El documento presenta información sobre diseños factoriales. Explica que estos diseños permiten investigar los efectos de múltiples factores (variables independientes) sobre una variable dependiente de forma simultánea. Todos los niveles de un factor se combinan con todos los niveles de los otros factores para formar los tratamientos. Esto permite evaluar los efectos individuales de cada factor y sus posibles interacciones.
Este documento describe el diseño de experimentos en parcelas divididas. Explica que este diseño permite asignar tratamientos a parcelas principales y subparcelas para evaluar dos factores. Detalla los componentes del modelo estadístico, la notación, y cómo descomponer la suma de cuadrados para realizar el análisis de varianza. Finalmente, presenta un ejemplo numérico ilustrando estos conceptos.
6 diseños completamente aleatorizado y bloques al azarrbarriosm
Este documento presenta una introducción a los diseños experimentales, en particular a los experimentos completamente aleatorizados. Explica conceptos como tratamientos, errores experimentales, análisis de varianza y comparación de medias. Incluye un ejemplo de un experimento completamente aleatorio con seis variedades de papa y cuatro repeticiones, donde se realiza el análisis de varianza correspondiente.
1. El documento describe el diseño completamente al azar (DCA), en el cual las unidades experimentales se asignan al azar a los tratamientos sin restricciones. 2. Explica que el DCA es eficiente cuando las unidades experimentales son muy homogéneas. 3. También presenta el diseño en bloque completo al azar (BCA), el cual controla la variabilidad natural entre unidades experimentales agrupándolas en bloques homogéneos.
n medio de cultivo es un conjunto de nutrientes, que cuenta con el pH y la temperatura adecuada para permitir el crecimiento y desarrollo de microorganismos células y tejidos vegetales, los medios de cultivos pueden presentarse en forma de polvo fino o granular antes de ser preparados, ya preparados pueden encontrarse en estado sólido semisólido o líquido.
Una forma de para la identificación de microorganismos es observar su crecimiento en sustancias alimenticias artificiales preparadas en el laboratorio.
Este documento describe un sistema de conservación in vitro de crecimiento retardado para 10 especies de Agave mediante la adición de agentes osmóticos al medio de cultivo. Esto permitió reducir la tasa de crecimiento y prolongar el tiempo entre subcultivos, generando brotes que formaron raíces y plantas con eficiencias mayores al 80%. El sistema demostró ser efectivo para conservar el germoplasma de estas especies silvestres amenazadas de forma viable a mediano plazo bajo condiciones controladas.
Este documento presenta los resultados de un estudio para determinar la densidad aparente y real de los suelos, así como la porosidad, en cuatro horizontes de suelo en Chiapas, México. Se midió la densidad aparente entre 0.84 y 1.17 g/ml para los cuatro horizontes. La densidad real varió de 2.60 a 2.75 g/ml. La porosidad fue mayor en los horizontes superiores y menor en los más profundos, debido a una mayor compactación con la profundidad.
El método de Bouyoucos mide la densidad de una suspensión de suelo en agua a diferentes tiempos usando un hidrómetro. Esto permite determinar el diámetro y porcentaje de las partículas de arena, limo y arcilla en la muestra de suelo mediante dos lecturas del hidrómetro a los 40 segundos y 2 horas. Con estos datos se calcula la textura del suelo.
Este documento describe diferentes diseños experimentales y sus aplicaciones. Explica conceptos clave como unidades experimentales, tratamientos, repeticiones y errores experimentales. También cubre diseños completamente al azar y diseños factoriales, dando ejemplos de cómo se pueden usar para evaluar factores como tipos de fertilizantes y dietas en animales. El objetivo es ayudar a los estudiantes a seleccionar el diseño más adecuado según el objetivo de su investigación.
Este documento describe el diseño de experimentos en parcelas divididas. Explica que este diseño permite asignar tratamientos a parcelas principales y subparcelas para evaluar dos factores. Detalla los componentes del modelo estadístico, la notación, y cómo descomponer la suma de cuadrados para realizar el análisis de varianza. Finalmente, presenta un ejemplo numérico ilustrando estos conceptos.
6 diseños completamente aleatorizado y bloques al azarrbarriosm
Este documento presenta una introducción a los diseños experimentales, en particular a los experimentos completamente aleatorizados. Explica conceptos como tratamientos, errores experimentales, análisis de varianza y comparación de medias. Incluye un ejemplo de un experimento completamente aleatorio con seis variedades de papa y cuatro repeticiones, donde se realiza el análisis de varianza correspondiente.
1. El documento describe el diseño completamente al azar (DCA), en el cual las unidades experimentales se asignan al azar a los tratamientos sin restricciones. 2. Explica que el DCA es eficiente cuando las unidades experimentales son muy homogéneas. 3. También presenta el diseño en bloque completo al azar (BCA), el cual controla la variabilidad natural entre unidades experimentales agrupándolas en bloques homogéneos.
n medio de cultivo es un conjunto de nutrientes, que cuenta con el pH y la temperatura adecuada para permitir el crecimiento y desarrollo de microorganismos células y tejidos vegetales, los medios de cultivos pueden presentarse en forma de polvo fino o granular antes de ser preparados, ya preparados pueden encontrarse en estado sólido semisólido o líquido.
Una forma de para la identificación de microorganismos es observar su crecimiento en sustancias alimenticias artificiales preparadas en el laboratorio.
Este documento describe un sistema de conservación in vitro de crecimiento retardado para 10 especies de Agave mediante la adición de agentes osmóticos al medio de cultivo. Esto permitió reducir la tasa de crecimiento y prolongar el tiempo entre subcultivos, generando brotes que formaron raíces y plantas con eficiencias mayores al 80%. El sistema demostró ser efectivo para conservar el germoplasma de estas especies silvestres amenazadas de forma viable a mediano plazo bajo condiciones controladas.
Este documento presenta los resultados de un estudio para determinar la densidad aparente y real de los suelos, así como la porosidad, en cuatro horizontes de suelo en Chiapas, México. Se midió la densidad aparente entre 0.84 y 1.17 g/ml para los cuatro horizontes. La densidad real varió de 2.60 a 2.75 g/ml. La porosidad fue mayor en los horizontes superiores y menor en los más profundos, debido a una mayor compactación con la profundidad.
El método de Bouyoucos mide la densidad de una suspensión de suelo en agua a diferentes tiempos usando un hidrómetro. Esto permite determinar el diámetro y porcentaje de las partículas de arena, limo y arcilla en la muestra de suelo mediante dos lecturas del hidrómetro a los 40 segundos y 2 horas. Con estos datos se calcula la textura del suelo.
Este documento describe diferentes diseños experimentales y sus aplicaciones. Explica conceptos clave como unidades experimentales, tratamientos, repeticiones y errores experimentales. También cubre diseños completamente al azar y diseños factoriales, dando ejemplos de cómo se pueden usar para evaluar factores como tipos de fertilizantes y dietas en animales. El objetivo es ayudar a los estudiantes a seleccionar el diseño más adecuado según el objetivo de su investigación.
Este estudio comparó dos métodos para determinar la condición de un pastizal tipo pajonal de pampa en el CICAS La Raya: el método de transección al paso (Parker modificado) y el método del cuadrante. Ambos métodos concluyeron que la condición del pastizal era buena, sin diferencias estadísticamente significativas entre los resultados. El método de transección al paso calificó el pastizal con 76.42 puntos y el método del cuadrante con 73.83 puntos. Se registraron 21 especies vegetales
Las plantas necesitan nutrientes en cantidad suficiente y en equilibrio adecuado para su crecimiento y desarrollo normal.
La presentación de este tiene como objetivo presentar las pautas que se deben tener en cuenta para la interpretación de los resultados de un análisis de suelos, así como las recomendaciones de fertilización que se pueden hacer a la luz de los conocimientos actuales que existen en nuestro medio.
Con frecuencia se confunde la interpretación del análisis químico con la recomendación de fertilizantes y debemos entender que el primero solo es uno de los factores entre varios, que deben ser tomados en cuenta para la formulación de elementos tendientes al control de la fertilidad.
Este documento compara tres diseños experimentales: DCA, DBCA y DCL. Explica que el DCA se usa cuando las unidades experimentales son homogéneas, el DBCA cuando son heterogéneas y hay un factor de bloqueo, y el DCL cuando hay dos factores de bloqueo. Describe las características, modelos, hipótesis y conclusiones de cada diseño. También incluye ejemplos para ilustrar cómo se aplicarían los diseños en situaciones específicas.
