Herencia Cualitativa vs Cuantitativa

1
2020
Vanessa Ruiz
UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL
“FRANCISCO DE MIRANDA”
AREA CIENCIAS DEL AGRO Y DEL MAR
DEPERTAMENTO DE AMBIENTE Y TECNOLOGÍA AGRÍCOLA
PROGRAMA DE INGENIERÍA AGRONÓMICA
MEJORAMIENTO GENÉTICO VEGETAL
Profesora:

Genética Cualitativa y Cuantitativa
CONTENIDO
PRESENTACIÓN.................................................................................................... 1
TIPOS DE HERENCIA: CUALITATIVA Vs. CUANTITATIVA. ................................. 2
............................................................................................................................. 2
¿Te has preguntado alguna vez para qué sirve la variabilidad genética?........ 2
1.- Generalidades: Variabilidad Genética............................................................. 2
2.- El Uso de la Estadística para caracterizar la Variabilidad Genética................ 4
3.- Varianza fenotípica y sus Componentes:.........¡Error! Marcador no definido.
4.- Heredabilidad:..................................................¡Error! Marcador no definido.
4.- Para culminar:............................................................................................... 19
BIBLIOGRAFÍA. ................................................................................................. 21

Mejoramiento Genético Vegetal. Página 1
REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL
“FRANCISCO DE MIRANDA”
AREA CIENCIAS DEL AGRO Y DEL MAR
PROGRAMA DE INGENIERIA AGRONOMICA
PRESENTACIÓN.
GUÍA DIDÁCTICA N° 2.
I. DATOS GENERALES.
Área CIENCIAS DEL AGRO Y DEL MAR
Programa INGENIERÍA AGRONÓMICA
Departamento DEPARTAMENTO DE AMBIENTE y TECNOLOGÍA AGRÍCOLA
Unidad
Curricular
MEJORAMIENTO GENÉTICO
Profesora Ing. Agrón. MSc. Vanessa Ruiz (Facilitadora)
UNIDAD TEMÁTICA A DESARROLLAR:
PRINCIPIOS SOBRE HERENCIA CUALITATIVA Y CUANTITATIVA
II. OBJETIVOS
General
Caracterizar los tipos de herencia y su importancia para la manipulación del material
vegetal y su mejoramiento
Específicos
1.- Describir las características de los Caracteres con Variación discreta y continua.
2.- Aplicar los instrumentos estadísticos empleados en la caracterización de la
Variabilidad.

Genética Página 2
TIPOS DE HERENCIA: CUALITATIVA Vs. CUANTITATIVA.
Antes de Iniciar:
¿Te has preguntado alguna vez para
qué sirve la variabilidad genética?
1.- Generalidades: Variabilidad Genética.
Al Observar a nuestro alrededor, podemos apreciar las diferentes características
de los seres vivos y las notables diferencias entre aquellos que pertenecen a
especies diferentes, por ejemplo, cuando observamos la estructura de una
planta de maíz, es fácil distinguirla de una de girasol u otra de caraotas.
Estas diferencias pueden ser heredadas y aunque algunas de ellas siguen las
leyes de la herencia de Mendel, otras presentan una gran variabilidad y su
expresión depende de factores genéticos y del ambiente.
Los primeros posen una herencia cualitativa, esto quiere decir que están
controlados por pocos genes (Genes Mayores) y los últimos presentan herencia
poligénica, por lo tanto, son muchos los genes que contribuyen su expresión.
La Variabilidad genética es una herramienta sumamente importante en el
Mejoramiento genético de plantas, debido a que nos permite seleccionar
características deseables desde el punto de vista sanitario (resistencia a
enfermedades), productivo (tamaño y número de frutos) o simplemente
cosmético (color del fruto o de las flores).
Figura 1. Representación gráfica de los tipos de herencia.
Herencia Cualitativa Herencia Cuantitativa

