El documento describe un estudio sobre la contaminación en el cruce de los ríos Santiago y Verde en Guadalajara. Se tomaron muestras el 25 de febrero, 3 de marzo y 15 de abril para evaluar el aumento de contaminación orgánica. Los resultados del ANOVA mostraron que la fecha de muestreo afecta significativamente el número de protozoarios, siendo mayor en abril que en febrero. Se concluye que la temporada de mayor calor está asociada con mayores niveles de contaminación en el agua.

1. Universidad de Guadalajara
CUCBA
Materia: Diseños Experimentales en la Investigación Biológica
Profesor: SILVIA JOSEFINA JOPEZ PEREZ
Darien Guillermo Brambila Avelar
Trabajo final

2. Introducción
En la zona metropolitana de Guadalajara existen varias zonas naturales, y una de las
más importantes es el corredor biológico de la barranca de huentitan en oblatos, este
sistema representa la relación entre la fauna y la flora con el medio urbano,
tristemente también es uno de los cuerpos de agua más contaminados de todos,
siendo este el cruce entre el Rio Verde y el Rio Santiago, la contaminación que aquí
se genera es diferente dependiendo la fecha del año, se estima que en temporadas
más cercanas a invierno, ósea mas frías, el agua esta mucho menos contaminada que
cuando empiezan los meces de abril mayo, cuando empiezan las oleadas de calor,
que a su vez evaporan el agua y elevan la concentración de contaminantes orgánicos
en el agua, que al mismo tiempo reduce la micro fauna al mínimo por la población
creciente de bacteria coliformes que agotan las reservas de oxígeno disuelto en el
agua

3. Se hará un estudio para evaluar ese cambio de temperaturas en la transición de los
meses febrero marzo abril, que es cuando la temperatura medioambiental empieza a
subir. Esto con la finalidad de evaluar los niveles de contaminación usando
Bioindicadores, en este caso el micro fauna del rio, específicamente protozoarios
eucariontes
 Planteamiento del problema
Se tomaron 3 muestras durante 3 fechas
25 de febrero, 3 de marzo y 15 de abril;
del cruce entre el rio Santiago y el rio
verde en la zona metropolitana de
Guadalajara para evaluar el aumento de
contaminación orgánica generado por la ciudad, se evaluara el promedio de micro fauna
en 10 muestras cada fecha
 Diseño del muestreo
Se utiliza un muestreo
sistemático dividiendo el
lago del cruce de los dos
ríos en 10 partes cada 50
metros, tomando muestra
de la orilla con sedimento y
de ser posible con plantas,
el agua al estar fluyendo
constantemente
consideraremos el
muestreo aleatorio por no
poder elegir una parte de
agua especifica
 Diseño del experimento (o toma de la variable)
La variable se tomó cada 50 metros con las
normas de seguridad indicadas para
manipulación de aguas contaminadas como son
batas, cubre bocas, guantes, frascos estériles,
hielera portadora de muestras.
 Variable que se analiza (de qué tipo es, con
que instrumento de medida se obtuvo)
La variable es el número aproximado de
protozoarios por muestra, las muestras serán de 250 mililitros por punto de muestreo

4. por lo que todas serán iguales , es una variable de tipo cualitativa, guardada en
frascos de plástico esterilizados que después serán analizados con Cámara Digital
AmScope 40X-2000X Microscopio Compuesto Biológica LED 5MP y contabilizados
para captura de datos
Es una variable de tipo cualitativa
 Nombre de los factores y descripción de los niveles de cada factor
Factor 1- fecha de muestreo, con 3 niveles dependientes de las fechas de
muestreo, el equipo decidió las fechas ideales siendo la diferencia de la
temperatura atmosférica el factor cambiante
Factor 2 (completamente hipotético con propósito de cumplir con los parámetros
del trabajo) punto exacto de muestreo, 3 niveles analizando cómo cambia la micro
fauna antes durante y después del cruce de los dos ríos, en este caso para el
análisis antes del cruce se toman en cuenta las muestras 8, 9 y 10 para el análisis
durante el cruce de los ríos son el 5, 6 y 7 y el análisis después del cruce son 2, 3
y 4
 Resultados
Muestreo con un factor Muestro con dos factores
muestro con 1 factor
numero
de
muestra
fecha de muestreo
25-feb 03-
mar
15-abr
m1 16 6 2
m2 11 3 2
m3 18 3 1
m4 21 8 6
m5 12 4 2
m6 22 12 6
m7 24 15 6
m8 17 8 2
m9 16 3 1
Muestro con 2 factor
fecha de muestreo
25-feb 03-
mar
15-abr
después
del
cruce
11 3 2
18 3 1
21 8 6
durante
el cruce
12 4 2
22 12 6
24 15 6
antes
del
cruce
17 8 2
16 3 1
12 6 3