El documento describe los métodos para determinar la capacidad de campo de un suelo. La capacidad de campo es la cantidad máxima de agua que un suelo puede retener después de drenarse el exceso por gravedad. Se alcanza cuando el movimiento descendente del agua se reduce sustancialmente, generalmente entre 2-5 días después de la irrigación o lluvia. El método descrito utiliza tubos de percolación para medir la altura de suelo seco después de ese periodo y así calcular el contenido de humedad a capacidad de campo.
Determinación de sólidos solubles en alimentosJhonás A. Vega
Este documento describe los métodos para determinar los sólidos solubles, la acidez y la humedad en alimentos y suelos. Explica el uso del refractómetro para medir los grados Brix y determinar el contenido de azúcares en jugos de frutas. También cubre los principales ácidos encontrados en las frutas y los métodos volumétricos para medir el porcentaje de acidez. Por último, define la humedad del suelo como el porcentaje de agua en la masa del suelo.
Este documento presenta los principios básicos del diseño de experimentos y análisis de varianza. Explica los supuestos del análisis de varianza como la aditividad del modelo, independencia de errores, normalidad de errores y homogeneidad de varianzas. También describe métodos para probar la normalidad y homogeneidad como las pruebas de Lilliefors y Bartlett. Finalmente, introduce conceptos como transformación de datos para cumplir con los supuestos estadísticos.
Método para la cuenta de bacterias aerobias en placaIván Ordiozola
Este documento describe el método para contar bacterias aerobias en placa. El objetivo es estimar la cantidad de microorganismos viables en alimentos, agua y leche mediante el conteo de colonias en un medio sólido después de la incubación. El método implica preparar medios de cultivo, esterilizarlos, realizar diluciones seriadas de la muestra e inocular placas de Petri. Luego se incuban las placas y se cuentan las colonias formadas para estimar la cantidad de bacterias en la muestra original.
Practica 1 de analisis alimentos humedad y masa secaYAZURAYDY
El documento presenta los métodos para determinar la humedad en alimentos. Se explica que existen tres formas en que se encuentra el agua en los alimentos: como agua de combinación, adsorbida o en forma libre. Los métodos más comunes para determinar la humedad son los de secado, como el secado en estufa o en estufa de vacío, los cuales se basan en medir la pérdida de peso de la muestra luego de evaporar el agua. También se mencionan otros métodos como la destilación azeotrópica y el
El documento describe los parámetros de madurez y calidad que se utilizan para evaluar los productos vegetales. Explica que el estado de madurez al momento de la cosecha afecta directamente la calidad y capacidad de conservación. Luego detalla varios métodos para estimar el estado de madurez, incluyendo características visuales, físicas, químicas y fisiológicas. Finalmente, resalta que una madurez adecuada es fundamental para lograr una buena calidad mientras que la inmadurez o sobremadure
La leche contiene numerosas enzimas importantes que se distribuyen en varias fracciones como la nata y la caseína. La leche cruda tiene más de 60 enzimas activas, mientras que el proceso de pasteurización destruye muchas enzimas. Las enzimas más importantes en la leche pertenecen a las clases de oxidorreductasas, transferasas y hidrolasas, y cumplen funciones como la degradación de la leche y la protección contra bacterias.
Este documento describe diferentes diseños experimentales, incluyendo diseños completamente al azar y factoriales. Explica conceptos como análisis de varianza, hipótesis estadísticas, y pruebas de rangos múltiples para comparar tratamientos.
Este documento describe la colorimetría y su aplicación en la medición del color de frutas. Explica que la colorimetría cuantifica el color mediante la medición de los componentes rojo, verde y azul. Tiene como objetivos determinar cuantitativamente el color de la manzana usando un colorímetro y determinar las diferencias de color en diferentes productos agroindustriales usando un patrón de color. También presenta conceptos fundamentales de la colorimetría como el tono, la claridad y la saturación.
El documento describe la cinética de la destrucción térmica de microorganismos. Explica que al exponer microorganismos a temperaturas elevadas, su población disminuye exponencialmente con el tiempo. Introduce el concepto de tiempo de reducción decimal (DT), que es el tiempo requerido para reducir la población microbiana a una décima parte a una temperatura constante. Además, analiza cómo factores como la energía de activación y la temperatura afectan la constante de velocidad de destrucción k y el valor Z, que represent
El documento describe el proceso de elaboración de néctar. Define al néctar como un alimento nutritivo que conserva la mayor cantidad de vitaminas, minerales y otros nutrientes de la fruta. Explica que los néctares deben cumplir requisitos de calidad como color, sabor y ausencia de microbios. A continuación, detalla las seis etapas del proceso: selección de la materia prima, obtención del jugo, estandarización, homogenización, pasteurización y envasado.
Area Foliar, indice de area foliar, metodos para su determinacionJuan Tueros Fernandez
Este informe de laboratorio describe 4 métodos para determinar el área foliar de plantas: 1) mediante el índice de área foliar y la cobertura arbórea usando datos de satélite, 2) basado en el área específica de la hoja, 3) directamente escaneando hojas, 4) usando un instrumento LAI-2000 para medir la atenuación de la luz solar a través de las hojas. El informe también define el área foliar y su importancia para la fisiología vegetal.
El documento describe un experimento para medir el pH y la acidez titulable de muestras agroindustriales utilizando potenciometría. Explica cómo medir el pH de una muestra con un pH-metro y cómo determinar la acidez titulable mediante la titulación de la muestra con una solución alcalina hasta cambiar de color un indicador. El documento también proporciona fórmulas y métodos para calcular los resultados.
Este documento describe los métodos para determinar la textura de un suelo, incluyendo el método de Bouyoucos y el método al tacto. Explica que la textura afecta propiedades como la estructura, porosidad y capacidad de intercambio iónico. Luego detalla los pasos para aplicar el método de Bouyoucos en el laboratorio y el método al tacto en el campo para determinar el porcentaje de arena, limo y arcilla en una muestra de suelo.
Este documento presenta los resultados de análisis físicos, físico-químicos y químicos realizados a muestras de yogurt. Incluye métodos para medir la humedad, densidad, viscosidad, sinéresis, acidez, pH, proteína, sólidos totales, calcio y grasa. Los resultados proporcionan información sobre las propiedades y composición del yogurt que es útil para su caracterización y control de calidad.
El documento describe los criterios a considerar para el muestreo de suelos con fines de diagnóstico de sus propiedades, incluyendo el tipo de muestra, tamaño, número de repeticiones, época y localización de muestreo. Explica que al realizar un muestreo se deben tomar en cuenta objetivos, método, características de la muestra, variabilidad del suelo, y cuidados para la toma y manejo de muestras tanto en campo como en laboratorio.
INFORME DE LABORATORIO 1 - BIOTECNOLOGIA.pdfCinthiaSamanda
El documento describe los equipos de tecnología molecular disponibles en el laboratorio de la Universidad Nacional de Moquegua. Estos incluyen centrifugadoras, termocicladores, espectrofotómetros, concentradores al vacío y otros equipos necesarios para investigaciones a nivel molecular como la amplificación de ADN y electroforesis. El documento explica las características y usos de cada equipo para apoyar las investigaciones de los estudiantes.
Este documento presenta los conceptos básicos del análisis y diseño de experimentos. Explica que un experimento implica probar o medir el efecto de factores sobre una variable de respuesta. Luego describe los cuatro periodos históricos del diseño de experimentos, comenzando con su origen en la agricultura y evolucionando hacia aplicaciones industriales y de calidad. Finalmente, introduce los principios básicos como la aleatorización, replicación y bloqueo, y los tipos de diseños experimentales como los diseños completamente al azar y factoriales.
Este estudio comparó dos métodos para determinar la condición de un pastizal tipo pajonal de pampa en el CICAS La Raya: el método de transección al paso (Parker modificado) y el método del cuadrante. Ambos métodos concluyeron que la condición del pastizal era buena, sin diferencias estadísticamente significativas entre los resultados. El método de transección al paso calificó el pastizal con 76.42 puntos y el método del cuadrante con 73.83 puntos. Se registraron 21 especies vegetales
Las plantas necesitan nutrientes en cantidad suficiente y en equilibrio adecuado para su crecimiento y desarrollo normal.
La presentación de este tiene como objetivo presentar las pautas que se deben tener en cuenta para la interpretación de los resultados de un análisis de suelos, así como las recomendaciones de fertilización que se pueden hacer a la luz de los conocimientos actuales que existen en nuestro medio.
