a y b. Nota: La regla se encuentra ubicada debajo del tercer recipiente de cada fotografía TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  28
  42. 42. 2. Procesamiento de fotografías digitales (ImageJ) El procesamiento de las fotografías se hizo utilizando el software ImageJ versión 1.46. A continuación se presenta una explicación detallada de la aplicación de este software para medir longitudes, en este caso, de peces. Grupo de fotografías: Uso del softare ImageJ A Fila de comandos Barra de herramientas Barra de lectura Figura 13. A. Ventana ImageJ. La secuencia de pasos está dividida en tres partes, las cuales se presentan secuencialmente desde la figura13.a hasta la figura 13.l. Se halló una distancia conocida a. Se insertó una fotografía: fila de comandos, clic en FILE › OPEN, ventana búsqueda. b. Se seleccionó la fotografía a evaluar, clic en ABRIR. a b Figura 13. a. Alternativa con teclado: Control + O. Figura 13. b. Se recomienda enumerar las fotografías siguiendo la secuencia (1-60) para evitar confusiones. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  29
  43. 43. c. Se enfocó la regla de la fotografía (zoom): barra de herramientas, clic en el ícono MAGNIFYING GLASS (lupa). d. Se hizo una línea recta sobre la regla en una distancia conocida (por ejemplo del 1 al 2): barra de herramientas, clic en el ícono de STRAIGHT (línea recta), luego clic (sin soltar), en la línea vertical de la regla que indica exactamente 1 cm y arrastrar hasta la otra línea vertical que indica exactamente 2 cm, soltar el clic, así se tuvo una línea recta (amarilla) que como se muestra en la barra de lectura (lenght = 79,38 px). c d Figura 13. c. Alternativa con teclado: +/- . Figura 13. d. La flecha amarilla muestra la medida en píxeles. Se calibró la fotografía e. Se abrió la ventana de calibración: fila de comandos, clic en ANALYZE › SET SCALE. f. Aparece la ventana de calibración. La calibración, sencillamente consiste en programar al software para que, en lugar de mostrar valores en pixeles, muestre valores en unidades métricas, en este caso, centímetros. Para esta finalidad se “informó” al software que lo que había medido en pixeles (79,38) equivalía a una distancia que ya se conocía (1 cm), de esa manera quedó calibrada dicha fotografía. En adelante todo lo que se midió en la fotografía con la herramienta STRAIGHT el software lo midió en pixeles, sin embargo automáticamente lo convirtió en centímetros. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  30
  44. 44. e f Figura 13. e. Inicio de la calibración. Figura 13. f. Abrir la ventana de calibración. g. En la ventana de calibración, DISTANCE IN PIXELS (distancia en pixeles) = 79,378; lo que indicó un valor más exacto en pixeles (milésimas) de la medición que se hizo en la regla (1 cm). h. Se hizo la calibración: En la ventana de calibración se completó como sigue: en KNOWN DISTANCE (distancia conocida) › 1,00; en UNIT OF LENGHT (unidad de medida) › cm, (Se observó en SCALE el valor de 79,378 pixel/cm, lo que indicó que, a partir de ese momento, por cada 79,378 pixeles en la fotografía equivaldrá a 1 cm en la fotografía original), clic en OK. Nota: Cada fotografía debe ser calibrada, ya que no todas han sido tomadas con el mismo zoom y distancia. g Figura 13. g. Inicio de la calibración. h Figura 13. h. Abrir la ventana de calibración. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  31