Genética Página 3
Conocer el tipo de herencia que poseen las características de nuestro interés,
nos permitirá manipular adecuadamente los materiales que deseamos modificar
y optimizar los recursos empleados.
A continuación se describen las características que presentan los caracteres
asociados a los tipos de herencia biológica aquí descritos:
Cualitativos:
A. Caracteres de fácil diferenciación (clases bien definidas)
B. Poco efecto ambiental.
C. Alta Heredabilidad.
D. Pocos genes involucrados.
Algunos ejemplos de caracteres de herencia cualitativa son: Color de frutos y
textura de semillas en guisante, color de flores de herencia dominante,
codominante o de dominancia incompleta, color del pelaje en perros, color del
grano de maíz y de la cebolla por epístasis.
Cuantitativos:
A. Caracteres de difícil diferenciación (espectro o gama)
B. Control genético aditivo
C. Alto efecto ambiental
D. Baja Heredabilidad.
E. Caracteres poligénicos (Muchos genes involucrados).
Algunos ejemplos de caracteres asociados a este tipo de herencia son: Peso
corporal, número de granos, producción de leche, altura de planta y días a
floración. La expresión de estos caracteres puede variar debido a factores
climáticos o de manejo agronómico.
Recuerda:
Consultar la bibliografía anexa o preguntar a tú facilitadora, en
caso de dudas.

Genética Página 4
2.- El Uso de la Estadística para caracterizar la Variabilidad Genética.
Antes de conocer las herramientas estadísticas que nos permitirán caracterizar
la variabilidad genética, es necesario repasar algunos términos:
Población: Conjunto de individuos que comparten un acervo genético
(pueden cruzarse) y un espacio geográfico (territorio). Ejemplo: Población
de plantas de frijol en una hectárea de terreno.
Muestra: subconjunto de individuos pertenecientes a una población. Si
partimos del ejemplo anterior, la muestra serían las plantas de frijol
distribuidas en solo 100 metros cuadrados dentro de la hectárea antes
citada.
Variable: Característica o valor numérico que puede variar en los
individuos dentro de una población o entre diferentes poblaciones.
Ejemplo, tamaño de plantas de una población de maíz.
Muestreo Aleatorio: selección de individuos dentro de una población sin
un orden específico, en el que todos y cada uno de los elementos de la
población tiene una cierta probabilidad de resultar elegidos.
Contraste de Hipótesis: verificación de la veracidad de una hipótesis sobre
el comportamiento de un parámetro dentro de una población.
Hipótesis: Afirmación referida a un carácter presente en una población.
Ejemplo, el tipo de herencia del color de los frutos de una población de
maíz, Comportamiento de especies o variedades ante una plaga.
Regiones de decisión para un Contraste de Hipótesis:
a) Región Crítica: rango de valores del estadístico que nos llevarán a
rechazar la Hipótesis Nula.

Genética Página 5
b) Región de Aceptación: valores complementarios a los anteriores en
los que no rechazamos la Hipótesis Nula.
Parámetro: Número que resume los datos recopilados de una población.
Medida resumen. Ej. Media, Varianza.
Intervalo de Confianza: Rango de valores entre los que puede oscilar el
valor de un parámetro. El más empleado es 95% (α = 0,05).
Este valor nos permite determinar si existen diferencias estadísticamente
significativas entre parámetros.
Estadístico: Número que resume los datos recopilados en una muestra.
2.1.- Caracteres Cualitativos.
Las características que poseen herencia cualitativa, se evalúan a través de
un procedimiento estadístico denominado Contraste de Hipótesis.
Un Contraste de Hipótesis le permite al investigador recopilar datos de una
población y comparar dichos datos con una afirmación sobre esa población.
El estadístico más empleado para hacer contraste de hipótesis de caracteres
de interés agronómico en el denominado Chi Cuadrado (X2
).
Este tipo de contraste permite determinar si los valores observados son
coherentes con los esperados para una situación específica, considerando un
valor crítico para el estadístico empleado (Chi Cuadrado). Dicho valor se
encuentra tabulado y su valor dependerá de dos elementos: el número de
grados de libertad y el valor de α (nivel de significación estadísticai
).

