Bases estadisticas de mejoramiento

1. UNIVERSIDAD DE EL SALVADOR
FACULTAD MULTIDISCIPLINARIA PARACENTRAL
DEPARTAMENTO DE CIENCIAS AGRONOMICAS
REPRODUCCION Y MEJORAMIENTO ANIMAL
CICLO II-2014
CATEDRATICO: DOCTOR PEDRO PEREZ BARRAZA
ESTUDIANTE:
- ACOSTA NAJARRO, EDUARDO LUIS
SAN VICENTE, 09 DE DICIEMBRE 2014

2. I- BASES ESTADISTICAS DE MEJORAMIENTO
1.1 BASE
Registro fenotípico (por ejemplo: kg de leche producidos en una lactancia) para estimar mérito genético (no visible) de reproductores en esa característica
1.2 ESTADISTICA
Funciones principal: Resumir información, Ayudar a tomar decisiones (pruebas de hipótesis) y Diseño e interpretación de experimentos
1.3 MEJORAMIENTO GENETICO
Modificar frecuencias génicas en genes involucrados en características de importancia agronómica, permitiendo producir más con menos cantidad de animales, racionalizando el uso de los recursos disponibles
 El MGA consiste en aplicar principios de biología, estadísticos, matemáticos y económicos, con el fin de encontrar estrategias óptimas de aprovechamiento de la variación genética existente en las distintas especies de animales, para maximizar su mérito.
 El MGA incluye procesos de evaluación genética y difusión del material genético seleccionado, para lo cual se pueden utilizar tecnologías reproductivas artificiales tales como: Inseminación Artificial, Transferencias de Embriones, Fertilización in vitro de embriones, Marcadores de ADN Y Ovulación Múltiple
1.4 TECNICAS DE MEJORAMIENTO
El Mejoramiento Animal es una rama de la Producción Animal que estudia la herencia de los caracteres de importancia económica de las distintas especies domésticas.

3. 1.4.1 Selección
-Tipos de selección: natural y artificial
1.4.2 Reproducción dirigida
- Consanguinidad.
- Cruzamientos
- Formación de razas sintéticas
- Influencia de la raza o tipo genético en la calidad de la canal y carne
1.5 EXPERIMENTO
El término "Experimento" se refiere a la creación y preparación de lotes de prueba que verifiquen la validez de las hipótesis establecidas sobre las causas de un determinado problema o defecto, objeto de estudio.
1.5.1 TIPOS DE EXPERIMENTOS
1.5.1.1 Pruebas preliminares
- Detección de métodos inadecuados
- Técnicas defectuosas
- Base para experimentos formales
- Reducir el error
1.5.1.2 Experimentos con muchos factores
- Factoriales
- Parcelas divididas
- Bloques divididos
- Experimentos repetidos

4. - Experimentos con agricultores
1.5.1.3 Experimentos con un Factor
- Completo al azar
- Bloques
- Cuadrado latino
1.6 DISEÑO DEL EXPERIMENTO
Metodología estadística destinada a la planificación y análisis de un Experimento. El Diseño de un Experimento debe garantizar que este cumpla ciertos requisitos mínimos:
 Debe poder comprobar las hipótesis objeto de estudio, no dejándose confundir por variables insospechadas, como errores de medida desproporcionada, etc.
 Debe poder revelar la existencia de cualquier causa importante de variación, aunque no haya sido adelantada como hipótesis.
 Debe mantener los costes de experimentación a un nivel razonable, en comparación con el problema objeto de estudio.
 Debe tener un alto grado de seguridad en las respuestas.
 Si el Experimento se realiza en un laboratorio, éste ha de ser, respecto a las variables estudiadas
 - Si el Experimento se realiza durante el desarrollo normal del proceso en estudio, se tendrá además cuidado de interferir lo menos posible en el trabajo normal y protegerse de las interferencias no autorizadas o involuntarias en la prueba por parte del personal adepto.
1.7 EXPERIMENTO CON UN FACTOR
- Completo al azar (Variación del tratamiento, Variación del error experimental)
- Bloques (Tratamiento, Bloque, )Error Experimental