Con frecuencia se confunde la interpretación del análisis químico con la recomendación de fertilizantes y debemos entender que el primero solo es uno de los factores entre varios, que deben ser tomados en cuenta para la formulación de elementos tendientes al control de la fertilidad.
Este documento compara tres diseños experimentales: DCA, DBCA y DCL. Explica que el DCA se usa cuando las unidades experimentales son homogéneas, el DBCA cuando son heterogéneas y hay un factor de bloqueo, y el DCL cuando hay dos factores de bloqueo. Describe las características, modelos, hipótesis y conclusiones de cada diseño. También incluye ejemplos para ilustrar cómo se aplicarían los diseños en situaciones específicas.
El documento describe los métodos para determinar la capacidad de campo de un suelo. La capacidad de campo es la cantidad máxima de agua que un suelo puede retener después de drenarse el exceso por gravedad. Se alcanza cuando el movimiento descendente del agua se reduce sustancialmente, generalmente entre 2-5 días después de la irrigación o lluvia. El método descrito utiliza tubos de percolación para medir la altura de suelo seco después de ese periodo y así calcular el contenido de humedad a capacidad de campo.
Determinación de sólidos solubles en alimentosJhonás A. Vega
Este documento describe los métodos para determinar los sólidos solubles, la acidez y la humedad en alimentos y suelos. Explica el uso del refractómetro para medir los grados Brix y determinar el contenido de azúcares en jugos de frutas. También cubre los principales ácidos encontrados en las frutas y los métodos volumétricos para medir el porcentaje de acidez. Por último, define la humedad del suelo como el porcentaje de agua en la masa del suelo.
Este documento presenta los principios básicos del diseño de experimentos y análisis de varianza. Explica los supuestos del análisis de varianza como la aditividad del modelo, independencia de errores, normalidad de errores y homogeneidad de varianzas. También describe métodos para probar la normalidad y homogeneidad como las pruebas de Lilliefors y Bartlett. Finalmente, introduce conceptos como transformación de datos para cumplir con los supuestos estadísticos.
Método para la cuenta de bacterias aerobias en placaIván Ordiozola
Este documento describe el método para contar bacterias aerobias en placa. El objetivo es estimar la cantidad de microorganismos viables en alimentos, agua y leche mediante el conteo de colonias en un medio sólido después de la incubación. El método implica preparar medios de cultivo, esterilizarlos, realizar diluciones seriadas de la muestra e inocular placas de Petri. Luego se incuban las placas y se cuentan las colonias formadas para estimar la cantidad de bacterias en la muestra original.
Practica 1 de analisis alimentos humedad y masa secaYAZURAYDY
El documento presenta los métodos para determinar la humedad en alimentos. Se explica que existen tres formas en que se encuentra el agua en los alimentos: como agua de combinación, adsorbida o en forma libre. Los métodos más comunes para determinar la humedad son los de secado, como el secado en estufa o en estufa de vacío, los cuales se basan en medir la pérdida de peso de la muestra luego de evaporar el agua. También se mencionan otros métodos como la destilación azeotrópica y el
El documento describe los parámetros de madurez y calidad que se utilizan para evaluar los productos vegetales. Explica que el estado de madurez al momento de la cosecha afecta directamente la calidad y capacidad de conservación. Luego detalla varios métodos para estimar el estado de madurez, incluyendo características visuales, físicas, químicas y fisiológicas. Finalmente, resalta que una madurez adecuada es fundamental para lograr una buena calidad mientras que la inmadurez o sobremadure
La leche contiene numerosas enzimas importantes que se distribuyen en varias fracciones como la nata y la caseína. La leche cruda tiene más de 60 enzimas activas, mientras que el proceso de pasteurización destruye muchas enzimas. Las enzimas más importantes en la leche pertenecen a las clases de oxidorreductasas, transferasas y hidrolasas, y cumplen funciones como la degradación de la leche y la protección contra bacterias.
Este documento describe diferentes diseños experimentales, incluyendo diseños completamente al azar y factoriales. Explica conceptos como análisis de varianza, hipótesis estadísticas, y pruebas de rangos múltiples para comparar tratamientos.
Este documento describe la colorimetría y su aplicación en la medición del color de frutas. Explica que la colorimetría cuantifica el color mediante la medición de los componentes rojo, verde y azul. Tiene como objetivos determinar cuantitativamente el color de la manzana usando un colorímetro y determinar las diferencias de color en diferentes productos agroindustriales usando un patrón de color. También presenta conceptos fundamentales de la colorimetría como el tono, la claridad y la saturación.
El documento describe la cinética de la destrucción térmica de microorganismos. Explica que al exponer microorganismos a temperaturas elevadas, su población disminuye exponencialmente con el tiempo. Introduce el concepto de tiempo de reducción decimal (DT), que es el tiempo requerido para reducir la población microbiana a una décima parte a una temperatura constante. Además, analiza cómo factores como la energía de activación y la temperatura afectan la constante de velocidad de destrucción k y el valor Z, que represent
El documento describe el proceso de elaboración de néctar. Define al néctar como un alimento nutritivo que conserva la mayor cantidad de vitaminas, minerales y otros nutrientes de la fruta. Explica que los néctares deben cumplir requisitos de calidad como color, sabor y ausencia de microbios. A continuación, detalla las seis etapas del proceso: selección de la materia prima, obtención del jugo, estandarización, homogenización, pasteurización y envasado.
Area Foliar, indice de area foliar, metodos para su determinacionJuan Tueros Fernandez
Este informe de laboratorio describe 4 métodos para determinar el área foliar de plantas: 1) mediante el índice de área foliar y la cobertura arbórea usando datos de satélite, 2) basado en el área específica de la hoja, 3) directamente escaneando hojas, 4) usando un instrumento LAI-2000 para medir la atenuación de la luz solar a través de las hojas. El informe también define el área foliar y su importancia para la fisiología vegetal.
El documento describe un experimento para medir el pH y la acidez titulable de muestras agroindustriales utilizando potenciometría. Explica cómo medir el pH de una muestra con un pH-metro y cómo determinar la acidez titulable mediante la titulación de la muestra con una solución alcalina hasta cambiar de color un indicador. El documento también proporciona fórmulas y métodos para calcular los resultados.
Este documento describe los métodos para determinar la textura de un suelo, incluyendo el método de Bouyoucos y el método al tacto. Explica que la textura afecta propiedades como la estructura, porosidad y capacidad de intercambio iónico. Luego detalla los pasos para aplicar el método de Bouyoucos en el laboratorio y el método al tacto en el campo para determinar el porcentaje de arena, limo y arcilla en una muestra de suelo.
Este documento presenta los resultados de análisis físicos, físico-químicos y químicos realizados a muestras de yogurt. Incluye métodos para medir la humedad, densidad, viscosidad, sinéresis, acidez, pH, proteína, sólidos totales, calcio y grasa. Los resultados proporcionan información sobre las propiedades y composición del yogurt que es útil para su caracterización y control de calidad.
El documento describe los criterios a considerar para el muestreo de suelos con fines de diagnóstico de sus propiedades, incluyendo el tipo de muestra, tamaño, número de repeticiones, época y localización de muestreo. Explica que al realizar un muestreo se deben tomar en cuenta objetivos, método, características de la muestra, variabilidad del suelo, y cuidados para la toma y manejo de muestras tanto en campo como en laboratorio.
INFORME DE LABORATORIO 1 - BIOTECNOLOGIA.pdfCinthiaSamanda
El documento describe los equipos de tecnología molecular disponibles en el laboratorio de la Universidad Nacional de Moquegua. Estos incluyen centrifugadoras, termocicladores, espectrofotómetros, concentradores al vacío y otros equipos necesarios para investigaciones a nivel molecular como la amplificación de ADN y electroforesis. El documento explica las características y usos de cada equipo para apoyar las investigaciones de los estudiantes.
Este documento presenta los conceptos básicos del análisis y diseño de experimentos. Explica que un experimento implica probar o medir el efecto de factores sobre una variable de respuesta. Luego describe los cuatro periodos históricos del diseño de experimentos, comenzando con su origen en la agricultura y evolucionando hacia aplicaciones industriales y de calidad. Finalmente, introduce los principios básicos como la aleatorización, replicación y bloqueo, y los tipos de diseños experimentales como los diseños completamente al azar y factoriales.
