Nombre de la asignatura: Diseño de Experimentos Ambientales

Transcripción

1 Nombre de la asignatura: Diseño de Experimentos Ambientales Créditos: Aportación al perfil Toda actividad encaminada a aportar acervo a toda ciencia y saber humano, sea bajo el enfoque experimental de investigación y competencias profesionales a largo plazo, demanda el uso de métodos y técnicas experimentales asi como su análisis estadístico y por lo tanto la asignatura de diseños estadístico experimentales en el ámbito de la Ing. Ambiental permitirá: - Manejo y análisis de datos para en la prueba de hipótesis para llegar a conclusiones estadísticas. - el control de error experimental ayudando a la obtención de resultados y conclusiones confiables. - llegar a conclusiones con rigor científico, lo cual permitirá al alumno tener un sentido crítico y lógico para enfrentar la toma de decisiones propias de su formación, en todas las disciplinas de ingeniería y diseño de ingeniería agronómica. Por lo tanto: esta asignatura en refuerzo del resto del plan de estudios, contribuye a formar un Ingeniero Ambiental, con bases sólidas científicas, tecnológicas y de docencia.

2 Objetivo de aprendizaje Mediante el diseño Estadístico de experimentos, la generación de datos, análisis e interpretación de los resultados derivados de ellos, y mediante la confrontación de estas evidencias con las hipótesis planteadas, el alumno discrimina el efecto de factores de interés sobre rasgos relacionados con los procesos ambientales, cuantificando a su vez el grado de error, lo cual permitirá dar solución eficaz a problemas relacionados con la Ing. Ambiental. Competencias previas Estadística: Conceptos de Probabilidad - Experimento - Notación sumatoria - Datos no agrupados - Medidas de tendencia central - Medidas de dispersión - Distribución Normal - Media y varianza de una variable aleatoria 2 - Distribución de probabilidad χ y F Introducción a las Tecnologías de la Información - Bases de datos - Edición de bases de datos. - Utilización de Software a Análisis de datos (caso simple y caso multivariado) Metodos estadísticos: - Estimación por prueba de hipótesis - Prueba de hipótesis para la razón de varianzas: F de Fisher. - Pruebas de bondad de ajuste y tablas de contingencia: χ2 (ji-cuadrada) - Análisis de Varianza

3 Temario Unidad 1: Análisis de Varianza (ANOVA) 1.1. Partición de la varianza para más de dos muestras de datos independientes 1.2. Varianza total 1.3. Varianza dentro de grupo 1.4. Varianza entre grupos 1.5. Razón de varianza entre grupos y dentro de grupo 1.6. Relación unidad experimental y fuentes de variación Implicación del ambiente en fuentes de variación El concepto del modelo lineal estadístico Interpretación de la tabla de ANOVA Aplicación del ANOVA a tres o más grupos de datos para un criterio de clasificación Unidad 2: Relación de Variables 3.1. Covarianza Correlación Simple Múltiple Significancia de parámetros de correlación Regresión Regresión lineal o simple Regresión múltiple Regresión No lineal (polinomios ortogonales.) Significancia de los parámetros de regresión Manejo de software. Unidad 4 Regresión y Correlación 4.1. Regresión y correlación simple lineal 4.2. Regresión y correlación simple no lineal 4.3. Regresión y correlación múltiple lineal 4.4 Regresión y correlación múltiple no lineal Unidad 5 Diseño completamente al azar 5.1 Naturaleza del material experimental 5.2. Características de la aleatorización completamente al azar 5.3. Ventajas y desventajas del diseño completamente al azar 5.4. Fuentes de variación caso balanceado y no balanceado Suma de cuadrados Cuadrados medios Razón de varianza (F calculada) F teórica y conclusión Calculo de datos perdidos Manejo de software Unidad 6 Diseño bloques al azar

4 6.1. Naturaleza del material experimental Aleatorización con un criterio de restricción Independencia entre tratamientos y bloques Ventajas y desventajas del diseño en bloques al azar 6.5. Fuentes de variación Suma de cuadrados Cuadrados medios Razón de varianza (F calculada) F teórica y conclusión Calculo de datos perdidos Manejo de software Unidad 7 Prueba de comparación de medias 7.1. Diferencias mínimas significativas 7.2. Prueba de rango múltiple Prueba de Duncan Prueba de Tukey 7.3. Contrastes ortogonales Prueba de Scheffe Manejo de software Unidad 8 Diseño en cuadro latino 8.1. Naturaleza del material experimental 8.2. Aleatorización con dos criterios de restricción 8.3. Independencia entre tratamientos y criterios de restricción 8.4. Ventajas y desventajas con respecto a al diseño completamente al azar Fuentes de variación Suma de cuadrados Cuadrados medios Razón de varianza (F calculada) F teórica y conclusión Manejo de software Unidad 9 Arreglos factoriales 9.1. Diseño de tratamientos para dos y tres niveles de estudio 9.2. Implicación de la naturaleza del material experimental 9.3. Características de los diseños completamente al azar y bloques al azar con arreglo factorial de dos y tres niveles de estudio 9.4. Fuentes de variación para dos o tres niveles de estudio en diseño completamente al azar Suma de cuadrados Cuadrados medios Razón de varianza (F calculada) F teórica y conclusión 9.5. Fuentes de variación para dos o tres niveles de estudio en diseño de bloques al azar