5. - Cuadrado latino (Tratamiento, Fila, Columna, Error Experimental)
1.8 UNIDAD EXPERIMENTAL Y TRATAMIENTO
Es la unidad a la cual se le aplican los tratamientos por lo tanto la unidad experimental puede ser un animal, una parcela, etc.
Unidad experimental: es la que aplicamos al tratamiento
1.9 VARIABLES
Característica de un objeto que puede ser observada y que puede tomar diferentes valores, tanto en el mismo objeto como entre diferentes objetos
• Variables Cualitativa
• Variables Continuas
1.10 DISEÑO ESTADISTICO
1.10.1 Tratamiento
Es el procedimiento cuyo efecto se mide y se compara con otros estos pueden ser: una ración, variedad, etc. cuando se mide el efecto de un tratamiento se mide una unidad de muestreo esta puede ser de unidad completa como un animal sometido a un tratamiento o puede ser una muestra de hoja de árbol, la cosecha de los surcos centrales la cual se llama área útil.
1.10.2 Error Experimental
La característica de todo material experimental es la variación. Entonces el error experimental: es la medida de la variación existente entre observaciones sobre medidas experimentales tratadas en forma similar.
1.10.3 Repetición
Reiteración de una observación o medida al mismo nivel de tratamiento.

6. • Proporciona una oportunidad para que los efectos de las variables extrañas, incontroladas se compensen y permite, además, medir el error experimental.
1.10.3.1 FUNCIONES DE LAS REPETICIONES.
• - Prevenir una estimación del error experimental.
• - Mejorar la precisión de un experimento mediante la reducción de la desviación estándar de una media de tratamiento.
• - Aumenta el alcance de la diferencia del experimento a través de la reacción y del uso apropiado de la unidad más variable.
• - Ejerce control sobre la varianza del error experimental.
1.11 PRUEBAS DE MEDIAS
1.11.1 Método de Duncan
Se utiliza para comparar todos los pares de medias. Fue desarrollado por primera vez por Duncan en 1951 pero posteriormente él mismo modificó su primer método generando el que ahora se denomina Nuevo método de Rango Múltiple de Duncan. Esta prueba no requiere de una prueba previa de F, como sucede con la DMS o sea que aún sin ser significativa la prueba F puede llevarse a cabo
1.11.2 Método de Tukey
Sirve para probar todas las diferencias entre medias de tratamientos de una experiencia

7. 1.12 EXPERIMENTOS FACTORALES
Son aquellos donde se prueban varios niveles de dos o más factores. Entre los experimentos están: DCA, DBA, DCL
1.12.1 Diseño Completamente Al Azar
1.12.1 Ventajas
Es flexible en cuanto al número de tratamientos y repeticiones.
- El número de repeticiones puede variar un tratamiento a otro; aunque lo ideal es que cada tratamiento tenga el mismo número de repeticiones.
- El análisis estadístico es simple comparando de otros diseños.
-La sencillez del análisis no pierde si algunas unidades experimentales o tratamientos enteros faltan o se descartan.
- La pérdida de información debido a estos datos faltantes es pequeña en relación con las pérdidas sufridas con otros diseños.

8. 1.12.2 Desventajas
Números de GL para estimar el error experimental es máximo; esto mejora la precisión del experimento y es importante con experimentos pequeños donde los GL para el error experimental es menor que 20
-La principal limitación del diseño completamente al azar es ineficiente, ya que la aleatorización no tiene restricción por lo tanto toda la variación existe entre las unidades experimentales y se acumulan en el error experimental excepto en el debido tratamiento.
- En muchas situaciones es posible agrupar a las unidades experimentales y que la variación entre unidades dentro de grupos sea menor que la variación entre unidades de diferentes grupos.
1.12.2 Diseño de Bloqué al azar
El diseño de bloques al azar puede usarse cuando las unidades experimentales pueden agruparse generalmente números de unidades por grupos es igual al número de tratamientos esta agrupación la podemos llamar bloque o repetición.
El objetivo del agrupamiento es lograr que las unidades experimentales en un bloque sean tan uniformes como sea posible de modo que la diferencia conclusiva se deba a gran parte a los tratamientos.
1.12.3 Diseño cuadrado latino
Este método se utiliza cuando el material no es homogéneo y tiene dos direcciones o inclinaciones a nivel de terreno

9. II- BIBLIOGRAFIAS
Aylmer Fisher, S.R.; s.f. Capítulo 2. Principios Básicos del Diseño de Experimentos (en línea). Consultado el 08 de Diciembre 2014. Disponible en:
http://www.udc.gal/dep/mate/estadistica2/cap2.html
Montaldo, H., et al; 1998. Mejoramiento Genético de Animales (En línea). Ciencias Biológicas. Consultado el 08 de Diciembre 2014. Disponible en: http://www.ciencia.cl/CienciaAlDia/volumen1/numero2/articulos/articulo3.html
UDLAP (Universidad de las Américas Puebla), s.f. 4 Teoría de Diseño de Experimentos (En línea). Consultado el 08 de Diciembre 2014. Disponible en:
http://catarina.udlap.mx/u_dl_a/tales/documentos/lem/salvador_s_g/capitulo4.pdf