El documento discute varias teorías sobre la personalidad y la criminología. Brevemente describe el psicoanálisis creado por Sigmund Freud y cómo las motivaciones y factores sociales influyen en la personalidad individual. También examina las teorías del estado peligroso y la violencia como fenómenos arcaicos influenciados por factores biológicos y sociales. Finalmente, define la criminología clínica como el estudio multidisciplinario del delincuente para comprender el origen de su conducta y lograr su reinserción en la sociedad
La ética y los valores como esencia del ser humano, autora Laksmi MiosiLaksmi Miosi
La ética estudia la conducta humana desde la perspectiva del bien y el mal, determinando qué acciones son correctas o incorrectas. Las convicciones profundas de los valores guían el comportamiento de las personas y forman parte integral de su identidad. Los valores involucran emociones y se jerarquizan según su importancia para cada individuo.
La contaminación es la introducción de sustancias en un medio que lo hacen inseguro o no apto para su uso. Puede contaminarse el aire, el agua y el suelo. La contaminación del agua y del aire generalmente se debe a la actividad humana y puede causar enfermedades respiratorias y cardiovasculares.
Las semillas de chía tienen muchas propiedades nutricionales beneficiosas. Son ricas en fibra, proteínas, minerales como calcio y hierro, y ácidos grasos omega-3. Ayudan a controlar el apetito, proporcionan energía, promueven la pérdida de peso y mejoran la salud de la piel y el cabello. Se recomienda consumirlas mezcladas con agua u otros líquidos.
El documento describe el método de Costeo Basado en Actividades (ABC), el cual asigna costos a productos y servicios basándose en las actividades que los demandan. Explica que las actividades consumen recursos y que al costear primero las actividades se logra una mayor precisión en la determinación de costos y rentabilidad. También compara el ABC con el método tradicional de costeo, señalando que el ABC ofrece una visión más detallada a través de las actividades.
El documento discute la importancia del uso de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) en el proceso educativo. Explica que las TIC son herramientas valiosas que permiten transformar la enseñanza y el aprendizaje. También señala que es crucial que las escuelas estén equipadas con tecnología para que los maestros puedan usarla como recurso pedagógico. Finalmente, concluye que el desarrollo de una sociedad del conocimiento requiere no solo infraestructura tecnológica, sino
El documento presenta una actividad matemática dividida en tres partes. En la Parte A, se pide cambiar el modelo matemático de un sistema de ecuaciones lineales dado, expresándolo en forma matricial y vectorial. Luego se pide identificar el conjunto solución y vectores pertenecientes o no al espacio generado. En la Parte B se repite el proceso para otro sistema de ecuaciones. Finalmente, en la Parte C se pide cambiar el enfoque a transformaciones lineales, identificando distintas transformaciones y sus espacios de salida y
Este documento establece las obligaciones de las entidades financieras hacia los consumidores financieros. Requiere que las entidades provean información clara y oportuna a los consumidores sobre sus derechos, obligaciones y costos. También requiere que las entidades manejen de manera transparente cualquier conflicto de interés y atiendan quejas de manera eficiente. Además, varias organizaciones deben procurar la educación financiera de los consumidores.
El documento describe los beneficios del gobierno en línea para los ciudadanos, incluyendo acceso gratuito a servicios gubernamentales a través de páginas web. Explica que estas páginas clasifican la información por perfiles de usuarios como ciudadanos, extranjeros y empresarios. También discute el uso del domicilio electrónico en procesos judiciales y administrativos para facilitar trámites a distancia de forma eficiente.
El documento habla sobre Valentina y su amiga burlándose de una compañera, lo que puede causar problemas escolares o de venganza. Se aconseja a Valentina integrar a los demás y valorar lo bueno en ellos, así como evitar enviar mensajes negativos o críticas hacia los demás para prevenir problemas.
Existen tres categorías principales de barreras en la comunicación: ambientales, verbales e interpersonales. Las barreras ambientales incluyen factores como ruido e incomodidad que dificultan la comunicación. Las barreras verbales se refieren a problemas como hablar demasiado rápido o en un idioma no comprensible. Finalmente, las barreras interpersonales surgen de suposiciones incorrectas, percepciones distintas y prejuicios entre las personas.
Introducción alicaciones de la derivadaNoelBologna
El documento habla sobre la aplicación de la derivada para resolver problemas de optimización. Explica que los alumnos aprenderán a determinar valores máximos y mínimos de funciones usando Excel y a graficar funciones. Luego revisa conceptos como extremos locales, números críticos y el criterio de la derivada primera para determinar extremos, dando ejemplos.
El documento describe cómo conectar una disquetera a la tarjeta madre de una computadora. Se necesita un cable FDD, que tiene un lado trenzado para conectar a la disquetera y el otro lado para conectar a la tarjeta madre. El cable FDD tiene pines y puede conectarse sin importar la orientación de los colores. La disquetera permite almacenar y recuperar datos en disquetes flexibles.
La tecnología, especialmente Internet y redes sociales, ha influido mucho en la vida de los jóvenes, quienes ahora buscan todo en línea en lugar de salir. Mientras que la tecnología ofrece beneficios como aprendizaje y comunicación, también plantea riesgos como contenido inadecuado y encuentros con extraños. Además, la tecnología ha cambiado la cultura reduciendo la enseñanza entre padres e hijos y puede causar disputas cuando los hijos pasan mucho tiempo en pantallas.
Este documento discute la importancia de vincular la planificación y el presupuesto para lograr objetivos de igualdad de género. Explica que el presupuesto debe financiar las prioridades establecidas en los planes, y que una gestión orientada a resultados asignará recursos a actividades vinculadas con mejorar resultados concretos para la ciudadanía. También propone analizar el presupuesto desde una perspectiva de género para garantizar que los recursos financien adecuadamente las necesidades de hombres y mujeres.
El documento resume las observaciones de una semana de prácticas docentes en una escuela primaria. El estudiante observó varias clases, participó en algunas lecciones y eventos escolares, y aprendió sobre las dinámicas del aula, el desarrollo de los estudiantes y las estrategias de enseñanza.
Este documento resume las funciones y responsabilidades de un profesional de la información y documentación. Explica que estos profesionales adquieren y preservan colecciones de información, crean sistemas de organización, y facilitan el acceso a la información para los usuarios. También describe los tipos de organizaciones informativas como archivos, museos y bibliotecas, y las competencias personales y profesionales requeridas para este rol.
Este documento describe los experimentos factoriales, donde se estudian dos o más factores simultáneamente. Los experimentos factoriales permiten medir los efectos principales de cada factor y las interacciones entre factores. Se explican conceptos como niveles de factores, diseños factoriales 2x2, 3x3, etc. y sus ventajas como mayor precisión al aumentar los grados de libertad para el error.
Este documento presenta una introducción a los diseños factoriales. Explica que estos diseños permiten estudiar los efectos de dos o más factores de variación al mismo tiempo y obtener información sobre las interacciones entre factores. Describe los componentes básicos de un diseño factorial como los factores, niveles y tratamientos. Además, introduce conceptos clave como efectos principales, efectos simples e interacciones.
Este documento describe experimentos de dos factores, en los que se varían dos factores (reactivos y catalizadores) para determinar su efecto en la producción de un proceso químico. Presenta una tabla con los resultados de las combinaciones de tres reactivos y cuatro catalizadores. Explica que el propósito general de estos experimentos es determinar si las medias de tratamiento (producciones) se ven afectadas por la variación de los factores individuales (reactivo o catalizador) o ambos factores.
Este documento describe el análisis de varianza (ANOVA), una técnica estadística para analizar datos experimentales. Explica que ANOVA separa la variación total en las partes atribuibles a cada fuente de variación en el experimento. Luego detalla dos esquemas de ANOVA, de un factor y de dos factores, y cómo se usa la técnica para determinar si existen diferencias significativas entre tratamientos. Finalmente, resume los componentes clave de un ANOVA como la tabla de resultados, sumas y medias de interés, y los supuestos del modelo.
Teoria de diseños experi8 mentos basicosagreda castro
El documento describe los conceptos básicos de diseño de experimentos estadísticos, incluyendo la definición de variables independientes, dependientes, factores, niveles, unidades experimentales, y errores experimentales. Explica las etapas de diseño, realización y análisis de experimentos, así como los principios de aleatorización, replicación y homogeneidad. Incluye ejemplos de diseños completamente aleatorizados y análisis de varianza de un factor.