  45. 45. Se midieron los alevines i. Se midió la longitud total de los alevines: Luego de la calibración, se enfocó a uno de los cinco ejemplares a medir (se eligió al segundo). Barra de herramientas, clic derecho en STRAIGHT, se seleccionó la herramienta SEGMENTED LINE, doble clic en la boca del alevín, apareció una línea amarilla que fue indicando el recorrido del cursor del mouse, a lo largo del recorrido se presentó una curva (ver la fotografía, altura del pedúnculo caudal) se hizo un solo clic para curvar la línea y se continuó con el recorrido, al llegar a la aleta caudal hizo doble clic nuevamente para finalizar el recorrido. Nota: Observar que al hacer el recorrido, la barra de lectura va mostrando la distancia en centímetros. j. Se mostró la ventana de resultados: fila de comandos, clic en ANALYZE › MEASURE. i j Figura 13. i. Herramienta línea segmentada. Figura 13. j. Abrir cuadro de resultados: Control +. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  32
  46. 46. k. Apareció la ventana de resultados, donde indicó el resultado de la medición que se hicieron. Aquí se almacenaron progresivamente todas medidas que se hicieron, sólo se presionaron las teclas Control + M luego de cada medición y automáticamente se fueron registrando los datos. l. Se guardaron los resultados: en la ventana de resultados hacer clic en FILE › SAVE AS o con el teclado: Control + S, guardarlo en una carpeta. El archivo se guardará en formato Microsoft Excel. k l Figura 13. k. Aquí se irán almacenando los datos. Figura 13.l. El archivo se abrirá en Excel. Etapa III. Procesamiento y análisis de datos de las evaluaciones Los resultados de cada una de los muestreos fueron registrados en la tabla 2. En total se utilizaron ocho tablas, una por evaluación. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  33
  47. 47. Tabla 2. Formato utilizado para el registro de los datos de los muestreos por cada evaluación. Masa (g) de 1000 alevines por cada unidad experimental Unidad experimental I Unidad experimental II Unidad experimental III X a b c d Masa individual (g) y longitud individual (cm) de 60 alevines por cada unidad experimental Unidad experimental I N° Unidad experimental II Unidad experimental III Masa Masa x 1000 Longitud Masa Masa x1000 Longitud Masa Masa x1000 Longitud 1 0,16 160 2,019 0,14 140 2,364 0,12 120 1,495 2 0,08 80 1,510 0,08 80 1,537 0,22 220 2,301 3 0,14 140 1,789 0,18 120 1,719 0,14 140 2,093 4 0,20 200 2,034 0,12 120 1,578 0,16 160 1,912 5 0,06 60 1,355 0,28 280 1,792 0,28 280 2,190 6 0,06 60 1,339 0,18 180 1,711 0,28 280 2,329 7 0,12 120 1,454 0,14 140 1,874 0,26 260 2,173 8 0,14 140 1,566 0,26 260 2,121 0,10 100 1,712 9 0,16 160 1,887 0,16 160 1,936 0,22 220 2,153 10 0,14 140 1,666 0,18 180 2,099 0,12 120 1,830 11 0,16 160 1,660 0,18 180 1,963 0,12 120 1,810 12 0,16 160 1,801 0,10 100 1,807 0,24 240 2,361 13 0,18 180 1,768 0,14 140 1,944 0,12 120 1,829 14 0,08 80 1,475 0,24 240 2,112 0,18 180 1,876 15 0,12 120 1,345 0,08 80 1,736 0,20 200 1,931 16 0,16 160 1,626 0,12 120 1,552 0,22 220 2,193 17 0,18 180 1,836 0,12 120 1,867 0,22 220 1,968 18 0,14 140 1,562 0,14 140 2,067 0,20 200 2,058 19 0,16 160 1,742 0,06 60 1,433 0,16 160 1,760 20 0,14 140 1,820 0,04 40 1,494 0,18 180 1,959 21 0,10 100 1,486 0,18 180 1,859 0,16 160 1,967 22 0,14 140 1,784 0,16 160 1,988 0,12 120 1,661 23 0,16 160 1,952 0,16 160 1,969 0,18 180 1,899 24 0,10 100 1,721 0,12 120 1,470 0,20 200 2,036 25 0,10 100 1,578 0,12 120 1,415 0,28 280 2,245 26 0,10 100 1,500 0,16 160 1,881 0,18 180 1,867 27 0,08 80 1,476 0,08 80 1,241 0,28 280 2,088 28 0,12 120 1,755 0,14 140 1,777 0,24 240 2,054 29 0,06 60 