Modulo de metodologia de la investigacion politecnica marzoabril
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  • 1. UNIVERSIDAD AUTONOMA “GABRIEL RENE MORENO” FACULTAD POLITECNICA UNIDAD DE POSTGRADOMODULO: METODOLOGIA DE LA INVESTIGACIÓN Del 24 de Marzo al 14 de Abril 2012 Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris Mgs. En Educación Superior martinezsolaris@cotas.com.bo fmartinezsolaris … cuenta de skype MATERIAL DEL CURSO EN PLATAFORMA
  • 2. METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION Evaluación • Evaluación continua (participación, responsabilidad, puntualidad, comportamiento dentro del aula) • Evaluación escrita • Trabajo Individual de Investigación con todos los elementos metodológicos sobre un tema dentro del contexto de Educación Superior. Copia impresa y digitalizadaPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 3. METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION Para tomar en cuenta • “Todo investigador debe conocer el problema, enamorarse del problema y casarse con el problema” (K. R. Popper) • "La verdadera ignorancia no es la ausencia de conocimientos, sino el hecho de rehusarse a adquirirlos" (Karl R. Popper)Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 4. METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION Metodología de Trabajo • Avance teórico, desarrollo práctico por parte del maestrante • Retroalimentación en aula • Retroalimentación vía Skype • Fmartinezsolaris…, cuenta de SkypePor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 5. METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION Programa General a DesarrollarPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 6. CIENCIA. LA INVESTIGACION CIENTÍFICA. METODO CIENTÍFICO Conocimiento: ¿? •Es enfrentar la realidad. •Todo conocimiento es forzosamente una relación en la cual aparecen dos elementos: Sujeto (parte cognoscente) y Objeto Dejarse AprehenderSujeto Objeto Relación Aprehender
  • 7. CIENCIA. LA INVESTIGACION CIENTÍFICA. METODO CIENTÍFICO “Vulgar” (empírico)Tipos de ConocimientoFunciones del CientíficoConocimiento CientíficoObservar REALIDADDescubrirExplicarPredecir MODIFICA
  • 8. Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 9. Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 10. CIENCIA. LA INVESTIGACION CIENTÍFICA. METODO CIENTÍFICO El CONOCIMIENTO CIENTÍFIO REALIDAD MODIFICA DIFERENTES ABORDAJES DE REALIDAD (COSMOVISIÓN)
  • 11. CIENCIA. LA INVESTIGACION CIENTÍFICA. METODO CIENTÍFICO • Ciencia; ¿Qué es? • (James Conatt) dos puntos generalizados sobre Ciencia • Punto de Vista Estático y Punto de Vista Dinámico • Punto de Vista Estático • Cuerpo sistematizado de información que incluye principios, teorías y normas. • Enfatiza los resultados acumulativos de la investigación. Define la totalidad de nuestro conocimiento.Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 12. CIENCIA. LA INVESTIGACION CIENTÍFICA. METODO CIENTÍFICO * Punto de Vista Dinámico *Considera a la Ciencia como un proceso, quienes están de acuerdo con este punto de vista, dicen que las teorías y procedimientos pronto se convertirán en dogmas sino se someten a investigación y desarrollo continuo.Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 13. CIENCIA. LA INVESTIGACION CIENTÍFICA. METODO CIENTÍFICO • Cuerpo ..... • ...Unidad coherente interrelacionada • De conocimientos .... •... Racionales (conceptos, juicios) • Organizados ... •... Sistematizados • Objetivos ... •... Contrastables con lo real • Ampliados ... •... Se renuevan continuamente • De lo real ... •... De la naturaleza y hechos sociales • En el que se indica... •... Precisan • Las pautas generales ... •....Leyes • De los fenómenos naturales •.... De lo real y socialesPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 14. CIENCIA. LA INVESTIGACION CIENTÍFICA.METODO CIENTÍFICO * Tipos de Ciencias * Ciencias Formales * Ciencias Factuales o FácticasPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 15. Diferencias entre Ciencias Formales y Ciencias Factuales o Fácticas Ciencia formal Ciencia factual*Objeto de estudio: Ideas *Objeto de estudio: Hechos*Representación: Símbolos, signos *Representación: Palabras*Método de análisis: Inducción, deducción, *Método del análisis: lógica Método científico*Comprobación: *Comprobación: En la Razonamiento prácticaPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 16. Ciencias Formales/Ciencias Factuales o Fácticas Ciencia formal Ciencia factual • Lógica • Ciencias Naturales • Matemática • Física • Química • Medicina • Ciencias Culturales • Psicología, Sociología • Ciencias Políticas, EconomíaPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 17. CIENCIA. LA INVESTIGACION CIENTÍFICA. METODO CIENTÍFICO INVESTIGACIÓN CIENTIFICA… ¿Qué es? Características de la Investigación Científica *Empírica *Sistemática y controlada *CríticaPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 18. CIENCIA. LA INVESTIGACION CIENTÍFICA. METODO CIENTÍFICO Investigación Científica Investigación Realidad Ciencia CientíficaPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 19. CIENCIA. LA INVESTIGACION CIENTÍFICA. METODO CIENTÍFICO Tipos de Investigación Científica Pura Innovación Tipos Tecnológica AplicadaPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 20. CIENCIA. LA INVESTIGACION CIENTÍFICA. METODO CIENTÍFICO Método Científico *Etimológicamente “Método” proviene de raíces griegas “metá” (hacia, a lo largo) y “odos” (camino), entonces: *Método: camino hacia algo, persecución, o sea, esfuerzo para alcanza un finPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 21. CIENCIA. LA INVESTIGACION CIENTÍFICA. METODO CIENTÍFICO Método Científico *Método es el camino a seguir mediante una serie de operaciones, reglas y procedimientos fijados de antemano de manera voluntaria y reflexiva, para alcanzar un determinado fin que puede ser material o conceptual.Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 22. CIENCIA. LA INVESTIGACION CIENTÍFICA. METODO CIENTÍFICO Método Científico *Se entiende por Método a un orden epistemológico, a partir de la lógica del pensamiento científico que surge de la teoría, teoría y método van siempre junto, mientras que la metodología es la parte instrumental de la investigación que nos lleva al objeto.Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 23. CIENCIA. LA INVESTIGACION CIENTÍFICA. METODO CIENTÍFICO Método Científico. Características: *Fáctico *Trasciende los hechos: Si bien es cierto que parte de los hechos particulares, no se detiene en ellos. Se trata de conocer, comprender y explicar los hechos, no de describirlos (problematiza). *Se atiene a reglas metodológicas *Se vale de la verificación empírica *Es autocorrectivo y progresivo *Es objetivoPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 24. CIENCIA. LA INVESTIGACION CIENTÍFICA. METODO CIENTÍFICO Método Científico Revisión Observación Hipótesis Aporte Replanteo de Toma de Información Hipótesis Conclusiones Análisis de InformaciónPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 25. CIENCIA. LA INVESTIGACION CIENTÍFICA. METODO CIENTÍFICO Método Científico. Definición: * Es un procedimiento para descubrir las condiciones en que se presentan los sucesos específicos, caracterizados generalmente por ser tentativo, variable, de razonamiento riguroso y observación empírica. * No es otra cosa que aplicar la lógica a las realidades o hechos observados. * Es el procedimiento a través del cual se estructura el conocimiento en las Ciencias Fácticas.Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 26. El PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA CIENTIFICO IDEA DE INVESTIGACION INTRODUCCION IDENTIFICACION FORMULACION ANTECEDENTES OBJETIVOS PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA PREGUNTAS MARCO TEORICO JUSTIFICACION FORMULACION DE HIPOTESIS VIABILIDAD DISEÑO DE LA INVESTIGACION RESULTADOSPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 27. El PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMACIENTIFICO TITULO DE LA INVESTIGACION INTRODUCCION IDENTIFICACION FORMULACION ANTECEDENTES OBJETIVOS PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA PREGUNTAS MARCO TEORICO JUSTIFICACION FORMULACION DE HIPOTESIS VIABILIDAD DISEÑO DE LA INVESTIGACIONPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 28. El PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA CIENTIFICO Idea de Investigación Análisis de Información (Fase de Gabinete)/Redacción Comité Científico Primer Borrador No Sí Comité Científico Perfil No Sí Comité Científico Documento Aprobado No Sí Exposición y Defensa Proyecto de investigación No Sí Ejecución (Fase de Campo) Trámites de LegalesPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 29. El PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA CIENTIFICO/La Idea de Investigación* Concebir la idea de investigación* Las investigaciones se originan en ideas. Para iniciar una investigación siempre se necesita una idea; todavía no se conoce un sustituto de una buena idea.* La ideas constituyen el primer paso de acercamiento a la realidad que habrá de investigarsePor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 30. El PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA CIENTIFICO/La Idea de Investigación Atención La SensaciónCondiciones deObservación La Percepción La ReflexiónPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 31. El PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA CIENTIFICO/La Idea de Investigación* Fuentes de Ideas de Investigación* Hay una gran cantidad de fuentes que pueden generar ideas para una investigación entre las que se pueden mencionar:* Experiencias individuales, materiales escritos (libros, revistas, periódicos, tesis, etc.).Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 32. El PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA CIENTIFICO/La Idea de Investigación* Fuentes de Ideas de Investigación* Conferencias, conversaciones personales, observaciones, creencias e incluso presentimientos, sin que la fuente determine la calidad de la idea.Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 33. El PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA CIENTIFICO/Introducción • Se presentan los aspectos generales del tema, su relevancia, actualidad e impacto en el conocimiento (Aporte Teórico/Práctico, de acuerdo al tipo de investigación). • “Se sugiere que finalice con el propósito del estudio”. • Manejar el Concepto de Encuadre o estrechezPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 34. El PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA CIENTIFICO/Antecedentes • Mostrar la información de los hechos relacionados documentados por lo que es preciso referir las fuentes de donde se obtiene esta información. • Manejar el Concepto de Encuadre o estrechez. • “Se sugiere finalizar con el problema de investigación propiamente dicho”.Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 35. El PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA CIENTIFICO • Este es el punto lógico de partida de una investigación. Algunos autores plantean que es la primera etapa del método científico. • La selección y formulación de un problema constituye uno de los aspectos más importantes de una investigación para cualquier tipo de investigación, sin importar la disciplina de que se trate.Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 36. El PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA CIENTIFICO • Un problema de investigación es una dificultad que no puede resolverse automáticamente (realidad atípica que necesita ser explicada). El problema es inherente a la naturaleza humana, el hombre es el único ser (animal) problematizado. • No se plantea un problema cuando no se sabe nada, por el contrario, cuando más se sabe, más problemas surgen.Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 37. El PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA CIENTIFICO • La selección del tema no posibilita al investigador poder comenzar inmediatamente la investigación. • Antes se necesita precisar y formular un problema específicoPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 38. El PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA CIENTIFICO/Componentes del Problema IDENTIFICACION FORMULACION OBJETIVOS PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA PREGUNTAS/ACCIONES JUSTIFICACION VIABILIDADPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 39. El PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA CIENTIFICO/Identificación del Problema • Significa ubicar dentro de un contexto un problema de Investigación. La realidad atípica que necesita ser explicada. • Implica especificar lo que se ha de investigar y restringir el campo de estudio, es decir, delimitar el problema de investigación. • Un problema supone una discrepancia entre: Un modelo real Un modelo ideal o normativo • Debe ser extraído de los antecedentesPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 40. El PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA CIENTIFICO/Formulación del Problema Puede hacerse de dos maneras: • Como una gran pregunta de investigación que no tiene respuesta de inmediato, ésta se da en el transcurso de la investigación. Debe ser formulado claramente y sin ambigüedades como preguntas tales como: ¿qué efecto?, en qué condiciones..,?, ¿cómo se relaciona?, etc. • Como el estado ideal si estuviese resuelto el problema.Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 41. El PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA CIENTIFICO/Objetivos • ¿Para qué se hace la investigación? • ¿Qué busca al realizarla?. • Los objetivos representan lo que se pretende con el estudio • Responden a la pregunta ¿para qué? • Los objetivos deben de expresarse con claridad para evitar posibles desviaciones en el proceso de investigación y deben ser susceptibles de alcanzarse (Objetividad ante la Dificultad)Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 42. El PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA CIENTIFICO/Objetivos • Presentación de los objetivos mediante el infinitivo del verbo que señale la acción que ejecuta el investigador como: Identificar, planear, encontrar, analizar, comprobar, demostrar, conocer, describir, señalar, someter, redactar, contestar, etc.Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 43. El PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA CIENTIFICO/Tipos de Objetivos Objetivos Objetivo General Objetivo EspecíficoLo que pretende en la Son desagregaciones delinvestigación; las “metas” objetivo generalque se persiguen en lainvestigación a realizar Redacción del verbo que denota la acción delNo son tangibles Debe objetivo en infinitivoestar contenido en el títulode la investigación Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 44. El PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA CIENTIFICO/Preguntas de Investigación • Las preguntas de investigación son declaraciones depuradas de los objetivos concretos (específicos) de la investigación y detalle de las informaciones que se deben captar con la realización de la misma. Objetivos Específicos Acciones Objetivo 1 Acción 1, 2, …,i Objetivo 2 Acción 1, 2, …,i Objetivo 3 Acción 1, 2, …,i Objetivo i Acción 1, 2, …,iPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 45. El PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA CIENTIFICO/Justificación • Responde a la pregunta ¿por qué?. • La mayoría de las investigaciones se efectúan con un propósito definido, ese propósito debe ser lo suficientemente fuerte para que se justifique la realización (por qué).Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/201223/03/2012
