Estudiante

INGENIERÍA EN PRODUCCIÓN ACUÍCOLA

Diseño de
Experimentos
Acuícolas
Marco Antonio Imués Figueroa

Estadística y
Método Científico
Investigación

Conocimiento
nuevo

Método Científico

Problema

Formulación y
contrastación
de hipótesis

Revisión
de hechos
y teorías

Evaluación
objetiva de
hipótesis

Conclusiones

Estadística y
Método Científico

Organismosvivos

Evaluación
Objetiva de
hipótesis

Particular

Se desconoce
Relación causa-efecto

General

Inferencia
Incierta

Estadística y
Método Científico
Ciclo de la ciencia

Fenómeno

Observación

Teoría
(Hipótesis)

Biometría – Diseño
Experimental

Producción de
conocimiento
nuevo

Teoría vs. Práctica
(Prueba de Hipótesis)

Experimentos

Información válidaPrincipio - Ley

Desarrollo de la
Teoría
Muestra
Encuestas

Definiciones y
Conceptos
Datos

Representaciones
numéricas

Observación

Variación
Fenómenos
naturales

Definiciones y
Conceptos
Variable
Característica

Azar

Variable
Aleatoria
Cuantitativa

Numérica
Magnitud

Continua (Real)
Discreta (Entero)

Cualitativa

Varias categorías
Mutuamente
excluyentesEscalas de medida
Nominal

•Categorías
•Nombres o
designaciones
•Diferentes
•No hay superior

Trucha Tilapia
1 ≠ 2

Ordinal

•Categorías
•Nombres o
designaciones
•Diferentes
•Orden + a -

Intervalo

•Valores números
•Diferencia entre
medidas
•Cero y unidad
arbitrarios

Razón

•Más potente
•Cuánto mayor
•Cero y unidad
absolutos

Tamaño

Temperatura

PesoGrande > Pequeño

0 = No ausencia

2,5 kg > 1,8 kg

Población y muestra
•Población: Conjunto de todos los valores posibles de una variable medida en cualquier
escala, con espacio definido y características comunes.
•Muestra: Parte representativa de una población, extraída correctamente.

Muestra
Tamaño n
Estadígrafos

Población
Tamaño N
Parámetros

Generalización

CicloInferencial

Análisis
estadístico

Estadística
Descriptiva

Estimación

Inferencia
Pruebas de

hipótesis

Estadística Inferencial

Valores
estadísticos

Qué se entiende por
Diseño Experimental?
Planear el
Experimento

Problema

Información
Pertinente

Secuencia de
Pasos previstos
De antemano

Conclusiones
válidas

Análisis
objetivo

Propósito del
DiseñoExperimental?
Dieta 1

Dieta 2

Dieta 3

Inferencia
Estadística

Información

Población?:
Granja
Región
País

Muestra

Costoso
Lento
Imposible

Información

Pertinente
Confiable

Diseño
Problema

Eficiente

Tratamiento, Unidad y
Error experimental
Conjunto particular
de condiciones
experimentales
que deben imponerse
a una unidad
experimental

TratamientoVariables independientes
que promueven cambios
sobre variables dependientes

Procedimiento,
método o
estímulo cuyos
efectos se
desean estimar
o comparar

Tratamiento, Unidad y
Error experimental
Aquella a la
cual se aplica
un solo
tratamiento
en una sola
repetición del
experimento
básico

Unidad
Experimental
Iguales
condiciones

T1

T2

T3

T4

R1

T1R1

T2R1T3R1

Error
T4R1

R2

T1R2

T2R2

Experimental
T3R2 T4R2
(EE)

R3

T1R3

T2R3

T3R3

T4R3

Cualquier elemento
que permita
delimitar una unidad
que recibe una sola
Aplicación del
tratamiento

Describe el fracaso de
llegar a resultado idénticos
con dos unidades experimentales
tratadas a forma idéntica

Replicación

Principios básicos del
DiseñoExperimental

Triángulo
de Fisher

Replicación
Experimento
se replica dos
o más veces

Unidad
Experimental

El mismo
tratamiento

Replicación
Media y error
estándar merecen
más confianza
Diferencia entre
tratamientos es
real?

Depende:
•Magnitud de las
diferencias.
•Variabilidad de los
datos

Ayudan a
controlar el EE

Aumentan la
precisión del
experimento

Replicación...