1,558 0,12 120 1,608 0,16 160 2,068 30 0,08 80 1,500 0,16 160 1,652 0,16 160 1,911 31 0,18 180 1,694 0,18 180 1,869 0,28 280 2,140 32 0,10 100 1,523 0,18 180 1,995 0,18 180 1,901 33 0,14 140 1,632 0,18 180 1,984 0,20 200 2,061 34 0,12 120 1,645 0,20 200 2,050 0,20 200 2,059 35 0,14 140 1,602 0,22 220 2,127 0,12 120 1,995 36 0,14 140 1,511 0,14 140 1,809 0,14 140 1,816 37 0,14 140 1,660 0,08 80 1,511 0,16 160 2,010 38 0,12 120 1,712 0,16 160 2,076 0,18 180 1,946 39 0,14 140 1,572 0,14 140 2,089 0,18 180 1,911 40 0,10 100 1,597 0,12 120 1,643 0,20 200 2,119 41 0,18 180 1,873 0,20 200 1,998 0,10 100 1,750 42 0,10 100 1,645 0,12 120 1,800 0,14 140 1,829 43 0,14 140 1,622 0,16 160 1,893 0,16 160 1,994 44 0,10 100 1,636 0,10 100 1,606 0,16 160 2,033 45 0,12 120 1,767 0,16 160 1,652 0,14 140 1,811 46 0,12 120 1,786 0,12 120 1,396 0,22 220 2,351 47 0,14 140 1,809 0,14 140 1,850 0,16 160 1,988 48 0,14 140 1,727 0,26 260 2,425 0,16 160 1,802 49 0,16 160 1,958 0,12 120 1,616 0,10 100 1,717 50 0,16 160 1,750 0,10 100 1,424 0,18 180 1,995 51 0,10 100 1,602 0,04 40 1,205 0,14 140 1,972 52 0,16 160 1,727 0,18 180 1,980 0,20 200 2,166 53 0,14 140 1,683 0,14 140 1,790 0,18 180 1,865 54 0,14 140 1,697 0,16 160 1,838 0,18 180 1,801 55 0,16 160 1,763 0,14 140 1,770 0,20 200 1,887 56 0,18 180 1,999 0,12 120 1,645 0,12 120 1,750 57 0,16 160 1,727 0,14 140 1,688 0,18 180 1,988 58 0,22 220 2,040 0,12 120 1,643 0,20 200 1,875 59 0,12 120 1,509 0,10 100 1,523 0,16 160 1,636 60 0,14 140 1,773 0,14 140 1,652 0,20 200 1,909 X a’ b’ c’ a’’ b’’ c’’ a’’’ b’’’ c’’’ TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO X Masa X Masa x 1000 X Longitud e f g  34
  48. 48. 1. Resultados al final de cada evaluación: 1.1. Resultados por cada unidad experimental (resultados promedios parciales). Masa conjunta de un millar de alevines: a, b, c Promedio de masa individual (X Masa): (e) = [(a’ + a’’ + a’’’)/3] Promedio de la masa individual de sesenta alevines: a’, a’’, a’’’ Promedio de masa proyectada a mil alevines en base a la masa individual: b’, b’’, b’’’ Promedio de la longitud total de los alevines: c’, c’’, c’’’ 1.2. Resultados por cada evaluación (resultados promedios de promedios). Promedio de masa proyectada para mil alevines en base a la masa individual promedio (X Masa x 1000): (f) = [(b’ + b’’ + b’’’)/3] Promedio de la longitud total de los alevines (X Longitud): (g) = [(c’ + c’’ + c’’’)/3] TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  35
  49. 49. Etapa IV: Etapa de Validaciones. Las ocho evaluaciones anteriores consistieron en la recolección de datos de campo con la finalidad de obtener una relación entre las variables analizadas, sin embargo, antes de encontrar esta relación, se tuvo que hacer una validación estadística. Luego de esta validación se plasmaron los resultados de las evaluaciones en una curva potencial. Esta curva también tuvo que ser validada, pero en este caso con una validación experimental. 1. Validación estadística: Se realizó este procedimiento adicional porque en el estudio preliminar se tuvieron diferentes valores de masa del millar de alevines para un mismo día de evaluación, lo que no nos permitió tener un valor cercano al parámetro poblacional, es por ello que para esta etapa definitiva se decidió trabajar con diferentes estanques para obtener un promedio de masas del millar de alevines por cada evaluación y, además, tener un registro de promedios de las masas individuales de alevines por cada estanque de una pequeña muestra (n’’), de manera tal que al