Genética Página 6
Para evaluar los datos de una muestra empleando el estadístico chi cuadrado
(X2
), debe disponerse de una tabla de distribución de frecuencias, donde se
indique las frecuencias observadas para un experimento específico, además de
un sistema de hipótesis asociada a los valores de esa tabla.
El sistema de hipótesis estará integrado por:
A. Hipótesis Nula (H0).
B. Hipótesis Alternativa (H1).
La hipótesis H0 asigna un valor específico al parámetro en cuestión y por
lo tanto “el igual” siempre forma parte de H0.
La idea básica de la prueba o sistema de hipótesis es que los hechos
tengan probabilidad de rechazar H0. La hipótesis H0 es la afirmación que
podría ser rechazada por los hechos. El interés del investigador se centra,
por lo tanto, en la H1.
En base a la hipótesis nula, se deben calcular los datos esperados y, mediante
la aplicación de una formula, se determina el valor de la diferencia entre los
valores observados y esperados.
A continuación, este valor se compara con el valor del estadístico tabulado para
ciertas condiciones de probabilidad y grados de libertad, previamente
establecidos.
Con el fin de ilustrar la idea, se presenta el siguiente ejemplo:
En un cruce entre plantas de tomate de frutos rojos y frutos amarillos, se obtiene
una F1 toda de frutos rojos y en la F2 se obtienen plantas con frutos de los dos
colores, en las siguientes proporciones:
Frutos Rojos: 102
Frutos Amarillos: 35

Genética Página 7
Se presume que el color de los frutos en tomate de la F2 exhibe herencia
Mendeliana. Comprobar esta hipótesis mediante el estadístico Chi Cuadrado
(X2
), con un 95% de probabilidad.
Para resolver este problema debemos, en primer lugar crear nuestro sistema de
Hipótesis:
H0; El color del fruto en tomate en la F2 posee Herencia Mendeliana.
H1: El color del fruto en tomate en la F2 NO posee Herencia Mendeliana.
A continuación, debemos crear una tabla de contingencia en donde se reflejen
dos columnas de datos: Observados y Esperados, llenar los datos
correspondientes a los valores observados y el total de la suma de sus
frecuencias y, a partir de esta información, obtener en base a la hipótesis
planteada, los valores de las frecuencias esperadas para cada categoría y
completar con ellos la tabla.
Se presenta la tabla indicando solo los datos observados:
Color de frutos Observados Esperados
Rojo 102
Amarillo 35
Total 137
Cálculo de los datos esperados:
Considerando que en nuestra H0 se indica la presunción de que la F2 de este
cruzamiento presenta herencia Mendeliana, debemos analizar lo que implica tal
afirmación y determinar las proporciones de la F2 esperadas según dicha
afirmación:
La Segunda Ley de Mendel indica que, “al cruzar a dos individuos de la F1
provenientes de padres que difieren en una característica que presenta
dominancia completa, los valores de las proporciones esperadas son de 3