El documento describe los principios básicos del diseño de experimentos estadísticos. Explica que un experimento involucra introducir cambios deliberados en variables de entrada para observar sus efectos en variables de salida. Detalla las etapas de diseñar un experimento, realizarlo, analizar los resultados y sacar conclusiones. También cubre conceptos como factores, niveles, unidades experimentales, aleatorización y réplicas.
El documento describe los principios básicos del diseño de experimentos estadísticos. Explica que un experimento involucra introducir cambios deliberados en variables de entrada (factores) para observar sus efectos en variables de salida (respuestas). También describe los pasos para diseñar, realizar y analizar un experimento, incluida la selección de factores y niveles, y el análisis estadístico de los resultados para determinar los efectos de los factores.
Este documento introduce los experimentos factoriales, donde se estudian los efectos de dos o más factores sobre una variable de respuesta. Explica cómo los diseños factoriales permiten estudiar las interacciones entre factores y proporciona un ejemplo de un experimento factorial de dos factores para determinar el efecto de la humedad y la temperatura sobre la fuerza adhesiva de un material. Finalmente, discute cómo extender el modelo para tres o más factores y cómo analizar los datos usando ANOVA.
Este documento presenta información sobre diferentes métodos estadísticos para el análisis de datos univariantes y multivariantes, incluyendo pruebas paramétricas y no paramétricas para dos o más muestras independientes y relacionadas, así como análisis de varianza de un factor y factoriales. También introduce conceptos como el análisis de covarianza para controlar la variabilidad y aumentar la precisión en experimentos.
Este documento describe un estudio que analizó la concentración de metales pesados en el material particulado del aire en cuatro estaciones alrededor de La Plata, Argentina. Se utilizaron modelos de ANOVA de efectos fijos y aleatorios para determinar si había diferencias significativas entre las estaciones y entre muestras tomadas en diferentes meses. Los resultados mostraron variabilidad espacial y temporal en los niveles de metales pesados.
La Unión Europea ha acordado un paquete de sanciones contra Rusia por su invasión de Ucrania. Las sanciones incluyen restricciones a los bancos rusos, la prohibición de exportaciones de alta tecnología a Rusia y la congelación de activos de oligarcas rusos. Los líderes de la UE esperan que estas medidas disuadan a Rusia de continuar su agresión militar contra Ucrania.
Este documento presenta una introducción al análisis de varianza de un factor (ANOVA). Explica los conceptos básicos como las fuentes de variación, grados de libertad, cuadrados medios y el estadístico F. Incluye un ejemplo completo de cálculo de ANOVA para comparar los resultados de tres programas de entrenamiento. También presenta ejercicios adicionales y una breve discusión sobre los experimentos de un solo factor.
Este documento describe los diseños factoriales, que estudian el efecto de varios factores sobre una o más variables de respuesta. Explica que los factores pueden ser cualitativos o cuantitativos, y que es necesario elegir al menos dos niveles para cada factor. Define un diseño factorial como el conjunto de tratamientos que surgen de todas las combinaciones posibles de los niveles de los factores. Describe cómo calcular los efectos principales de cada factor y la interacción entre factores, así como el modelo estadístico y el análisis de varianza para probar hipó
Este documento describe el análisis de varianza de un factor (ANOVA), incluyendo: 1) los tipos de variación y sumas de cuadrados, 2) grados de libertad, 3) cuadrados medios, 4) el estadístico F y F crítico, 5) el valor p de F, y 6) cómo realizar un ANOVA en Excel y Minitab. También incluye ejemplos y ejercicios para practicar el ANOVA de un factor.
Este documento proporciona una introducción al análisis de varianza (ANOVA), que se utiliza para comparar las medias de tres o más poblaciones. Explica los conceptos básicos de ANOVA, incluidos los supuestos, la tabla ANOVA y los métodos posteriores como las pruebas de rango múltiple. También incluye ejemplos de cómo aplicar ANOVA para evaluar diferencias entre proveedores, tratamientos y otros factores.
El documento describe los diseños factoriales, que estudian el efecto de múltiples factores sobre una respuesta. Explica que estos diseños consideran todas las combinaciones posibles de al menos dos niveles para cada factor. Como ejemplo, analiza un diseño factorial 4x3 para estudiar el efecto de la profundidad de corte y la velocidad de alimentación sobre el acabado de un metal. Realiza un ANOVA para evaluar si dichos factores y su interacción afectan significativamente el proceso.
Este documento describe los pasos para diseñar experimentos de simulación por computadora de manera sistemática. Explica que el diseño determina el análisis estadístico y el éxito del experimento. Luego detalla tres pasos clave: 1) determinar los criterios del diseño, 2) sintetizar el modelo experimental, 3) seleccionar el diseño óptimo comparando opciones. Finalmente, ofrece consideraciones como el número de factores, niveles y repeticiones para lograr el aprendizaje más económico posible.
Este documento presenta los conceptos fundamentales del diseño experimental completamente al azar (DCA). Define factores, tratamientos, testigos, unidades experimentales y variables de respuesta. Explica que el DCA asigna tratamientos aleatoriamente sin restricciones y es útil cuando las unidades son homogéneas. Finalmente, provee un ejemplo de DCA evaluando el efecto de raciones en cerdos y realiza los análisis de varianza y pruebas posteriores para comparar tratamientos.
El documento describe el diseño de experimentos ortogonales propuesto por Taguchi para optimizar procesos y asegurar productos de alta calidad y bajo costo. Explica los arreglos ortogonales, tablas de números usadas para diseñar experimentos donde los factores tienen dos niveles. Proporciona un ejemplo de uso de un arreglo L8 para analizar cinco factores que afectan la emisión de formaldehído en paneles, identificando los factores significativos (tipo de resina, tiempo de ciclo, humedad y pres
Este documento describe el análisis de varianza (ANOVA) para un factor principal y uno o más factores de bloqueo. Explica cómo realizar el ANOVA para un factor, un factor principal y un factor de bloqueo, y para diseños con cuadrados latinos y grecolatinos que incluyen dos o tres factores de bloqueo. También incluye ejemplos y cómo calcular las sumas de cuadrados, grados de libertad, cuadrados medios, estadísticos F y tomar decisiones sobre la igualdad de medias.
Mariana Ghassibe - Estado del arte del orden Lepidóptera - Familia Noctuidae ...rbarriosm
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2. limitaciones y usos de la tierra en venezuela 2015rbarriosm
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Manejo de suelos - principios y estrategias - pdfrbarriosm
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3 medidas de tendencia central y de dispersionrbarriosm
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Este documento presenta información sobre el método científico y los diferentes tipos de conocimiento. Brevemente describe los pasos del método científico, incluyendo la formulación de hipótesis, experimentación y análisis de resultados. Además, distingue entre conocimiento popular, filosófico, religioso y científico.
Este documento presenta información sobre la organización de datos estadísticos. Explica conceptos como poblaciones, muestras, variables cuantitativas y cualitativas, y principios básicos de la experimentación como la repetición, aleatorización y control local. También describe métodos para organizar datos como cuadros de frecuencias e histogramas con el fin de facilitar su análisis e interpretación.
1. Núcleo Monagas, Campus Juanico
Postgrado en Agricultura Tropical
Universidad de Oriente
Renny Barrios M. (M. Sc.)
Ramón Silva-Acuña (Ph. D)
Maturín, Junio 2015
Diseño de Experimentos:
Arreglos Factoriales
3. Arreglos Factoriales
• Si conocemos que un hecho es el resultado de una serie
de causas actuando conjuntamente, no podemos
establecer el mecanismo por el cual se relacionen las
causas con el efecto, que no sea viendo como actúan los
factores a un mismo tiempo.
• Cuando dos o mas causas son probadas en todas sus
combinaciones posibles, resulta un factorial.
4. Arreglos Factoriales
• El objetivo es investigar, en forma simultánea, los
efectos que tienen varios factores (variables
independientes) sobre la variable dependiente.
• Todos los niveles de un factor se combinan con todos
los niveles de cualquier otro para formar los
tratamientos.
• Es posible evaluar los efectos individuales de los
factores sobre la variable dependiente.
• Ademas, se puede determinar el efecto de un factor
sobre otro (interacción).
5. • Cuando el modelo teórico que se desea ajustar supone
que el efecto de una variable explicativa sobre la
variable dependiente es distinto según cuales sean los
valores que toma otra variable independiente debe
incluirse en el modelo un término de interacción.
• La forma de materializar dicho término es mediante la
inclusión de una nueva variable explicativa que es el
producto de las dos variables explicativas que
interactúan.