llevarlas al millar (x 1 000) se obtenga un valor similar a la masa del millar de alevines de ese mismo estanque. Es aquí donde nos apoyamos de la estadística para determinar qué tan semejantes son esos valores de masas. Para tal fin se hizo el análisis estadístico utilizando la prueba “t” para comparar medias de muestras independientes, en este caso de dos grupos: Grupo 1 (G1): Masa de mil alevines por cada estanque. En cada evaluación se tuvieron 3 valores de masa de un millar de alevines (uno por estanque), (n1 = 3) Grupo 2 (G2): Proyección de masa de mil alevines en base a la masa individual promedio. En cada evaluación se tuvieron 180 valores de masa individual de alevines (sesenta/estanque). Sin embargo, se consideraron sólo valores promedios de los grupos de sesenta alevines, o sea, tres valores promedios (n2 = 3). TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  36
  50. 50. 1.1. Prueba “t” para muestras independientes: G1 vs G2 utilizando el software SPSS EJEMPLO DEMOSTRATIVO Tabla 3. Valores de masas a contrastar Estanque Evaluación X Grupo 1 (g) Grupo 2 (g) I 127,00 133,00 II 141,00 145,00 III 156,00 180,33 X 141,33 152,78 Planteamiento de la hipótesis: H0: µG1 = µG2 Ha: µG1 ≠ µG2 (hipótesis bilateral) Nivel de significación: α = 0,01 Se “alimentan” los datos en el software y se obtienen los siguientes resultados: (Ver anexo 1, uso del software para esta prueba) Tabla 4. Estadísticos de los Grupo 1 y Grupo 2 correspondiente a la tabla 3 Grupos Media Desviación típica Error típico de la media G1 3 141,3333 14,50287 8,37324 G2 Evaluación X n 3 152,7767 24,60467 14,20551 TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  37
  51. 51. Tabla 5. Resultados de la prueba “t” arrojados por el software SPSS: Prueba de muestras independientes (de la tabla 3) Prueba de Levene para la igualdad de varianzas F Evaluación x Se han asumido varianzas iguales Sig. 1,332 t gl Sig. (bilateral) Diferencia de medias Error típico de la diferencia 99 % Intervalo de confianza para la diferencia Inferior Superior -0,694 4 0,526 -11,44333 16,48962 -87,36312 64,47645 -0,694 No se han asumido varianzas iguales 0,313 Prueba “t” para la igualdad de medias 3,240 0,534 -11,44333 16,48962 -101,01224 78,12557 Análisis de los resultados: Webster (1996), Bejarano & cols. (2006), Nel (2008). Antes de analizar los estadísticos de la prueba “t”, debemos comprobar si se cumple con el requisito de homocedasticidad, o sea que las varianzas de cada grupo deben ser iguales, para ello existe la prueba Levene (H0: todas las varianzas que se comparan son iguales), si al hacer el test de Levene, el valor ρ (en SPSS, el valor de ρ es denotado por “Sig.”) es menor a 0,01 (ρ < 0,01) se rechazará la H0 de que no existe diferencia entre las varianzas y se aceptará la hipótesis alternativa (Ha) de que hay diferencias entre las varianzas en estudio. Ahora analizaremos el ejemplo de la tabla 3, observamos la prueba de Levene (ρ = 0,313), por lo tanto no rechazaremos la hipótesis nula H0 y podemos concluir que se cumple con el requisito de homocedasticidad. Finalmente analizamos la prueba “t”: Son de máxima importancia el valor “t” y la indicación bilateral ρ = 0,526. Estos dos últimos estadísticos nos indican que no rechazaremos la hipótesis nula de H0: µG1 = µG2. El intervalo de 99 % se muestra en la última columna. Cero es el valor del parámetro de especificación en la hipótesis nula, H0 significa que las diferencias de medias es cero, de hecho el cero se encuentra dentro del intervalo señalado, motivo por el cual la hipótesis nula no fue rechazada. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  38