Genética Página 8
individuos que fenotípicamente exhiben el carácter dominante por cada individuo
que presenta el carácter recesivo”, es decir, un proporción de 3:1.
En nuestro caso los valores de las proporciones esperadas serían: 3
frutos rojos por cada fruto amarillo.
Para determinar el valor correspondiente a las proporciones de cada grupo de
frutos consideraremos el valor total de frutos obtenidos (102 + 35 = 137) y el
valor de la suma de las proporciones mendelianas (3+1 = 4) y realizaremos una
división: 137 ⁄ 4 = 34,25
El resultado de esta división corresponde, en nuestro caso, a la proporción
esperada de frutos amarillos: 34,25
Es importante destacar que los valores esperados se colocan en la tabla con
su valor real, es decir, sin aproximación, preferiblemente con menos de 3 cifras
decimales.
La diferencia entre el valor total y el obtenido en la división, nos indicará la
proporción de frutos de color rojo: 137 – 34,25 = 102,75.
Otra forma de obtener este valor es multiplicando el valor resultante de la
división por 3: 34,25 * 3 = 102,75
Otra forma de calcular estos valores es considerando las proporciones en
base a 100 individuos, siendo la proporción esperada para la F2 es: 75 rojos y
25 amarillos por cada 100 frutos.
La proporción esperada se calculará partiendo de una regla de 3.
Frutos Rojos:
Si por cada 100 frutos se obtienen 75 rojos
En 137 frutos, ¿cuántos (X) serán rojos?
En este caso el valor de X = 75*137/100 = 102,75
El valor de los frutos amarillos se calcula de la misma manera y el resultado
es: 34,35.
A continuación se presenta nuestra tabla de contingencia con los datos
completos (valores observados y esperados para la variable estudiada):

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α
Color de frutos Observados Esperados
Rojo 102 102,75
Amarillo 35 34,25
Total 137 137
Conociendo todos los valores observados y esperados, aplicamos la fórmula
de X2
y determinamos la diferencia entre los datos observados y esperados para
cada color:
(102-102,75)2
(35-34,25)2
102,75 34,25
El valor total del estadístico es el resultado de la suma de los valores obtenidos
para cada componente de la ecuación: 0,005 + 0,016 = 0,021
Para estimar el rango de valores dentro de los cuales se encuentra nuestro
estadístico calculado (X2
), se deben calcular los grados de libertad para este
experimento.
GL = N° de clases – 1
En este caso tenemos un grado de libertad: 2 – 1 = 1.
Este valor, asociado al intervalo de confianza (α), nos permite identificar el
valor tabulado de nuestro estadístico (X2
) y con ello, determinar, mediante una
comparación, si aceptamos o rechazamos la H0.
X2
Calculado: 0,021
X2
Tabulado: 3,84
X2
= +

Genética Página 10
 Este es nuestro caso
Si el valor de X2
calculado es menor al de X2
tabulado, aceptamos H0. Esto
indica que los valores se corresponden con lo establecido por la Hipótesis Nula,
es decir, que poseen herencia Mendeliana.
Si por el contrario, el valor de X2
calculado es mayor al de X2
tabulado,
rechazamos H0. Si este fuera el caso, nuestros resultados indicarían que los
individuos de la F2 no poseen Herencia Mendeliana para el carácter color del
fruto en tomate.
El Estadístico X2
también se emplea cuando queremos comparar el
comportamiento de diferentes especies o variedades en ambientes
determinados o al ser sometidas al ataque de plagas o a factores abióticos.
A continuación un ejemplo:
En el Laboratorio de Mejoramiento Genético Vegetal de la UNEFM están
evaluando dos cultivares de frijol para el carácter tolerancia a la sequía. Los
investigadores presumen que estos cultivares podrían tener el mismo
comportamiento en campo, pero desean comprobar esta hipótesis y determinar
si es posible recomendar alguno de estos cultivares a los productores de la
Península de Paraguaná.
De este enunciado surge nuestro sistema de Hipótesis:
H0: Los dos cultivares son Tolerantes a la sequía.
H1: Solo uno de los cultivares es Tolerante a la sequía.
Los resultados del experimento se muestran en la siguiente tabla:
Cultivar Susceptibles Tolerantes
Brisa 17 69
Fresco 28 27