  • 46. El PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA CIENTIFICO Justificación/Criterios • Conveniencia: ¿Qué tan conveniente es la investigación?, esto es ¿para qué sirve? • Relevancia social: ¿Cuál es su relevancia para la sociedad?, ¿quiénes se beneficiarán con los resultados de la investigación?, ¿de qué modo? En resumen, ¿qué proyección social tiene?Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 47. El PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA CIENTIFICO/Justificación/Criterios • Implicaciones prácticas: ¿Ayudará a resolver algún problema práctico?, ¿tiene implicaciones trascendentales para una amplia gama de problemas prácticos? • Valor teórico: Con la investigación, ¿se logrará llenar el vacío de conocimiento?, ¿se podrán generalizar los resultados a principios más amplios?. • Utilidad metodológica: La investigación, ¿puede ayudar a crear un nuevo instrumento para recolectar y/ o analizar datos?Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 48. El PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA CIENTIFICO/Justificación/Tipos Tipos de Justificación: • Teórica • Práctica • MetodológicaPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 49. El PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA CIENTIFICO/Viabilidad ¿Existe la disponibilidad de recursos humanos y materiales que determinarán en última instancia los alcances de la investigación.? ¿El tiempo que se tiene es el suficiente para la investigación?Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 50. TEMA PROPUESTO Sí ¿Hay profesionales con experiencia No Buscar otro Asesor en el tema y con disponibilidad? Sí No ¿Existe información sobre el tema a Replantear la búsqueda desarrollar? de informaciónOtro Tema Sí ¿Existe disponibilidad de equipos y No Replantear la herramientas de trabajo que se metodología de trabajo requerirán? Sí No ¿Existe disponibilidad financiamiento Replantear costos para el trabajo? del proyecto Sí Asesor Calificado ¿Es factible el tema a ser Información disponibleNo investigado? Equipos disponibles Sí Financiamiento Estructurar el Perfil de acuerdo a Tiempo norma 23/03/2012 Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris
  • 51. DISEÑO DEL MARCO TEÓRICO ¿Por qué hacer un Marco Teórico? Todo investigador debe tomar en cuenta lo que ya se conoce de su objeto de investigación. Esto hace necesario la elaboración de un marco de referencia que es de tipo tanto teórico como conceptualPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 52. DISEÑO DEL MARCO TEÓRICO La elaboración del Marco Teórico implica analizar y exponer las teorías, los enfoques teóricos, las investigaciones y los antecedentes que se consideren válidos para el correcto encuadre del estudioPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 53. DISEÑO DEL MARCO TEÓRICO Funciones del Marco Teórico • Indica qué datos deben recolectarse y cuáles son las técnicas de recolección adecuadas (Indica variables). • Orienta al investigador en la descripción y análisis de la realidad observada. • Homogeniza el lenguaje técnico empleado, unificando criterios y conceptos básicos de quienes investigan y de quienes la consultanPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 54. DISEÑO DEL MARCO TEÓRICO Funciones del Marco Teórico • Ayuda a prevenir los errores que se han cometido en otros estudios. • Amplía el horizonte del estudio y guía al investigador para que se centre en su problema evitando desviaciones del planteamiento originalPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 55. DISEÑO DEL MARCO TEÓRICO Funciones del Marco Teórico • Conduce al establecimiento de hipótesis o afirmaciones que más tarde habrán de someterse a prueba en la realidad • Provee de un marco de referencia para interpretar los resultados del estudio (El investigador debe explicar la naturaleza de los resultados de su investigación)Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 56. DISEÑO DEL MARCO TEÓRICO Etapa para la Construcción del Marco Teórico Revisión de Adopción Teórica. Literatura Perspectiva Teórica Detección de la Literatura Selección de la Literatura Consultar la bibliografía PertinentePor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 57. DISEÑO DEL MARCO TEÓRICO Partiendo del hecho que es ilógico hacer un planteamiento científico a espalda del conocimiento existente Marco Teórico Pertinente Revisión Observación HipótesisPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 58. DISEÑO DEL MARCO TEÓRICO ¿Cómo darle Pertinencia al Marco Teórico? Se debe tener en cuenta dos aspectos que facilitan este proceso de elaboración: *Construir un índice (ayuda de guía para la redacción): *Aplicar el Concepto de Encuadre (contexto general, intermedio y específico)Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 59. DISEÑO DEL MARCO TEÓRICO Construcción del Índice Objetivos ¿Quién dice cómo se hace Índice del Acciones Específicos la acción? M.T Objetivo 1 Acción 1, 2, i Ciencia 1, Ciencia 2, Ciencia i Tema 1, 2, i Objetivo 2 Acción 1, 2, i Ciencia 1, Ciencia 2, Ciencia i Tema 1, 2, i Objetivo 3 Acción 1, 2, i Ciencia 1, Ciencia 2, Ciencia i Tema 1, 2, i Objetivo i Acción 1, 2, i Ciencia 1, Ciencia 2, Ciencia i Tema 1, 2, iPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 60. DISEÑO DEL MARCO TEÓRICO OBJETIVOS GENERALES OBJETIVOS ESPECIFICOS ACCIONES MATERIAS, DOCUMENTOS, INVESTIGACIONES PERTINENCIA MARCO TEORICOPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 61. DISEÑO DEL MARCO TEÓRICO1. Estudio de Realizar un estudio de mercado para Mercado identificar las características del mercado hotelero de …2. Demanda3. Tipos de 1. Estimar la demanda a partir del flujo de Demandas turistas que llegan de …4. Estimación de la 2. Calcular la oferta del sector hotelero de Demanda en … proyectos de servicios 3. Estimar los precios establecidos en el mercado hotelero de ..5. Oferta. Tipos de Oferta.6. Determinación de Mercadotecnia la Oferta Diseño y Preparación de Proyectos7. La Oferta en Estadística y Probabilidad proyectos de Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012 servicios