  52. 52. El valor de ρ = 0,526, indica que la probabilidad de obtener una diferencia en las medias al menos tan grande como 11,4 g es del 52,6 %, si la hipótesis nula es verdadera. La hipótesis nula, que afirma que no hay diferencia entre la masa media de los alevines del Grupo 1 con el Grupo 2, tiene altas probabilidades de ser cierta, por lo tanto no rechazamos la hipótesis nula. Decisión estadística: Debido a que ρ > 0,01 no rechazamos la hipótesis nula H0: µG1 = µG2 Conclusión Según la decisión estadística, no existen diferencias significativas entre las masas medias de los Grupos de alevines. “Nunca debemos aceptar la hipótesis nula, se argumenta con frecuencia que nuestras dos únicas opciones posibles son: rechazar o no rechazar la hipótesis nula. Nunca se puede probar sin lugar a dudas que la hipótesis nula es correcta y por consiguiente nunca es posible aceptarlas como tal” Webster (1996, p 391). 2. Validación experimental Luego de validar los grupos de medias de masas, los valores de masa total promedio y longitud individual promedio se plasmaron en una ecuación: y = a xb (figura 17) que expresa la masa (y) de un millar de alevines teniendo la longitud promedio (x), sin embargo, esta ecuación también tuvo que pasar por una validación, pero en este caso, una validación experimental. 2.1. Validación de la ecuación: y = a xb Como se muestra en la tabla 6, se le dieron valores convenientes a la variable independiente (x) con el fin de obtener masas correspondientes a un millar de alevines para cada valor de x. Para fines de mejor entendimiento, en adelante, denominaremos a esta masa como masa estándar. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  39
  53. 53. Tabla 6. Tabulación de la ecuación: y = a xb x (cm) y (g) x (cm) y (g) 2,5 y1 4,1 y17 2,6 y2 4,2 y18 2,7 y3 4,3 y19 2,8 y4 4,4 y20 2,9 y5 4,5 y21 3,0 y6 4,6 y22 3,1 y7 4,7 y23 3,2 y8 4,8 y24 3,3 y9 4,9 y25 3,4 y10 5,0 y26 3,5 y11 5,1 y27 3,6 y12 5,2 y28 3,7 y13 5,3 y29 3,8 y14 5,4 y30 3,9 y15 5,5 y31 4,0 y16 5,6 y32 Según la ecuación, si se tiene una longitud total promedio de 5,2 cm; en y28 g habrá aproximadamente un millar de alevines. 2.2. Comprobación de la ecuación: Consistió en el conteo de los alevines de la masa estándar (tabla 6) y de esta manera comprobar que existe un valor aproximado al millar. Se hicieron cuatro comprobaciones, tres con los alevines de los estanques en evaluación y uno con los alevines del estanque 4 que se descartó para las evaluaciones, ver figura 9. Luego de la octava evaluación, los alevines fueron extraídos de los estanques de tierra y fueron llevados a los estanques de concreto del Laboratorio de Reproducción de Peces Amazónicos manteniéndolos separados de acuerdo a su estanque de origen. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  40
  54. 54. a Como parte de esta nueva metodología se propuso extraer una muestra al azar ≥ 30 alevines (por ser una muestra estadísticamente válida) para hacer la medición de longitud total, obteniéndose un promedio. La medición se hizo de forma manual (ictiómetro, regla) y digital. El resultado digital fue redondeado al décimo y al ser comparado con el resultado manual resultaron ser iguales. Los resultados fueron trabajados sólo con un (1) decimal. b c Figura 14. Medición de la longitud total de una muestra ≥ 30 alevines. (a). Se extrajo una muestra al azar de treinta alevines. (b). Medición digital usando el software ImageJ. (c). Medición manual, usando una regla metálica, no hubieron diferencias en el resultado. Luego de obtener el promedio en longitud, se cotejó esta longitud hallada en la tabla estándar para determinar la masa estándar. Se extrajeron alevines de los estanques y se midió el valor de la masa estándar de alevines de la cantidad brindada por la tabla 6. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  41