Para Analizar la respuesta de estos cultivares a la sequía es necesario
agregar a la tabla, los totales para cada clasificación (cultivar/Respuesta) y
el total general de plantas para el experimento.
Cultivar Susceptibles Tolerantes Total
Brisa 17 69 86
Fresco 28 27 55
Total
45 96
141
Es necesario destacar que cuando trabajamos con seres vivos, es posible
que, debido a errores de manejo de las plantas en campo, factores bióticos
o abióticos o simplemente poca disponibilidad de material vegetal, nos
impidan desarrollar el experimento con igual cantidad de individuos para
cada cultivar, como puede evidenciarse en este caso.
A continuación, es necesario aplicar las siguientes ecuaciones para
determinar los valores esperados para este experimento (recordemos que lo que
tenemos en la tabla son datos observados):
Total Susceptibles/ total general*total cultivar
Total Tolerantes/ total general*total cultivar
Los resultados en nuestro caso serían:
a) Cultivar Brisa:
Susceptibles = (45/141) * 86 ……. 27,45
Tolerantes = (96/141) * 86 ……… 58,55 Para Comprobar:
Total 86,00 Número total de Cultivar
Suma
de
Filas
Suma de Columnas
Total
General

α
b) Cultivar Fresco:
Susceptibles = (45/141) * 86 ……. 17, 55
Tolerantes = (96/141) * 86 ……… 37,45 Para Comprobar:
Total 55,00 Número total de Cultivar
Conociendo todos los valores observados y esperados, aplicamos la fórmula
de X2
y determinamos la diferencia entre los datos observados y esperados para
cada cultivar:
(17- 27,45)2
(69 - 58,55)2
(28 - 17,55)2
(27-37,45)
27,45 58,55 17,55 37,45
El valor total del estadístico es el resultado de la suma de los valores obtenidos
para cada componente de la ecuación: 3,98 + 0,18 + 6,22 + 2,91 = 13,29
Para estimar el rango de valores dentro de los cuales se encuentra nuestro
estadístico calculado (X2
), se deben calcular los grados de libertad para este
experimento. Por tratarse de una tabla de contingencia de 2 entradas, la
ecuación quedará así:
GL = (N° de clases – 1) * (N° de clases – 1)
En este caso tenemos un grado de libertad: (2 – 1) * (2 – 1) = 1.
Este valor, asociado al intervalo de confianza (α), nos permite identificar el
valor tabulado de nuestro estadístico (X2
) y con ello, determinar, mediante una
comparación, si aceptamos o rechazamos la H0.
X2
Calculado: 13,29
X2
Tabulado: 3,84
Si el valor de X2
calculado es menor al de X2
tabulado, aceptamos H0. Esto
indica que los valores se corresponden con lo establecido por la Hipótesis Nula,
es decir, que ambas variedades se comportan igual en condiciones de sequía.
X2
= + + +

 Este es nuestro caso
Si por el contrario, el valor de X2
calculado es mayor al de X2
tabulado,
rechazamos H0.
Nuestros resultados indican que los 2 cultivares se comportan diferente en
condiciones de sequía, por lo que es necesario analizar los resultados para
determinar cuál de ellos podemos recomendar para su establecimiento en zonas
áridas.
Cultivar Susceptibles Tolerantes
Brisa 17 69
Fresco 28 27
Estos resultados indican que el cultivar Brisa es tolerante a la sequía, por lo
que puede cultivarse en zonas áridas.
2.2.- Caracteres Cuantitativos.
Cuando las características que deseamos mejorar presentan características
de tipo cuantitativo, para su estudio se emplean estadísticos de dos tipos:
a) Medidas de Tendencia Central (Ejemplo: Media, Mediana, Moda)
b) Medidas de dispersión (Ejemplo: Desviación Estándar, Varianza, Error
Típico de la Media y Coeficiente de Variación).
Ejemplo:
En una población de tomate, se selecciona una muestra de 40 plantas, para
evaluar el tamaño del fruto (cm), obteniéndose los siguientes resultados:
13, 15, 14, 12, 10, 12, 14, 16, 12, 13, 15, 14, 11, 10, 12, 11, 15, 15, 12, 11, 13,
13, 14, 11, 10, 12, 11, 13, 10, 10, 12, 13, 15, 16, 15, 12, 11, 12, 11, 10.
Calcular: Media, varianza, desviación estándar, error standard de la media y
coeficiente de variación.
Antes de iniciar es necesario conocer las ecuaciones que vamos a emplear:
Mayor número de plantas Tolerantes
Igual proporción de plantas
susceptibles y Tolerantes