5.  Supuestos
Normalidad, aleatoriedad,
varianzas conocidas
 Hipótesis
 Ho: μ feb =μ mar =μ abr
 α= 0.05%
 valores de confianza= 95 %
 Diseño con 1 factor:
Resolución del ANOVA que corresponda, y de una prueba post-hoc de Tukey, si
aplica
ANOVA
Origen
variabilida
d
Suma de
cuadrados
Grados
de
libertad
Cuadrados
medios
F
calculada
P-value F tablas
tratamient
o
1020,4666
7
2 510,23333
3
37,496733
8
1,6132E-
08
3,3541308
3
error 367,4 27 13,607407
4
Total 1387,8666
7
29
Decisión estadística: 37.4967 > 3.3541 rechazamos Ho afirmamos que las media de
los tratamientos es estadísticamente diferente (consultar tabla de diferencia
estadística Grafica 1.1) no hay cruzamientos entre desviaciones estándar
contaminación del agua prueba Tukey
CME= 13,6 rechazamos Ho
N= 30 prueba Post-Hoc fK 3
k= 3
estadístico de
tablas :
27 2,48
x1 16,9 2,48√(13,6/30)= 1,669784816
x2 6,8 x1-x2 16,9-6,8 =10,1 >1,66 diferente
x3 3,1 x1-x3 16,9-3,1 =13,8 >1,66 *** diferente
x2-x3 6,8-3,1 =3,7 >1,66 diferente
La mayor diferencia se da entre X1 – X3 (consultar Grafica 1.2)
-5
0
5
10
15
20
25
30
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31
tendencia normalidad
numero de protozoos
Linear (numero de
protozoos)

6. 0
1,5
3
4,5
6
7,5
9
10,5
12
13,5
15
16,5
18
19,5
21
22,5
24
numerodeorganismos
diferencia estadistica
25-feb
03-mar
15-abr
*
Interpretación de los resultados en el contexto del problema planteado
Como vemos, hay una clara diferencia estadística entre el número de protozoarios
en las diferentes fechas, aumentando la media conforme entramos a la temporada
de calor en la ciudad, lo que podríamos suponer que significa un mayor uso y
descarga de agua y por ende mayos contaminación, esto lo comprobamos en la
prueba Tukey en donde vemos que todos los tratamientos tienen diferencias entre
ellos y dando como resultado el más diferente el promedio de la fecha de febrero
contrastada con la fecha abril, esto debido a que cuanto más avanza el tiempo
más afectada se ve la calidad de agua.
Entonces establecemos que de las 3 fechas analizadas la que tiene mayor calidad
de agua es el 25 de febrero (la temporada más fría) y la que tiene menor calidad
de agua el 15 de abril (mayor calor atmosférico) esto lo podemos comprobar en la
tabla de mayor diferencia (Grafica 1.2)
Gráficas
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
1
numerodeorganismos
mayor diferencia
25-feb
03-mar
15-abr
***
Grafica 1.1 Grafica 1.2