  55. 55. d e Figura 14. (d). Se extrajeron alevines de los estanques. (e). Se midió la masa determinada en la tabla 3. Dichos alevines se separaron en diferentes recipientes y fueron contados en su totalidad uno por uno (1 x 1), similar al conteo manual en el proceso de repartición (anexo 5 el proceso de repartición de alevines). e Figura 14. (f). Luego de la medición, se contaron los alevines y fueron devueltos a los estanques. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  42
  56. 56. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  43 s - Masa millar (g) x, promedio muestral s, desviación estandar muestral n' = 1 000 Muestra(x1,x2,...,xn) x N' = 3 000 alevines µ s - Longitud individual promedio (cm) - Masa millar (g) Figura 15. Síntesis de la metodología a seguir por cada evaluación. - Masa individual promedio (g) - Longitud individual promedio (cm) - Masa individual promedio (g) x 1 000 = masa proyectada a mil (g) x, promedio muestral s, desviación estandar muestral n'' = 60 Muestra(x1,x2,...,xn) x (Prueba “t”) Validación experimental Ecuación Validación estadística Estanque III Estanque II - Masa proyectada a mil (g) Estanque I N = 9 000 alevines
  57. 57. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  44 La elaboración de tablas estándares reducirá el estrés producido en el manipuleo. La elaboración de tablas estándares reducirá los daños mecánicos de los alevines en el conteo. Objetivos Específicos Reducir el posible estrés de los alevines producido en el manipuleo. Reducir el grado de daños mecánicos de los alevines ocurridos por manipulación en el conteo. Reducir el tiempo de espero de los clientes en el proceso de repartición. Reducir las posibles pérdidas económicas por error en el número de alevines distribuidos. Problemas Específicos ¿De qué manera afecta el estrés de los alevines generado en el manipuleo? ¿Cómo afectan a los alevines los daños ocasionados en su manipuleo? ¿Qué efecto tendrá la reducción del porcentaje de error en el proceso de repartición? ¿Qué efecto tendrá el tener una buena estimación acerca del stock de alevines que posee la Institución? La elaboración de tablas estándares evitará pérdidas económicas considerables debido a la reducción del error en el conteo los alevines. La elaboración de tablas estándares reducirá y fijará un máximo porcentaje de error en el conteo. Hipótesis Específicas. La elaboración de tablas estándares para estimar la masa de un millar de alevines de gamitana, reducirá el error de estimación. Elaborar una tabla estándar para estimar la masa de un millar de alevines de gamitana para diferentes longitudes. ¿Qué efecto tendrá la elaboración de la tabla estándar para estimar la masa de un millar de alevines de gamitana para diferentes longitudes en la productividad de una empresa acuícola? Hipótesis General HIPÓTESIS Objetivo General OBJETIVOS Problema general PROBLEMAS El tiempo para el proceso de repartición. Masa estándar de los alevines de gamitana. Dependiente “ Y” Longitud promedio de alevines de gamitana. Independiente “X” VARIABLES Gramos Variables Dependientes Variable Independiente Variable Independiente INDICADORES Tabla 7. Matriz de consistencia : TABLA ESTANDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (Cuvier 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO Técnicas Observación Muestreo Validación Diseño de Estudio Experimental Validación Nivel de Investigación Descriptivo Correlacional Inferencial Tipo de Investigación Cualitativa Cuantitativa Muestra 1 000 alevines. Población 12 000 alevines. METODOLOGÍA