A continuación, es necesario ordenar los datos de mayor a menor y
determinar su frecuencia si el caso lo requiere, deberán ser agruparlos en
clases. Para esto es necesario elaborar una tabla que nos permita ordenar la
información (tabla de distribución de frecuencias):
Valores (Xi) Frecuencia (f) fa Xi – f (Xi – f)2
10 6 6
11 7 13
12 9 22
13 6 28
14 4 32
15 6 38
16 2 40
Total 40
a) Calculo de la Media: = ᵪ ∑ 𝑋𝑖
𝑛
𝑖=1
Esta Columna se
denomina frecuencia
acumulada y nos
permite verificar las
frecuencias de
nuestros valores
Esta Ecuación nos indica que debemos sumar todos los datos correspondientes
a los valores de la longitud del fruto (cm) y dividir el resultado entre el número de
datos

Para obtener el valor de la media aritmética procederemos a sumar cada uno de
los valores registrados, multiplicados por su frecuencia. El procedimiento se
muestra a continuación:
(10*6) + (11*7) + (12*9) + (13*6) + (14*4) + (15*6) + (16*2)
40
12,53 cm.
A partir de la obtención de este valor, procedemos a obtener el resto de los
estadísticos para nuestra población.
b) Cálculo de la Varianza:
Antes de iniciar, debemos volver a nuestra tabla de distribución de
frecuencias y agregar 3 columnas:
Valores (Xi) Frecuencia (f) fa Xi – (Xi – )2 (Xi – )2
* f
10 6 6 -2,53 6,4009 38,4054
11 7 13 -1,53 2,3409 16,3863
12 9 22 -0,53 0,2809 2,5281
13 6 28 0,47 0,2209 1,3254
14 4 32 1,47 2,1609 8,6436
15 6 38 2,47 6,1009 36,6054
16 2 40 3,47 12,0409 24,0818
Total 40 127,976
Todo este componente es el valor que obtuvimos en la última
columna (127,976)
El valor de este componente es en número total de datos menos
1
Si analizamos nuestros datos, es lógico que la media tenga
este valor, considerando que el valor que más se repite es 12.
Para efectos de determinar el valor de la varianza solo nos
interesa este valor, el cual vamos a sustituir en la fórmula
de la siguiente manera:

La Varianza para nuestro caso se obtendría a partir de la siguiente ecuación:
127,98 3,28
39
c) Cálculo de la desviación Estándar.
La Desviación estándar no es más que el resultado de determinar la raíz
cuadrada de la varianza:
Por lo tanto:
d) Cálculo de Error Standard de la Media:
Como se puede apreciar en la fórmula, el cálculo de este parámetro
requiere sólo de conocer el valor de la desviación estándar (S) y el
número total de datos (n).
Para nuestro caso, su valor es el siguiente:
e) Cálculo del Coeficiente de Variación:
Como en el caso anterior, ya disponemos de la información necesaria
para el cálculo del parámetro.
Para nuestro caso el coeficiente de variación vale:
Este valor nos indica qué tan dispersos están
nuestros datos dentro de la población.
3,28 1.81