  • 62. DISEÑO DEL MARCO TEÓRICOTITULO OBJETIVOS GENERALES OBJETIVOS ESPECIFICOS ACCIONES CIENCIA QUE CORRESPONDE INDICE MARCO TEORICOPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 63. FORMULACION DE HIPOTESIS Y LAS VARIABLES Existe un momento en el proceso de Investigación que el investigador debe proponer una explicación tentativa al problema de investigación. Es decir, realizar ciertas conjeturas sobre el problema de investigación. A estas conjeturas se le llama Hipótesis.Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 64. FORMULACION DE HIPOTESIS Y LAS VARIABLES Método Científico Revisión Observación Hipótesis Aporte Replanteo de Toma de Información Hipótesis Conclusiones Análisis de InformaciónPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 65. FORMULACION DE HIPOTESIS Y LAS VARIABLES Las hipótesis se plantean con el propósito de explicar hechos o fenómenos que caracterizan el objeto de investigación. Para su formulación se requiere un pleno conocimiento del problema y un buen manejo del marco teórico.Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 66. FORMULACION DE HIPOTESIS Y LAS VARIABLES ¿Qué es una Hipótesis? Enunciado de una relación causa- efecto bajo una forma que permite la verificación empírica. Son proposiciones en las que se plantean explicaciones o soluciones tentativas a un problema u objeto de investigación.Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 67. FORMULACION DE HIPOTESIS Y LAS VARIABLES Características de una Hipótesis La hipótesis debe referirse a una situación real. La relación entre variables propuesta por una hipótesis debe ser claras y verosímil, además deben ser comprensibles, precisos y lo más concreto posible.Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 68. FORMULACION DE HIPOTESIS Y LAS VARIABLES Características de una Hipótesis Los términos de la hipótesis y la relación planteada entre ellos, deben ser observables y medibles, es decir, tener un referente en la realidad. Las hipótesis deben estar relacionadas con técnicas disponibles para probarlas.Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 69. FORMULACION DE HIPOTESIS Y LAS VARIABLES Funciones de una Hipótesis • Tienen una función descriptiva y explicativa según sea el caso. • Probar teorías. • Sugerir Teorías. • Son las guías en el proceso de investigación.Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 70. FORMULACION DE HIPOTESIS Y LAS VARIABLES TIPO DE HIPOTESIS Hipótesis de Hipótesis Hipótesis Hipótesis Investigación Nula Alternativa Estadística Es la principal Contradice a la Otra Traducción de respuesta o Hipótesis de explicación o las hipótesis explicación que Investigación respuesta al anteriores en propone el problema de símbolos investigador al identificación estadísticos problema de investigación Estimación, Descriptivas, Correlacionales, Correlación Diferencia entre grupos y Diferencias de Relaciones de causalidad medias, etcPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 71. FORMULACION DE HIPOTESIS Y LAS VARIABLES Operacionalización de Variables • Variable: Es una característica que tiende a cambiar de una unidad de análisis a otra. • Tipos de Variables: • Independiente. • (Variables Explicativas) Estas relaciones tienen que estar definidas en la • Dependientes. hipótesis • (Variables a explicar)Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 72. FORMULACION DE HIPOTESIS Y LAS VARIABLES Operacionalización de Variables Definirla Definirla Conceptualmente OperacionalmenteSon en el fondo las Simplemente son lasdefiniciones de “libros” actividades u operaciones que deben realizarse para medir la variable Cómo la puede percibirPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 73. FORMULACION DE HIPOTESIS Y LAS VARIABLES Operacionalización Variable Definición Definición Indicadores Conceptual Operacional Independiente DependientePor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 74. Diseño de Investigación Después de la formulación de hipótesis y de la sistematización de variables, el investigador debe concebir la manera práctica y concreta de responder a las preguntas de investigación. Esto indica seleccionar y desarrollar un diseño de investigación y aplicarlo al contexto propio de su estudio.Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 75. Diseño de Investigación El diseño de investigación seleccionado debe ser capaz de proporcionar la información de las variables que se han identificado en la hipótesis. Por tal razón, debe ser pertinente a las necesidades del estudio.Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 76. DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN Tipología de Dankhe (1986) Tipo de Esquema Propósitos investigación X ---- Y Identifican variables promisorias Exploratoria Sugieren relaciones potenciales entre X ---- Y variables Describen -miden- las variables X---- Y identificadas Descriptiva Pueden sugerir relaciones potenciales entre variables (predicciones X ---- Y rudimentarias) Correlacional X ---- Y Determinan correlación entre variables (predicciones más firmes) Sugieren vínculos causas entre las variables. O sea, buscan explicar por Explicativa X ----- Y qué están correlacionadas (explican una variable a partir de otra/s)Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 77. DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN Méndez et al. (1984) RetrospectivosDe acuerdo alperiodo de toma de Retrospectivos Parcialesinformación ProspectivosEvolución del Fenómeno Longitudinales TransversalesNúmero de Poblaciones DescriptivosComparadas Comparativos ObservacionalesDe acuerdo a la Intervención Experimentalesdel Investigador Cuasi-Experimentales Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 78. Diseño de Investigación El diseño de investigación seleccionado depende de: Los objetivos de investigación trazados. Las hipótesis formuladas. Tipos de Diseño de Investigación Diseños Experimentales. Diseños No ExperimentalesPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 79. Diseño de Investigación Censo No Experimental No Probabilístico Muestreo ProbabilísticoDiseño de Investigación Cuasi experimental Experimental Experimento Puro Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 80. INFERENCIA ESTIMACION Población N Muestra Parámetros Deducción n=? µ, σ2, p, Estadísticos etc Estadígrafos TECNICAS DE MUESTREO 23/03/2012Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris
  • 81. Probabilístico MAS, MAP y MAEMUESTREO No Probabilística Probabilístico Azar MUESTRA Tipos No ProbabilísticaPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris Arbitraria 23/03/2012
  • 82. * Muestreo Aleatorio Simple (MAS) * El M.A.S consiste en seleccionar "n" unidades distintas, de una en una, de entre una población de tamaño N, asignando igual probabilidad de selección a cada una de las unidades de la población, en cada extracción.Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 83. * Muestreo Aleatorio Simple (MAS) * Se utiliza en poblaciones homogéneas para variables cuantitativas. * Se utiliza para estimación de promedios o bien de totalesPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 84. * Muestreo Aleatorio Simple (MAS) * Tamaño de muestra definitiva para población infinita y σ²conocidoPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 85. * Muestreo Aleatorio Simple (MAS) * Tamaño de muestra definitiva para población infinita y σ²desconocidoPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 86. * Muestreo Aleatorio Simple (MAS) * Tamaño de muestra definitiva para población finita sin reemplazo y σ² conocidoPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 87. * Muestreo Aleatorio Simple (MAS) * Tamaño de muestra definitiva para población finita sin reemplazo y σ² desconocidoPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 88. * Muestreo Aleatorio Proporcional (MAP). Muestreo cualitativo * Al esquema de muestreo Cualitativo, también se le llama esquema de muestreo por atributos, por proporciones, o por porcentajesPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 89. * Muestreo Aleatorio Proporcional (MAP). Muestreo cualitativo * Es relevante mencionar, que en este esquema de muestreo, el método de selección de las unidades de la población sigue siendo bajo la estructura del M.A.S. Es decir, de una población finita, compuesta por N unidades de muestreo, se selecciona una muestra aleatoria simple.Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 90. * Muestreo Aleatorio Proporcional (MAP). Muestreo cualitativo * Este muestreo se basa en la suposición de que cada unidad en la población posee una y sólo una, de cualquiera de dos posibles atributosPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 91. * Muestreo Aleatorio Proporcional (MAP). Muestreo cualitativo * Tamaño de muestra para población infinita y “p” y “q” conocido:Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 92. * Muestreo Aleatorio Proporcional (MAP). Muestreo cualitativo * Tamaño de muestra para población infinita y “p” y “q” desconocido:Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 93. * Muestreo Aleatorio Proporcional (MAP). Muestreo cualitativo * Tamaño de muestra para población infinita y criterio de varianza máxima:Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 94. * Muestreo Aleatorio Proporcional (MAP). Muestreo cualitativo * Tamaño de muestra con población finita y “p” y “q” conocido.Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 95. * Muestreo Aleatorio Proporcional (MAP). Muestreo cualitativo * Tamaño de muestra con población finita y “p” y “q” conocido.Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 96. * Muestreo Aleatorio Proporcional (MAP). Muestreo cualitativo * Tamaño de muestra con población finita y criterio de varianza máxima.Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 97. * Muestreo Aleatorio Estratificado (MAE) * El muestreo aleatorio estratificado es un método que, en muchas ocasiones, puede dar lugar a un incremento en la precisión de las estimaciones, de las características de una poblaciónPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 98. * Muestreo Aleatorio Estratificado (MAE) * El método consiste, primeramente, en dividir a la población de tamaño N conocido, en un número K de subpoblaciones, llamadas estratos * Estas subpoblaciones no se traslapanPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 99. * Muestreo Aleatorio Estratificado (MAE) * Una vez que se han determinado las subpoblaciones o estratos, se extrae una muestra de cada estrato en forma independiente. * La suma de muestra n1, n2,...nk correspondientes a los K estratos, da como resultado el tamaño de muestra total "n", a la que se le denomina "Muestra EstratificadaPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 100. Definir Muestra por Estrato (MASE, MAPE) Muestra por Estrato Muestra EstratificadaTamaño de Muestra nk = n1 + n2 + …nk Asignación Proporcional Asignación Muestra General De Muestra Criterio de Neyman Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 101. Estratos Nk fr fr*n K1 Nk1 Nk1/N (Nk1/N)*n K2 Nk2 Nk2/N (Nk2/N)*n K3 Nk3 Nk3/N (Nk3/N)*n . . . . . . . . . . . . Ki Nki Nki/N (Nki/N)*n Total N 1 nkPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 102. Estratos Nk Wk Sk2 Sk WkSk2 WkSk K1 Nk1 Nk1/N S21 S1 W1S21 W1S1 K2 Nk2 Nk2/N S22 S2 W2S22 W2S2 K3 Nk3 Nk3/N S23 S3 W3S23 W3S3 . . . . . . . . . . . . . . . Ki Nki Nki/N S2k Sk WkS2 WkSk Total N 1 ΣWkS2k ΣWkSk 𝑁 ∗ 𝑍2 ∗ ( 𝛼 𝑊𝑖𝑆𝑖)2 𝑊𝑘𝑆𝑘 𝑛𝑒 = 2 𝑛𝑘 = ∗ 𝑛𝑒 𝑁𝐸 2 + 𝑍2 𝛼 ∗( 𝑊𝑖𝑆𝑖 2 ) 𝑊𝑘𝑆𝑘 23/03/2012 2Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris
  • 103. Diseño de Investigación Diseños ExperimentalesCuasiexperimentos Diseños Experimentales Puros DISEÑOS EXPERIMENTALES PUROS DISEÑOS CLASICOS DISEÑOS FACTORIALES DCA SIMPES COMPLEJOS BCA CL FACTORIALES/DCA PARCELAS DIVIDIDAS FACTORIALES/BCA PARCELA SUBDIVIDIDAS FACTORIALES/CL 23/03/2012 Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris
  • 104. Se Provoca Se Mide una Causa Proceso efecto ANALISIS DE VARIANZA (ANDEVA) ¿QUE ES UN ANALISIS DE VARIANZA?Homogeneida de varianzasNormalidadLinealidad y AditividadIndependencia Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 105. DISEÑOS EXPERIMENTALESEs un método científico de investigación que consiste en haceroperaciones prácticas destinadas a demostrar, comprobar o descubrirfenómenos o principios básicos.Tiene como propósito proporcionar la máxima cantidad de informacióna un costo mínimo.Principios Básicos de la Experimentación Azarización Repetición Control Local Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 106. DISEÑOS EXPERIMENTALESExigencias de la Experimentación Tipicidad Uniformidad en el Manejo de las Unidades Experimentales Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 107. DISEÑO COMPLETAMENTE AL AZAR (DCA) ¿Cuándo se utiliza este diseño? • Unidades Experimentales homogéneas • Se utiliza en experimentos en: • Invernadero, Macetas, Galpones, Corrales, LaboratorioModelo Aditivo Lineal (MAL) 𝑌𝑖𝑗 = 𝜇 + 𝑇𝑖 + 𝐸𝑖𝑗 𝜇 = Efecto común a todas las observaciones 𝑇𝑖 = Efecto del i-ésimo tratamiento, i = 1, 2, … t tratamientos 𝐸𝑖𝑗= ~ N (𝜇, σ²) y de forma independiente 23/03/2012Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris
  • 108. DISEÑO COMPLETAMENTE AL AZAR (DCA) Modelo Aditivo Lineal (MAL) 𝑌𝑖𝑗 = 𝜇 + 𝑇𝑖 + 𝐸𝑖𝑗F.V gl SC CM Fc FtTratamiento t-1 SCTRAT. 𝑆𝐶𝑇𝑅𝐴𝑇. 𝐶𝑀𝑇𝑅𝐴𝑇. 𝐹(∝, 𝑔𝑙𝑡𝑟𝑎𝑡. , 𝑔𝑙𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟) 𝑡−1 𝐶𝑀𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟Error t(r-1) SCError 𝑆𝐶𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑡(𝑟 − 1)Total tr-1 SCTotales Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 109. DISEÑO COMPLETAMENTE AL AZAR (DCA) Salida de Varianza según Modelo Aditivo Lineal (MAL) 𝑌𝑖𝑗 = 𝜇 + 𝑇𝑖 + 𝐸𝑖𝑗F.V gl SC CM Fc FtTratamiento t-1 SCTRAT. 𝑆𝐶𝑇𝑅𝐴𝑇. 𝐶𝑀𝑇𝑅𝐴𝑇. 𝐹(∝, 𝑔𝑙𝑡𝑟𝑎𝑡. , 𝑔𝑙𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟) 𝑡−1 𝐶𝑀𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟Error n-t SCError 𝑆𝐶𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 n−tTotal n-1 SCTotales Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 110. DISEÑO COMPLETAMENTE AL AZAR (DCA)Vaciamiento de Información REPETICIONES TRATAMIENTOS ΣYi. 1 2 3 …j 1 Y11 Y12 Y13 Y1j Y1. 2 Y21 Y22 Y23 Y2j Y2. 3 Y31 Y32 Y33 Y3j Y3. …i Yi1 Yi2 Yi3 Yij Yi. ΣY.j Y.1 Y.2 Y.3 Y.j Y..Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 111. DISEÑO COMPLETAMENTE AL AZAR (DCA)Ecuaciones de Trabajo ΣY. .2 𝐹𝐶 = 𝑡𝑟 ΣY. .2 𝐹𝐶 = 𝑛 𝑆𝐶𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝑒𝑠 = 𝑌𝑖𝑗 2 − 𝐹𝐶 𝑌𝑖.2 𝑆𝐶𝑇𝑅𝐴𝑇 = − 𝐹𝐶 𝑟 𝑌𝑖.2 𝑆𝐶𝑇𝑅𝐴𝑇 = − 𝐹𝐶 𝑟𝑖 𝑆𝐶𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = 𝑆𝐶𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝑒𝑠 − 𝑆𝐶𝑇𝑅𝐴𝑇Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 112. DISEÑO COMPLETAMENTE AL AZAR (DCA) HipótesisHo: µ1 = µ2 = µ3 =… µi (T1 = T2 = T3 = …Ti)Ho: µ1 - µ2 - µ3 -… µi = 0 (T1 - T2 - T3 - …Ti = 0)Ha: µ1 - µ2 - µ3 -… µi  0 (T1  T2 T3  …Ti)Regla de Decisión VerdaderaNRHo si Fc  Ft HoRHo si Fc > Ft Falsa Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 113. PRUEBAS DE RANGOS MULTIPLES, SEPARACIONDE MEDIAS O PRUEBAS OBLIGADAS POR LOS DATOS NRHo Decisión Ho RHo Entonces Ha es verdadera ¿Cuál (es) es o son los tratamientos que provocaron el RHo? Pregunta que no responde el ANDEVA Pruebas de Rangos Múltiples