Efecto de interacción
6. Arreglos Factoriales
• Si no existe interacción, o sea que los factores actúan
independientemente, los resultados son ampliamente
aplicados.
• Factor: es la causa que provoca el efecto.
• Nivel: son las cantidades del factor que se estudian.
• Tratamientos: son todas las combinaciones posibles que
se pueden hacer con los diferentes niveles de los factores.
7. • El término “experimento factorial” o “arreglo factorial” se
refiere a la constitución de los tratamientos que se quieren
comparar.
• Diseño de tratamientos es la selección de los factores a
estudiar, sus niveles y la combinación de ellos.
• El diseño de tratamientos es independiente del diseño
experimental que indica la manera en que los tratamientos
se aleatorizan a las diferentes u.e. y las formas de controlar
la variabilidad natural de las mismas.
Arreglos Factoriales
8. • Factores Cualitativos:
– Los niveles definen o expresan una modalidad particular de
las características del factor
– Cada nivel tiene un interés intrínseco o independiente de
los otros niveles.
• Ejemplos:
– Diferentes métodos de riego (surco, aspersión, goteo)
– Variedades de un tratamiento cultural: método de poda, de
raleo, forma de aplicación de plaguicidas, etc.
– Variedad de una determinada especie incluye V1, V2 y V3
• Factor = Variedad
• Niveles = V1, V2, V3
Arreglos Factoriales
9. • Factores Cuantitativos:
– Sus valores corresponden a cantidades numéricas
– Valores inherentes a una variable cuantitativa.
• Ejemplos:
– Supongamos que en una experiencia se prueba fertilizar con
diferentes dosis de nitrógeno N: 0-10-20-30 Kg/ha.
• Factor = Nitrógeno (N)
• Niveles = N0, N1, N2, N3 >>>> 0-10-20 y 30
– Dosis creciente de un fertilizante
– Diferentes dosis de un plaguicida
– Concentración de diferentes drogas o reactivos
– Diferentes Tº de aplicación de tratamientos
Arreglos Factoriales
10. Arreglos Factoriales
• Se estudian simultáneamente dos o más
factores.
• Se incluyen como tratamientos todas las
combinaciones posibles que surjan de combinar
cada nivel de un factor, con los niveles del otro
factor.
11. • ¿Porqué no varios experimentos
unifactoriales?
– Eficiencia en el uso de recursos
– Evaluación de las interacciones
Experimentos factoriales
12. • Dos factores con 3 niveles cada uno.
• Tres repeticiones para cada tratamiento
• Si se hacen 2 experimentos unifactoriales, se
necesitan 18 unidades experimentales.
• Si se hace un experimento bifactorial, sólo
hacen falta 9 unidades experimentales.
Eficiencia en el uso de recursos
14. Arreglos Factoriales: Utilidad
• En experimentos exploratorios, donde se conoce muy
poco acerca de la acción de los factores.
• En el estudio de las interacciones.
• En experimentos en que las recomendaciones deben
aplicarse a una gran variedad de condiciones.
15. • El objetivo es investigar, en forma simultánea, los
efectos que tienen varios factores (variables
independientes) sobre la variable dependiente.
• Todos los niveles de un factor se combinan con todos
los niveles de cualquier otro para formar los
tratamientos.
• Es posible evaluar los efectos individuales de los
factores sobre la variable dependiente y determinar el
efecto causado por sus interacciones.
Análisis de Varianza Factorial
16. • El modelo matemático sería:
Análisis de Varianza Factorial
yijk = + αi + βj + (α β)ij + ijk
donde:
yijk = Valor del i-ésimo nivel del factor A, j-ésimo nivel del factor B, y
k-ésimo bloque (repetición).
= media general.
αi = efecto del i-ésimo nivel del factor A.
βj = efecto del i-ésimo nivel del factor B.
(α β)ij = efecto de interacción entre ambos factores.
ijk = error aleatorio.
17. • Los datos son una muestra aleatoria de una población
normal; en la población, todas las varianzas son iguales.
• El análisis de varianza es robusto a las desviaciones de la
normalidad, aunque los datos deberán ser simétricos.
• Para comprobar los supuestos, se puede utilizar la prueba
de homogeneidad de varianzas y los gráficos de
dispersión por nivel.
• También se puede examinar los residuos y los gráficos de
residuos.
Análisis de Varianza Factorial:
Supuestos
22. Descomposición de la Suma de Cuadrados
∗∗∗∗
Suma de Cuadrados Repet.Suma de Cuadrados Repet.
∗∗
Suma de Cuadrados Repet.
Suma de Cuadrados TotalSuma de Cuadrados TotalSuma de Cuadrados Total
23. Descomposición de la Suma de Cuadrados
Suma de Cuadrados de TratamientosSuma de Cuadrados de TratamientosSuma de Cuadrados de Tratamientos
24. Suma de Cuadrados Factor BSuma de Cuadrados Factor BSuma de Cuadrados Factor B
Suma de Cuadrados Factor ASuma de Cuadrados Factor ASuma de Cuadrados Factor A
Descomposición de la Suma de Cuadrados
A1 A2 Total
B1 A1 B1 A2 B1 A* B1
B2 A1 B2 A2 B2 A* B2
Total A1 B* A2 B* A* B*
25. Descomposición de la Suma de Cuadrados
A1 A2 Total
B1 A1 B1 A2 B1 A* B1
B2 A1 B2 A2 B2 A* B2
Total A1 B* A2 B* A* B*
Suma de Cuadrados del ErrorSuma de Cuadrados del Error
SCE = SCT – SCRep – SCA – SCB – SCA*BSCE = SCT – SCRep – SCA – SCB – SCA*B
Suma de Cuadrados del Error
SCE = SCT – SCRep – SCA – SCB – SCA*B
Suma de Cuadrados Interacción A * BSuma de Cuadrados Interacción A * BSuma de Cuadrados Interacción A * B
27. DISEÑO DE TRATAMIENTOS
Es la forma o modo de combinar las niveles de cada
factor en estudio.
Consideremos dos factores (Fósforo y Nitrógeno), con
dos niveles cada factor, Un experimento 22,, que resulta
en 2 x 2 = 4 tratamientos.
NN
N1
N2
N1
N2
PP
P1
P2
P1
P2
N1P1
N1P2
N2P1
N2P2
El efecto del N es igual o diferente en presencia o
ausencia del P.
ARREGLOS FACTORIALES
28. EFECTO DEL N y P SOBRE EL RENDIMIENTO DEL MAÍZ
Trat Descrip. I II III IV V Total
1 N1P1 1,0 1,6 1,2 1,3 1,3 6,4
2 N1P2 3,2 4,5 5,6 5,5 4,4 23,2
3 N2P1 1,5 2,3 1,1 1,4 1,6 7,9
4 N2P2 3,8 5,0 6,0 6,2 4,8 25,8
Total 9,5 13,4 13,9 14,4 12,1 63,3
29. 2 FACTORES (N Y P)
4 TRATAMIENTOS
5 REPETICIONES
EFECTO DEL N Y EL P SOBRE EL RENDIMIENTO DEL MAÍZ
ARREGLOS FACTORIALES: Ejemplo
GL SC CM Fc Ft
Rep 4
Trat 3
N=Factor A 1
P=Factor B 1
NxP 1
Error 12
Total 19
30. 200,34
20
63,3
FC
2
68,6934,2008,4......0,1 22
SCtot
11,6134,200
5
8,25....4,6 22
SCtrat
85,334,200
4
1,12....5,9 22
SCrep
EFECTO DEL N Y EL P SOBRE EL RENDIMIENTO DEL MAÍZ
31. SCerror = SCtot – SCrep – SCtrat = 69,69 – 3,85 – 61,11= 4,72
EFECTO DEL N Y EL P SOBRE EL RENDIMIENTO DEL MAÍZ
GL SC CM Fc Ft
Rep 4 3,85
Trat 3 61,11
N=Factor A 1
P=Factor B 1
NxP 1
Error 12 4,72
Total 19 69,68
32. 84,034,200
10
7,336,29 22
SCN
2,6034,200
10
0,493,14 22
SCP
06,020,6084,011,61 SCPSCNSCTratSCNxP
Trat Descrip, I II III IV V Total
1 N1P1 1,0 1,6 1,2 1,3 1,3 6,4
2 N1P2 3,2 4,5 5,6 5,5 4,4 23,2
3 N2P1 1,5 2,3 1,1 1,4 1,6 7,9
4 N2P2 3,8 5,0 6,0 6,2 4,8 25,8
Total 9,5 13,4 13,9 14,4 12,1 63,3
P1 P2 Total
N1 6,4 23,2 29,6
N2 7,9 25,8 33,7
Total 14,3 49,0 63,3
33. GLSCCM /
La interacción no fue significativa, los factores actúan
independientemente
Los resultados se discuten en base a los efectos principales
EFECTO DEL N Y EL P SOBRE EL RENDIMIENTO DEL MAÍZ
GL SC CM Fc Ft
Rep 4 3,85 0,96 2,47
Trat 3 61,11 20,37 52,23
N=Factor A 1 0,84 0,84 2,15 ns
P=Factor B 1 60,20 60,20 154,35 **
NxP 1 0,06 0,06 0,15 ns
Error 12 4,72
Total 19 69,68
CMeCMF /
34. El fósforo fue significativo, el aumento de la dosis de
fósforo favoreció un aumento en el rendimiento de:
49,0 – 14,3 = 34,7
P1 P2 Total
N1 6,4 23,2 29,6
N2 7,9 25,8 33,7
Total 14,3 49,0 63,3
36. Consideremos dos factores (Fósforo y Nitrógeno), con
dos niveles cada factor, Un experimento 22,, que resulta
en 2 x 2 = 4 tratamientos.