7.  Diseño con 2 factores
Resolución del ANOVA que corresponda, y de una prueba post-hoc de Tukey, si
aplica
ANÁLISIS DE VARIANZA
ov sc gl cm F p ftab
Muestra 79,629629
6
2 39,814814
8
2,6543209
9
0,0976786
9
3,5545571
5
Columnas 916,51851
9
2 458,25925
9
30,550617
3
1,6361E-
06
3,5545571
5
Interacción 14,814814
8
4 3,7037037 0,2469135
8
0,9077751
7
2,9277441
7
Dentro del
grupo
270 18 15
Total 1280,9629
6
26
Decisión estadística
Interacción: 0,2469 < 2,9277 F calculada es menor que F de tablas por lo que aceptamos Ho:
(αβ)ij = 0 por lo que decimos que no hay interacción entre los factores, pero con una
probabilidad a equivocarnos del 0.9077% rectificamos y evaluamos los tratamientos por
separado
No diferencia entre los niveles del factor A
Factor A: 2,65432099 < 3,55455715 F calculada es menor que F de tablas por lo que
aceptamos Ho´: µantes= µdurante = µdespués lo que nos indica que lamedia del número de protozoos
no se ve afectada por el factor de distancia con el cruce de los dos ríos, pero con una
probabilidad de equivocarnos del 0.0976% pasamos a analizar el factor B
No diferencia entre los nivele del factor B
Factor B: 30,550 > 3,554 F calculada es mayor a F de tablas por lo que rechazamos Ho´´:
µfeb=µmar=µabr y concluimos que el factor de fecha de muestreo si afecta a la variable con una
probabilidad a equivocarnos del 0.0000016
Interpretación de los resultados en el contexto del problema planteado
Se podría decir que la fecha de muestreo y el punto de muestreo afectan por separado el
número de protozoarios, aunque con un 0.9% de equivocarnos podemos decir que si
interactúan, esto se ve más claro en la gráfica 2.1, sonde podemos ver que, en cualquier fecha,
antes y después del cruce de los ríos, hay menos protozoarios que en el momento en que se
cruzan los ríos y que en las fechas de marzo se reducen mucho más el número de protozoarios
antes y después que durante, en relación con las fechas de febrero y abril, esto podría deberse
al comportamiento de los contaminantes arrojados al agua en la ciudad que afectan
directamente la contaminación de este rio
Por ultimo podemos decir que el factor que más afecta a la variable es la fecha de muestreo

8. Graficas
0
5
10
15
20
25
1 2 3
numerodeprotozoarios
fecha de muestreo
Interaccion
despues del cruce
durante el cruce
antes del cruce
0
5
10
15
20
25
1 2 3
numerodeprotozoarios
fecha de muestreo
Interaccion
despues del
cruce
durante el
cruce
antes del
cruce
Grafica 2.1
Grafica 2.2

9.  Recomendaciones finales en el contexto del problema planteado
Al tratar con un problema de tipo ambiental ecológico, las variables dependen de
muchísimos factores más allá de fechas y puntos de muestreo, por lo que es
recomendable hacer un trabajo mucho más extenso tomando en cuenta más factores
para lograr resultados más confiables y con menores probabilidades de error
El número de protozoarios en aguas que nos indica su nivel de contaminación se ve
muy afectado por el cambio de temperaturas que se da desde el mes de febrero hasta
el mes de abril, sin embargo esto no es por culpa de la temperatura del ambiente, si
no por cómo afecta esta y otros cambios en el comportamiento de los habitantes de la
zona metropolitana.
Tomamos estas fechas en cuenta porque es cuando más cambios hay en el
comportamiento de la población pues se cruza el regreso a clases, la salida de
vacaciones de semana santa y el inicio de la temporada de calor, por lo que nuestros
resultados demostraron que todos estos cambios si afectan el uso del agua y los
niveles de contaminación que está genera pues el regreso a clases y el amento en el
calor indica un aumento en el uso y liberación del agua también así como la
temporada de temperaturas bajas reduce su uso
El usarse demasiada agua en la zona metropolitana esta llega contaminada a los ríos
Santiago y verde lo que provoca un aumento en la población de bacterias coliformes y
una reducción en el oxígeno disuelto del agua, por lo que la micro fauna natural se
reduce drásticamente