Contrastes Ortogonales Polinomios Ortogonales Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 114. PRUEBAS DE RANGOS MULTIPLES, SEPARACIONDE MEDIAS O PRUEBAS OBLIGADAS POR LOS DATOS Procedimiento para realiza una Pruebas de Rangos Múltiples Obtener los promedios de las fuentes de variación de interés Ordenar los promedios de forma descendente Seleccionar la prueba de rangos múltiples a usar Determinar el valor crítico de la prueba de seleccionada Establecer las comparaciones a realizar según la prueba seleccionada Determinar las diferencias de medias de acuerdo a las comparaciones establecidas Contrastar las diferencias de medias con el valor crítico de la prueba Establecer el rango de mérito Emitir conclusiones según el rango de mérito 23/03/2012 Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris
  • 115. PRUEBAS DE RANGOS MULTIPLES, SEPARACIONDE MEDIAS O PRUEBAS OBLIGADAS POR LOS DATOS Pruebas de Rangos Múltiples 2 𝐶𝑀𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 2• Diferencia Mínima Significativa (DMS) (LSD) 𝐷𝑀𝑆 = 𝑡𝛼/2 𝑟• Método de Duncan 2 𝐶𝑀𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑅𝑀𝑆 = 𝑅∝ 𝑟 2 𝐶𝑀𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟• Método de Student-Newman-Keuls (SNK) 𝑆𝑁𝐾 = 𝑞 ∝ 𝑟 2 𝐶𝑀𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟• Método de Tukey (Diferencia Significativa Honesta) 𝑇𝑜 = 𝑞 ∝ 𝑟 2 1 1• Método de Scheffé 𝐹𝑜 = 𝑡 − 1 𝐹 ∝ 𝐶𝑀𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 ( + ) 𝑖 𝑗 Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 116. DISEÑO EN BLOQUES COMPLETAMENTE AL AZAR (BCA) ¿Cuándo se utiliza este diseño? • Cuando el material experimental presenta un factor de estorbo que no es de interés estudiar pero que si puede afectar los resultados del experimento. • Tiene como principio maximizar la variabilidad entre bloques y minimizar la variabilidad interbloque o variabilidad interna.Modelo Aditivo Lineal (MAL) 𝑌𝑖𝑗 = 𝜇 + T𝑖 + 𝐵𝑗 + 𝐸𝑖𝑗 𝜇 = Efecto común a todas las observaciones 𝑇𝑖 = Efecto del i-ésimo tratamiento, i = 1, 2, … t tratamientos 𝐵𝑗 = Efecto del j-ésimo bloque, j = 1, 2, … r bloques 𝐸𝑖𝑗= ~ N (𝜇, σ²) y de forma independientePor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 117. DISEÑO EN BLOQUES COMPLETAMENTE AL AZAR (BCA) Principio de bloqueo• Deben existir tantas unidades experimentales dentro de cada bloque como tratamientos se tenga, de manera que cada tratamiento tenga una repetición en cada bloque• Desventaja (cuando se pierde una unidad experimental en un bloque) por que se pierde la simetría del bloque (principio de bloqueo.• Cuando se pierde todo un tratamiento o bien todo un bloque, no hay problema ni necesidad de estimar parcela o datos perdidosPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 118. DISEÑO EN BLOQUES COMPLETAMENTE AL AZAR (BCA)Salida de Varianza según Modelo Aditivo Lineal (MAL) 𝑌𝑖𝑗 = 𝜇 + T𝑖 + 𝐵𝑗 + 𝐸𝑖𝑗F.V gl SC CM Fc FtBloque r-1 SCBloque CMBloque 𝐶𝑀𝐵𝑙𝑜𝑞𝑢𝑒𝑠 𝐹(∝, 𝑔𝑙𝑏𝑙𝑜𝑞. , 𝑔𝑙𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟) 𝐶𝑀𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟Tratamiento t-1 SCTRAT. CMTRAT. 𝐶𝑀𝑇𝑅𝐴𝑇. 𝐹(∝, 𝑔𝑙𝑡𝑟𝑎𝑡. , 𝑔𝑙𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟) 𝐶𝑀𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟Error (t-1)(r-1) SCError CMErrorTotal tr-1 SCTotalesPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 119. DISEÑO EN BLOQUES COMPLETAMENTE AL AZAR (BCA)Concentración de información BLOQUES TRATAMIENTOS ΣYi. 1 2 3 …j 1 Y11 Y12 Y13 Y1j Y1. 2 Y21 Y22 Y23 Y2j Y2. 3 Y31 Y32 Y33 Y3j Y3. …i Yi1 Yi2 Yi3 Yij Yi. ΣY.j Y.1 Y.2 Y.3 Y.j Y..Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 120. DISEÑO EN BLOQUES COMPLETAMENTE AL AZAR (BCA)Ecuaciones de trabajo ΣY. .2𝐹𝐶 = 𝑡𝑟𝑆𝐶𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝑒𝑠 = 𝑌𝑖𝑗 2 − 𝐹𝐶 𝑌. 𝑗 2𝑆𝐶𝐵𝑙𝑜𝑞𝑢𝑒 = − 𝐹𝐶 𝑡 𝑌𝑖.2𝑆𝐶𝑇𝑅𝐴𝑇 = − 𝐹𝐶 𝑟𝑆𝐶𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = 𝑆𝐶𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝑒𝑠 − (𝑆𝐶𝐵𝑙𝑜𝑞𝑢𝑒 + 𝑆𝐶𝑇𝑅𝐴𝑇)Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 121. DISEÑO CUADRADO LATINO (CL) ¿Cuándo se utiliza este diseño?• Es considerado una variante del BCA, ya que bloquea en dos sentidos, por hileras (filas) y por columna• Se utiliza cuando existen dos factores de estorbo que no interesan estudiar pero que si pueden afectar los resultados• Para que los efectos de hieleras y columnas no se confundan con el de los tratamientos, éstos no se deben repetir tanto por hilera y por columna (principio de bloque con doble bloqueo).Modelo Aditivo Lineal (MAL) Yij(k) = µ + Hi + Cj + Tk(ij) + EijkPor: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012
  • 122. DISEÑO CUADRADO LATINO (CL) Salida de Varianza para un CLFV gl SC CM Fc FtHileras t-1 SCHileras CMHileras 𝐶𝑀𝐻𝑖𝑙𝑒𝑟𝑎𝑠 𝐹(∝, 𝑡 − 1, 𝑔𝑙𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟) 𝐶𝑀𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟Columnas t-1 SCColumn CMColumn 𝐶𝑀𝐶𝑜𝑙𝑢𝑚𝑛 𝐹(∝, 𝑡 − 1, 𝑔𝑙𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟) 𝐶𝑀𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟Tratamiento t-1 SCTRAT. CMTRAT. 𝐶𝑀𝑇𝑅𝐴𝑇. 𝐹(∝, 𝑡 − 1, 𝑔𝑙𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟) 𝐶𝑀𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟Error (t-1)(t-2) SCError CMErrorTotal t²-1 SCTotales Por: Ing. M.Sc. Francisco Martínez Solaris 23/03/2012