NN
N1
N2
N1
N2
PP
P1
P2
P1
P2
N1P1
N1P2
N2P1
N2P2
El efecto del N es igual o diferente en presencia o
ausencia del P.
ARREGLOS FACTORIALES
37. EFECTO DEL N y P SOBRE EL RENDIMIENTO DEL MAÍZ
Trat Descrip, I II III IV V Total
1 N1P1 2,1 2,6 2,2 2,3 2,3 11,5
2 N1P2 3,2 3,5 5,6 5,5 4,4 22,2
3 N2P1 5,5 5,3 4,7 5,4 5,6 26,5
4 N2P2 3,8 3,2 4,1 4,2 4,8 20,1
Total 14,6 14,6 16,6 17,4 17,1 80,3
38. 2 FACTORES (N Y P)
4 TRATAMIENTOS
5 REPETICIONES
EFECTO DEL N Y EL P SOBRE EL RENDIMIENTO DEL MAÍZ
ARREGLOS FACTORIALES: Ejemplo
GL SC CM Fc Ft
Rep 4
Trat 3
N=Factor A 1
P=Factor B 1
NxP 1
Error 12
Total 19
39. 4,322
20
3,80 2
FC
8,304,3228,4......1,2 22
SCtot
9,234,322
5
1,20....5,11 22
SCtrat
86,14,322
4
1,17....6,14 22
SCrep
EFECTO DEL N Y EL P SOBRE EL RENDIMIENTO DEL MAÍZ
40. SCerror = SCtot – SCrep – SCtrat = 30,77 – 1,86 – 23,87 = 5,04
EFECTO DEL N Y EL P SOBRE EL RENDIMIENTO DEL MAÍZ
GL SC CM Fc Ft
Rep 4 1,86
Trat 3 23,87
N=Factor A 1
P=Factor B 1
NxP 1
Error 12 5,04
Total 19 30,77
41. 32,84,322
10
6,467,33 22
SCN
92,04,322
10
3,420,38 22
SCP
63,1492,032,887,23 SCPSCNSCtratSCNxP
Trat Descrip, I II III IV V Total
1 N1P1 2,1 2,6 2,2 2,3 2,3 11,5
2 N1P2 3,2 3,5 5,6 5,5 4,4 22,2
3 N2P1 5,5 5,3 4,7 5,4 5,6 26,5
4 N2P2 3,8 3,2 4,1 4,2 4,8 20,1
Total 14,6 14,6 16,6 17,4 17,1 80,3
P1 P2 Total
N1 11,5 22,2 33,7
N2 26,5 20,1 46,6
Total 38,0 42,3 80,3
42. GLSCCM /
La interacción fue significativa, por lo cual
debe ser desglosada y analizada
EFECTO DEL N Y EL P SOBRE EL RENDIMIENTO DEL MAÍZ
CMeCMF /
GL SC CM Fc Ft
Rep 4 1,86 0,47 1,11
Trat 3 23,87 7,96 18,94 **
N=Factor A 1 8,32 8,32 19,81 **
P=Factor B 1 0,92 0,92 2,19 ns
NxP 1 14,63 14,63 34,83 **
Error 12 5,04 0,42
Total 19 30,77
44. Consideremos dos factores (Fósforo y Nitrógeno), con
dos niveles cada factor, Un experimento 22,, que resulta
en 2 x 2 = 4 tratamientos.
NN
N1
N2
N1
N2
PP
P1
P2
P1
P2
N1P1
N1P2
N2P1
N2P2
El efecto del N es igual o diferente en presencia o
ausencia del P.
ARREGLOS FACTORIALES
45. EFECTO DEL N y P SOBRE EL RENDIMIENTO DEL MAÍZ
Trat Descrip, I II III IV V Total
1 N1P1 1,0 1,6 1,2 1,3 1,3 6,4
2 N1P2 3,2 4,5 5,6 5,5 4,4 23,2
3 N2P1 5,5 5,3 4,7 5,4 5,6 26,5
4 N2P2 5,8 5,0 6,0 6,2 6,8 29,8
Total 15,5 16,4 17,5 18,4 18,1 85,9
46. 2 FACTORES (N Y P)
4 TRATAMIENTOS
5 REPETICIONES
EFECTO DEL N Y EL P SOBRE EL RENDIMIENTO DEL MAÍZ
ARREGLOS FACTORIALES: Ejemplo
GL SC CM Fc Ft
Rep 4
Trat 3
N=Factor A 1
P=Factor B 1
NxP 1
Error 12
Total 19
47. 9,368
20
9,85 2
FC
17,719,3688,4......0,1 22
SCtot
96,649,368
5
8,29....4,6 22
SCtrat
47,19,368
4
1,18....5,15 22
SCrep
EFECTO DEL N Y EL P SOBRE EL RENDIMIENTO DEL MAÍZ
48. SCerror = SCtot – SCrep – SCtrat = 71,17 – 1,47 – 64,96 = 4,75
EFECTO DEL N Y EL P SOBRE EL RENDIMIENTO DEL MAÍZ
GL SC CM Fc Ft
Rep 4 1,47
Trat 3 64,96
N=Factor A 1
P=Factor B 1
NxP 1
Error 12 4,75
Total 19 71,17
49. 64,359,368
10
3,566,29 22
SCN
20,209,368
10
0,539,32 22
SCP
12,920,2064,3596,64 SCPSCNSCtratSCNxP
Trat Descrip, I II III IV V Total
1 N1P1 1,0 1,6 1,2 1,3 1,3 6,4
2 N1P2 3,2 4,5 5,6 5,5 4,4 23,2
3 N2P1 5,5 5,3 4,7 5,4 5,6 26,5
4 N2P2 5,8 5,0 6,0 6,2 6,8 29,8
Total 15,5 16,4 17,5 18,4 18,1 85,9
P1 P2 Total
N1 6,4 23,2 29,6
N2 26,5 29,8 56,3
Total 32,9 53,0 85,9
50. GLSCCM /
La interacción fue significativa, por lo cual
debe ser desglosada y analizada
EFECTO DEL N Y EL P SOBRE EL RENDIMIENTO DEL MAÍZ
CMeCMF /
GL SC CM Fc Ft
Rep 4 1,47 0,37
Trat 3 64,96 21,65 54,1 **
N=Factor A 1 35,64 35,64 89,1 **
P=Factor B 1 20,20 20,20 50,5 **
NxP 1 9,12 9,12 22,8 **
Error 12 4,75 0,40
Total 19 71,17
51. • A través de gráficos
• Por medio de cuadros
• Con la Estadística
¿Como Interpretar una Interacción?
57. Profundidad de muestreo (cm)
Cosecha 0-5 5-10 10-15 15-20
1 3449,7 Aa 2579,5 Ab 771,8 Ac 329,1 Ac
2 2631,0 Ba 1035,4 Bb 176,5 Bc 48,8 Bc
Letras diferentes indican promedios estadísticamente diferentes (p 0,05).
Letras mayúsculas para las comparaciones entre cosechas a un mismo nivel de profundidad.