5 Suma de cuadrados Cuadrados medios Razón de varianza (F calculada) F teórica y conclusión Manejo de software Unidad 10 Arreglos de confusión 10.1 Arreglos en parcelas dividas y en parcelas subdividas Implicación de la naturaleza del material experimental Características de los arreglos de parcelas divididas y subdivididas en diseños completamente al azar y bloques al azar Fuentes de variación para arreglos en parcelas divididas y subdividas en diseño completamente al azar Suma de cuadrados Cuadrados medios Razón de varianza (F calculada) F teórica y conclusión Fuentes de variación para arreglos en parcelas divididas y subdividas en diseños de bloques completamente al azar Suma de cuadrados Cuadrados medios Razón de varianza (F calculada F teórica y conclusión Manejo de software Definición de las competencias específicas Conocer las características del material experimental que determinan la aplicación libre y aleatoria de tratamientos a grupos de unidades experimentales Conocer y comprender las ventajas y desventajas de un diseño completamente al azar Conocer y aplicar las características del material experimental que determinan la aplicación aleatoria de tratamientos a unidades experimentales agrupadas en bloques Conocer y comprender las ventajas y desventajas de un diseño de bloques al azar Conocer y aplicar las características, ventajas y desventajas de las diferentes pruebas de medias y su aplicación a los diferentes protocolos de diseño de experimentos relacionados con el ámbito de la Ing. Ambiental

6 Conocer las características del material experimental que determinan la aplicación de Tratamientos a unidades experimentales agrupadas bajo dos criterios de restricción Conocerá las ventajas y desventajas de un diseño de cuadrado latino Conocer y explicar el diseño de tratamientos con más de un nivel de clasificación, así como el concepto de interacción con relación a la linealidad del modelo estadístico. Aplicar los arreglos de factores (dos o tres niveles) a través de los diseños experimentales básicos (DCA, DBA y DCL). Conocer las ventajas y desventajas de los arreglos factoriales en cada uno de los diseños básicos. Conocer y explicar el concepto del efecto confundido entre los niveles de un factor de estudio y la partición del error experimental entre los niveles de dichos factores de estudio. Conocer y explicar la estructura, características, ventajas y desventajas de los arreglos en parcelas divididas y subdividas a través de los diseños experimentales básicos Sugerencias didácticas transversales para el desarrollo de competencias profesionales Propiciar actividades de búsqueda, selección y análisis de información en distintas fuentes. Propiciar el uso de las nuevas tecnologías en el desarrollo de los contenidos de la asignatura. Propiciar la planeación y organización del proceso de programación en CNC.

7 Fomentar actividades grupales que propicien la comunicación, el intercambio argumentado de ideas, la reflexión, la integración y la colaboración de y entre los estudiantes. Propiciar, en el estudiante, el desarrollo de actividades intelectuales de inducción-deducción y análisis-síntesis, las cuales lo encaminan hacia la investigación, la aplicación de conocimientos y la solución de problemas. Llevar a cabo actividades prácticas que promuevan el desarrollo de habilidades para la experimentación, tales como: observación, identificación manejo y control de de variables y datos relevantes, planteamiento de hipótesis, de trabajo en equipo. Desarrollar actividades de aprendizaje que propicien la aplicación de los conceptos, modelos y metodologías que se van aprendiendo en el desarrollo de la asignatura. Propiciar el uso adecuado de conceptos, y de ternimología científico-tecnológica Proponer problemas que permitan al estudiante la integración de contenidos de la asignatura y entre distintas asignaturas, para su análisis y solución. Relacionar los contenidos de la asignatura con el cuidado del medio ambiente; así como con las prácticas de una ingeniería con enfoque sustentable. Observar y analizar fenómenos y problemáticas propias del campo ocupacional. Relacionar los contenidos de esta asignatura con las demás del plan de estudios para desarrollar una visión interdisciplinaria en el estudiante. (Se entienden las sugerencias didácticas como el conjunto de las actividades que el estudiante desarrollará y que el profesor indicará, organizará, coordinará y pondrá en juego para propiciar el desarrollo de competencias específicas establecidas en las unidades de

8 aprendizaje. Estas actividades no solo son importantes para la adquisición de las competencias específicas; sino que también se constituyen en aprendizajes importantes para la adquisición y desarrollo de competencias genéricas en el estudiante, competencias fundamentales en su formación pero sobre todo en su futuro desempeño profesional) Prácticas. (para la integración de Competencias genéricas y específicas integradas). En todas las unidades manejar paquetes estadísticos haciendo referencia a la solución de problemas teóricos y reales del área de la Ing. ambiental ó Ciencias ambientales Criterios de evaluación: Para evaluar el aprendizaje logrado se recomienda: Examen escrito sobre las bases y aplicación de los diseños experimentales La realización de prácticas considerando el uso de software Asistencia y participación en clase Análisis de datos derivados de visitas a bancos de datos Un trabajo integrador, en donde se apliquen las herramientas estadísticas del curso a un caso real Reporte de las visitas a los bancos de datos y centros de información estadística. Reporte de trabajos o practicas desarrolladas sobre la aplicación de los diseños Realización de un proyecto de investigación terminal o de corta duración donde se apliquen los diseños experimentales a casos concretos en el ámbito de la agricultura sustentable. Presentaciones orales por equipo de tópicos selectos del uso de diseños experimentales en la agricultura sustentable.