  58. 58. IV. PRESENTACIÓN DE RESULTADOS 4.1. Etapa I: Etapa del estudio preliminar 4.1.1. Del procedimiento de recolección de datos Resultados obtenidos durante las cuatro evaluaciones. Tabla 8. Resultados de masa de un millar de alevines (masa millar) y longitud individual por cada muestreo Evaluación N° Número de muestreos Edad del alevín Masa millar (g) Longitud total promedio (cm) 1 1 20 122 1,47 2 1 29 310 2,18 3 1 38 886 2,98 4 1 47 1 378 3,94 TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  45
  59. 59. Tabla 9. Resultados de las evaluaciones alternativos 3 y 4 Evaluación N° Número de muestreos Edad del alevín Masa millar (g) Longitud total promedio (cm) 3* 1 38 722 2,98 4* 1 47 1 590 3,94 *Estos resultados no fueron considerados en la curva por haberse hallado fuera del momento de la evaluación. Los resultados se plasmaron en una curva potencial: longitud total (x) – masa total (y). masa (g) 1600 1400 1200 y = 45,814 x2,5519 1000 R2 = 0,9871 800 600 400 200 0 0 1 2 3 4 5 Longitud total (cm) Figura 16. Curva potencial preliminar: Análisis de las variables masa y longitud. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  46
  60. 60. Comprobación de la ecuación del estudio preliminar: Tabla 10. Número de alevines contados con relación al valor de promedio de la longitud L.t promedio (cm) Masa – tabla (g) # alevines contados Error (%) Muestra 1 4,0 1 575 1 232 23,2 Muestra 2 3,9 1 477 1 153 15,3 Muestra 3 3,8 1 382 955 4,5 Muestra 4 4,0 1 575 782 21,8 Coeficiente de variación (CV): s CV= x (100) De la ecuación 2 Coeficiente de Variación (CV). 202,5348 CV= 1 030,5 (100) CV= 19,65 % TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  47
  61. 61. 4.2. Etapa II: Etapa del estudio definitivo 4.2.1. Determinación del tamaño óptimo de muestra (n’’) para medir la longitud individual y masa individual 4.2.1.1. Muestreo piloto: Se utilizaron 300 ejemplares de 22 días de edad (12 días de sembrados) para determinar su masa promedio individual y longitud promedio individual. Tabla 11. Resultado promedio individual del muestreo piloto Variables Promedio de 300 alevines ( X ) Longitud (cm) 1,790 Masa (g) 0,15 4.2.1.2. Determinación del tamaño de muestra (n’’) Tabla 12. Estimadores estadísticos para una muestra de 3 000 alevines a un nivel de confianza de 99 %, Z = 2,58 Variables Promedio individual (X) Desviación estándar (s) = 5 % X Error (E) = 2 % X Longitud (cm) 1,790 0,0895 0,0358 Masa (g) 0,15 0,0075 0,003 Determinación del tamaño de muestra a un nivel de confianza del 99 % (Z= 2,58) α y un error (E) del 2 %. 2 2 Z α .s2.N n’’ = 2 2 (N-1).E2 + Zα .σ2 De la ecuación 1. Tamaño de muestra. 2 2,582.0,08952.3 000 2,582.0,00752.3 000 n’’ =(3000-1).0,0358 +2,58 .0,0895 n’’ = (3000-1).0,003 +2,58 .0,0075 n’’ = 41 n’’ = 41 2 2 Tamaño de muestra para la longitud. 2 2 2 2 Tamaño de muestra para la masa. 4.3. Etapa III: Del procesamiento y análisis de datos de las evaluaciones Resultados de masa y longitud de alevines en las ocho evaluaciones. TABLA ESTÁNDAR PARA ESTIMAR LA MASA DE UN MILLAR DE ALEVINES DE GAMITANA Colossoma macropomum (CUVIER, 1818) EN RELACIÓN A SU LONGITUD PROMEDIO  48