Letras minúsculas para las comparaciones entre profundidades a un mismo nivel de cosecha.
Cuadro X. Diferencias de promedios (LSD Fisher, 5% P) para las comparaciones
de los datos del rendimiento de frutos en Arachis pintoi según el
estrato y la época de cosecha (kg/ ha).
58. La interacción fue significativa, por lo cual
debe ser desglosada y analizada
EFECTO DEL N Y EL P SOBRE EL RENDIMIENTO DEL MAÍZ
GL SC CM Fc Ft
Rep 4 1,47 0,37
Trat 3 64,96 21,65 54,1 **
N=Factor A 1 35,64 35,64 89,1 **
P=Factor B 1 20,20 20,20 50,5 **
NxP 1 9,12 9,12 22,8 **
Error 12 4,75 0,40
Total 19 71,17
59. • La presencia de interacción indica que existe algún tipo de
relación entre el N y el P, por ello se ignoran los efectos
principales y se estudia la interacción.
SC N/P= SC N + SC NxP = 35,64 + 9,12 = 44,76
GL N/P = GL N + GL NxP = 1 + 1 = 2
EFECTO DEL N Y EL P SOBRE EL RENDIMIENTO DEL MAÍZ
• Si solo uno de los factores hubiese resultado significativo,
p.e.: P*, se estudiaría el comportamiento del fósforo dentro
de cada nivel de nitrógeno.
• En nuestro caso, resulta indistinto el factor que se tome
como base.
61. EFECTO DEL N Y EL P SOBRE EL RENDIMIENTO DEL MAÍZ
GL SC CM Fc Ft
Rep 4 1,47 0,37
Trat 3 64,96 21,65 54,1 **
N=Factor A 1 35,64 35,64 89,1 **
P=Factor B 1 20,20 20,20 50,5 **
NxP 1 9,12 9,12 22,8 **
N/P 2 44,76
N/P1 1 40,40 40,40 101,0 **
N/P2 1 4,36 4,36 10,9 **
Error 12 4,75 0,40
Total 19 71,17
63. Errores comunes en la
interpretación de interacciones
Pardo et al., 2007
64. • No se analiza la interacción, a pesar de que los
objetivos explícitos del estudio y/o el diseño
experimental lo requieren.
– La interacción se interpreta a partir de un gráfico o de
una tabla de medias.
Errores comunes en la interpretación
de interacciones
65. • Se analiza la interacción pero no se interpreta
– La interacción se interpreta incorrectamente como un
efecto principal.
– Existe una interacción significativa a la que no se le
presta atención.
Errores comunes en la interpretación
de interacciones
66. • La interacción se analiza e interpreta
recurriendo a los efectos simples.
– Se recurre al análisis de los efectos simples por
separado para interpretarla.
– Se recurre directamente al análisis de los efectos
simples por separado sin valorar previamente la
presencia de una interacción significativa.
Errores comunes en la interpretación
de interacciones
68. • Definir comparaciones lineales de un grado de libertad
para conseguir interpretar una interacción significativa.
• Implica un número de comparaciones elevado
– Las comparaciones que más ayudan a los investigadores a
interpretar una interacción significativa suelen ser aquellas
que permiten comparar entre sí los efectos simples.
– La necesidad de interpretar una interacción significativa
quedará satisfecha, normalmente, comparando entre sí
cada efecto de A en cada nivel de B, es decir, comparando
entre sí los efectos simples de A.
Cómo efectuar comparaciones para analizar
la interacción
69. • Comparando entre sí cada efecto de A en cada nivel de B
Comparar la diferencia entre μ12 y μ22 (o efecto simple de A en
B2) con la diferencia entre μ11 y μ21 (o efecto simple de A en B1)
Comparar la diferencia entre μ13 y μ23 (o efecto simple de A en
B3) con la diferencia entre μ11 y μ21 (o efecto simple de A en B1)
Comparar la diferencia entre μ13 y μ23 (o efecto simple de A en
B3), con la diferencia entre μ12 y μ22 (o efecto simple de A en B2),
Cómo efectuar comparaciones para analizar
la interacción
71. Repet A0B0C0 A0B0C1 A0B1C0 A0B1C1 A1B0C0 A1B0C1 A1B1C0 A1B1C1
I 17 30 28 30 35 29 30 27
II 14 30 20 35 28 29 32 24
III 16 28 27 25 35 32 27 26
EJERCICIO ARREGLOS
FACTORIALES
Efecto de concentraciones variables de:
A. Agua de coco (10 y 20%)
B. Bencil Adenina (5 y 10 mg/L)
C. Caseina hidrolizada (1,5 y 3,0 g/L)
sobre el diámetro del callo (mm) de explantes de
meristemos de parchita,
72. 3 FACTORES (A B C)
8 TRATAMIENTOS
3 REPETICIONES
Efecto de agua de coco, bencil adenina y caseina sobre explantes de parchita
ARREGLOS FACTORIALES: Ejemplo
GL SC CM Fc Ft
Rep 2
Trat 7
Factor A 1
Factor B 1
Factor C 1
A x B 1
A x C 1
B x C 1
A x B x C 1
Error 14
Total 23
74. ARREGLOS FACTORIALES: Ejemplo
GL SC CM Fc Ft
Rep 2 13,00 6,50
Trat 7 589,17 84,17 8,52
Factor A 1
Factor B 1
Factor C 1
A x B 1
A x C 1
B x C 1
A x B x C 1
Error 14 138,33 9,24
Total 23 740,50
SCerror = SCtot – SCrep – SCtrat = 740,5 – 598,17 – 13,0 = 129,33
Efecto de agua de coco, bencil adenina y caseina sobre explantes de parchita
76. Efecto de agua de coco, bencil adenina y caseina sobre explantes de parchita
ARREGLOS FACTORIALES: Ejemplo
GL SC CM Fc Ft
Rep 2 13,00 6,50
Trat 7 589,17 84,17 8,52
Factor A 1 121,50
Factor B 1 2,67
Factor C 1
A x B 1 112,67
A x C 1
B x C 1
A x B x C 1
Error 14 138,33 9,88
Total 23 740,50
78. Efecto de agua de coco, bencil adenina y caseina sobre explantes de parchita
ARREGLOS FACTORIALES: Ejemplo
GL SC CM Fc Ft
Rep 2 13,00 6,50
Trat 7 589,17 84,17 8,52
Factor A 1 121,50
Factor B 1 2,67
Factor C 1 54,00
A x B 1 112,67
A x C 1 240,67
B x C 1
A x B x C 1
Error 14 138,33 9,88
Total 23 740,50
80. Efecto de agua de coco, bencil adenina y caseina sobre explantes de parchita
ARREGLOS FACTORIALES: Ejemplo
GL SC CM Fc Ft
Rep 2 13,00 6,50
Trat 7 589,17 84,17 8,52
Factor A 1 121,50
Factor B 1 2,67
Factor C 1 54,00
A x B 1 112,67
A x C 1 240,67
B x C 1 37,50
A x B x C 1 20,17
Error 14 138,33 9,88
Total 23 740,50
81. ARREGLOS FACTORIALES: Ejemplo
GL SC CM Fc Ft
Rep 2 13,00 6,50
Trat 7 589,17 84,17 8,52
Factor A 1 121,50
Factor B 1 2,67
Factor C 1 54,00
A x B 1 112,67
A x C 1 240,67
B x C 1 37,50
A x B x C 1 20,17
Error 14 138,33 9,88
Total 23 740,50
GLSCCM / CMeCMF /
121,50
2,67
54,00
112,64
240,67
37,50
20,17
12,30
0,27
5,47
11,40
24,36
3,80
2,04
**
ns
**
**
**
ns
ns
**
83. ARREGLOS FACTORIALES: Ejemplo
GL SC CM Fc Ft
Rep 2 13,00 6,50
Trat 7 589,17 84,17 8,52 **
Factor A 1 121,50 121,50 12,30 **
Factor B 1 2,67 2,67 0,27 ns
Factor C 1 54,00 54,00 5,47 **
A x B 1 112,67 112,67 11,40 **
A/B0 1 234,08
A/B1 1 0,09
A x C 1 240,67 240,67 24,36 **
A/C0 1 352,08
A/C1 1 10,09
B x C 1 37,50 37,50 3,80 ns
A x B x C 1 20,17 20,17 2,04 ns
Error 14 138,33 9,88
Total 23 740,50
223,08
0,09
352,08
10,09
23,69
0,01
35,66
1,02
**
ns
**
ns