4.- Para culminar:
¿Cuál es tú opinión con respecto a esta actividad?
¿Consideras que estás preparado para medir tus conocimientos?
La mejor forma de evaluar nuestro aprendizaje es a través de la
realización de actividades:
1.- Se presume que la fertirrigación con albahaca, además de controlar insectos
plaga en tomate, contribuye a limitar la aparición de enfermedades fúngicas,
cuando se aplica durante las primeras semanas de desarrollo del cultivo. Para
comprobar esta hipótesis se desarrolló un experimento en la Unidad de Apoyo
Académico “José Landaeta” de la UNEFM. Los resultados se muestran a
continuación:
Tratamiento
Estado Sanitario
Sanas Enfermas
Con Fertirrigación 154 45
Sin Fertirrigación 78 12
Determinar mediante el uso del estadístico X2
, la veracidad de esta
presunción.
2.- Se pretende determinar si el efecto de la temperatura ambiental afecta el
número de granos/vaina en plantas del cultivo de frijol cultivariedad “Juana
Reyes” en la Península de Paraguaná. Para ello se eligieron dos parcelas piloto,
ubicadas en diferentes sectores del Municipio Falcón, caracterizados por
registrar temperaturas promedio de al menos 5°C de diferencia entre ellos y se
estableció un total de 150 plantas en cada parcela distribuidas en 3 lotes, bajo
las mismas condiciones de manejo para ambas locaciones. A continuación se

muestran los resultados obtenidos de una muestra de 40 plantas para cada
parcela.
Parcela A: Temperatura promedio de 27°C (Montecano)
15, 14,17,20, 22, 16, 15, 17, 17, 20, 17, 18,18,20, 22, 16, 17, 17, 17, 20,
15, 14, 22, 20, 22, 16, 15, 17, 17, 20, 15, 14,17,20, 22, 16, 15, 17, 17, 20.
Parcela B: Temperatura Promedio 33°C (Pueblo nuevo)
15, 14,17,20, 22, 16, 15, 17, 17, 20, 15, 14,17,20, 22, 16, 15, 17, 17, 20,
15, 14,17,20, 22, 16, 15, 17, 15, 20, 15, 14,17,20, 22, 16, 15, 17, 16, 18.
Analizando la información suministrada para el carácter número de semillas en la
cultivariedad “Juana Reyes” del cultivo d frijol, indique:
a) ¿Existen evidencias para presumir que efectivamente la temperatura
afecta el número de granos? (promedio de cada población).
b) Según su criterio, ¿Cuál de las 2 poblaciones es más uniforme? (varianza
y CV).
c) ¿Cree que los resultados del experimento puedan deberse a errores de
muestreo? (error standard de la media).
d) En base a lo anterior, ¿Considera que hay evidencias suficientes para
recomendar el cultivo de esta variedad de frijol en alguna de las 2
localidades? (analizando y comparando los valores promedio de granos,
su varianza, coeficiente de variación y error estándar)
e) ¿Cuál sería su recomendación para los estudiantes de la UNEFM que
realizaron este ensayo? (con respecto al tamaño muestral, número de
lotes o repeticiones y posible necesidad de repetir el ensayo)
3.- ¿Cuál consideras es la importancia de la estadística para caracterizar los
cultivos con fines de Mejoramiento Genético?

BIBLIOGRAFÍA.
Libros:
Chávez, A. J. 1995. Mejora de plantas 1. Editorial Trillas S.A. UAAAN.
México 142 pp.
Cubero, J.I. 1999. Introducción a la mejora genética vegetal. Ed. Mundi-
Prensa. Madrid 611 pp.
Fita, A., Rodríguez, A. y Prohen, J. 2008. Genética y Mejora Vegetal.
Editorial de la Universidad Politécnica de Valencia. Valencia, España 190
pp.
Poehlman, J.M. y Allen, D. 2003. Mejoramiento Genético de las
Cosechas. Editorial Limusa S.A. de C.V. 2° Edición, 511 pp.
Fuentes electrónicas:
Página Web Universidad Complutense de Madrid. Tema: Variación
Contínua. Rescatado de: https://www.ucm.es/data/cont/media/www/pag-
56185/15Base%20gen%C3%A9tica%20de%20la%20variaci%C3%B3n%2
0continua.pdf
Blog Universidad de Buenos Aires. Tema: Prueba chi cuadrado.
Rescatado de: http://www.ub.edu/aplica_infor/spss/cap5-2.htm
i

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