  62. 62. Tabla 13. Evaluación N° 1 – Día 12. Masa (g) de 1000 alevines por cada unidad experimental Unidad experimental I Unidad experimental II Unidad experimental III X 127 141 156 141,33 Masa individual (g) y longitud individual (cm) de 60 alevines por cada unidad experimental Unidad experimental I N° Unidad experimental II Unidad experimental III Masa Masa x 1000 Longitud Masa Masa x1000 Longitud Masa Masa x1000 Longitud 1 0,16 160 2,019 0,14 140 2,364 0,12 120 1,495 2 0,08 80 1,510 0,08 80 1,537 0,22 220 2,301 3 0,14 140 1,789 0,18 120 1,719 0,14 140 2,093 4 0,20 200 2,034 0,12 120 1,578 0,16 160 1,912 5 0,06 60 1,355 0,28 280 1,792 0,28 280 2,190 6 0,06 60 1,339 0,18 180 1,711 0,28 280 2,329 7 0,12 120 1,454 0,14 140 1,874 0,26 260 2,173 8 0,14 140 1,566 0,26 260 2,121 0,10 100 1,712 9 0,16 160 1,887 0,16 160 1,936 0,22 220 2,153 10 0,14 140 1,666 0,18 180 2,099 0,12 120 1,830 11 0,16 160 1,660 0,18 180 1,963 0,12 120 1,810 12 0,16 160 1,801 0,10 100 1,807 0,24 240 2,361 13 0,18 180 1,768 0,14 140 1,944 0,12 120 1,829 14 0,08 80 1,475 0,24 240 2,112 0,18 180 1,876 15 0,12 120 1,345 0,08 80 1,736 0,20 200 1,931 16 0,16 160 1,626 0,12 120 1,552 0,22 220 2,193 17 0,18 180 1,836 0,12 120 1,867 0,22 220 1,968 18 0,14 140 1,562 0,14 140 2,067 0,20 200 2,058 19 0,16 160 1,742 0,06 60 1,433 0,16 160 1,760 20 0,14 140 1,820 0,04 40 1,494 0,18 180 1,959 21 0,10 100 1,486 0,18 180 1,859 0,16 160 1,967 22 0,14 140 1,784 0,16 160 1,988 0,12 120 1,661 23 0,16 160 1,952 0,16 160 1,969 0,18 180 1,899 24 0,10 100 1,721 0,12 120 1,470 0,20 200 2,036 25 0,10 100 1,578 0,12 120 1,415 0,28 280 2,245 26 0,10 100 1,500 0,16 160 1,881 0,18 180 1,867 27 0,08 80 1,476 0,08 80 1,241 0,28 280 2,088 28 0,12 120 1,755 0,14 140 1,777 0,24 240 2,054 29 0,06 60 1,558 0,12 120 1,608 0,16 160 2,068 30 0,08 80 1,500 0,16 160 1,652 0,16 160 1,911 31 0,18 180 1,694 0,18 180 1,869 0,28 280 2,140 32 0,10 100 1,523 0,18 180 1,995 0,18 180 1,901 33 0,14 140 1,632 0,18 180 1,984 0,20 200 2,061 34 0,12 120 1,645 0,20 200 2,050 0,20 200 2,059 35 0,14 140 1,602 0,22 220 2,127 0,12 120 1,995 36 0,14 140 1,511 0,14 140 1,809 0,14 140 1,816 37 0,14 140 1,660 0,08 80 1,511 0,16 160 2,010 38 0,12 120 1,712 0,16 160 2,076 0,18 180 1,946 39 0,14 140 1,572 0,14 140 2,089 0,18 180 1,911 40 0,10 100 1,597 0,12 120 1,643 0,20 200 2,119 41 0,18 180 1,873 0,20 200 1,998 0,10 100 1,750 42 0,10 100 1,645 0,12 120 1,800 0,14 140 1,829 43 0,14 140 1,622 0,16 160 1,893 0,16 160 1,994 44 0,10 100 1,636 0,10 100 1,606 0,16 160 2,033 45 0,12 120 1,767 0,16 160 1,652 0,14 140 1,811 46 0,12 120 1,786 0,12 120 1,396 0,22 220 2,351 47 0,14 140 1,809 0,14 140 1,850 0,16 160 1,988 48 0,14 140 1,727 0,26 260 2,425 0,16 160 1,802 49 0,16 160 1,958 0,12 120 1,616 0,10 100 1,717 50 0,16 160 1,750 0,10 100 1,424 0,18 180 1,995 51 0,10 100 1,602 0,04 40 1,205 0,14 140 1,972 52 0,16 160 1,727 0,18 180 1,980 0,20 200 2,166 53 0,14 140 1,683 0,14 140 1,790 0,18 180 1,865 54 0,14 140 1,697 0,16 160 1,838 0,18 180 1,801 55 0,16 160 1,763 0,14 140 1,770 0,20 200 1,887 56 0,18 180 1,999 0,12 120 1,645 0,12 120 1,750 57 0,16 160 1,727 0,14 140 1,688 0,18 180 1,988 58 0,22 220 2,040 0,12 120 1,643 0,20 200 1,875 59 0,12 120 1,509 0,10 100 1,523 0,16 160 1,636 60 0,14 140 1,773 0,14 140 1,652 0,20 200 1,909 X 0,13 133 1,680 0,15 145 1,785 0,18 180,33 1,963 X Masa X Masa x 1000 X Longitud 0,153 152,78 1,810  49

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