EVALUACIÓN DE INSECTICIDAS PARA LA PROTECCIÓN DE CULTIVOS. Métodos y análisis de resultados

Transcripción

1 EVALUACIÓN DE INSECTICIDAS PARA LA PROTECCIÓN DE CULTIVOS Métodos y análisis de resultados

2 Contenido 1. Métodos 2. Diseño 3. Monitoreo 4. Aspectos estadísticos 2

3 Introducción Deseo conocer la actividad de un compuesto para controlar determinada maleza insecto, enfermedad, etc., en un cultivo dado. Qué cosas necesito investigar Dosis a utilizar Actividad en el blanco biológico Selectividad al cultivo Momento de aplicación Consistencia en distintos ambientes etc, etc, etc... Ensayo el producto y obtengo resultados, pero... 3

4 Etapas fundamentales de la investigación agrícola 1. Concepción del problema 2. Planteamiento del experimento 3. Ejecución de la fase de campo 4. Recolección y obtención de los datos relativos a los resultados 5. Interpretación y obtención de los datos numéricos 6. Análisis estadístico para estimar su verdadero significado 7. Análisis económico 8. Conclusiones y recomendaciones 4

5 Características de un ensayo bien planeado 1. Simplicidad 2. Grado de previsión 3. Ausencia de error sistemático 4. Rango de validez de las conclusiones 5. Hacer el error experimental tan pequeño como sea posible 6. Dar una estimación a este error 5

6 Tengo algunas respuestas, no todas... Estas respuestas son más o menos probables, dependiendo del cuidado que puse al seleccionar el número de casos y/o situaciones a estudiar En estos casos las respuestas van acompañadas de su probabilidad Es entonces, cuando se recurre a la metodología estadística para avalar las conclusiones En estadística se trabaja con probables, por eso la presencia de niveles de significación α (es el nivel de riesgo que asumimos cuando sacamos conclusiones, ie. 5%) 6

7 La diferencia entre una ley universal y un modelo probabilístico es que en este último nunca se trabaja con certeza sino con un error o variable aleatoria. De ahí la diferencia entre Modelo Probabilístico y Modelo Matemático Necesitamos de la estadística y de la probabilidad porque la información que recibimos es incompleta 7

8 Unidad Experimental Unidad biofísica a la cual se le aplica el tratamiento Grupo de plantas, parcela experimental, frutos, etc. Tratamiento Conjunto de condiciones experimentales que serán impuestas a una unidad experimental en un diseño elegido. En experimentos unifactoriales, un tratamiento corresponde a un nivel de factor. En experimentos multifactoriales, un tratamiento corresponde a la combinación de niveles de factores. Dosis de insecticidas, selectividad sobre las plantas, formulaciones, etc. Repetición Cuando un tratamiento se aplica a más de una unidad experimental. Replicación, bloque. 8

9 Diseño experimental El diseño experimental es una técnica estadística que permite identificar y cuantificar las causas de un efecto dentro de un estudio experimental. Características: Evitar los sesgos sobre ciertos tratamientos. Objetivo claro y conciso Suficiente alcance Suficiente precisión. Error experimental mínimo Tamaño y forma de la unidad experimental Variables concomitantes Diseño del experimento 9

10 Error experimental El EE es la falta de coincidencia entre valores de parcelas que fueron tratadas de forma idéntica e independiente de la misma manera (repeticiones de un tratamiento). Depende de: Proporcionar un estimado del EE (error experimental) la variabilidad inherente a todo material experimental (dentro de una población no todos los individuos responden igual) Variaciones que surgen como resultado de cualquier falta de uniformidad en la conducción del experimento Las repeticiones dan un estimado del EE La aleatorización hace válido dicho estimado (asegura que los errores sean independientes) El control local permite disminuir el estimado del EE (obtener EE mínimos) 10

11 Evaluación de productos para la protección de cultivos Principios básicos del diseño experimental Repeticiones: Proporcionar un estimado del EE (error experimental) Mejoran la precisión (disminuye la desviación estándar.) Aumenta la inferencia Aleatorización Hace válido el estimado del EE (la aleatorización asegura la independencia de los errores) Hace válidas las pruebas de significancia Control local Material experimental homogéneo Diseño experimental adecuado Conducción física del ensayo, cuidado, seguimiento 11

12 Tipos de diseño experimental No típicos Diseño de Rumker A B C D A B C D A B C D Esquema sencillo Prácticas agronómicas fáciles de implementar Replicas muy alejadas entre sí Replicas 12

13 Tipos de diseño experimental No típicos Diseño de Mistcherlich A B C D A B C D A B C D Esquema sencillo Prácticas agronómicas fáciles de implementar Mayor homogeneidad Replicas muy alejadas entre sí Replicas 13

14 Tipos de diseño experimental No típicos Diseño de Ajedrez A B C D E F G H I J J I H G F E D C B A G H I J A B C D E F Replicas No es en una sola franja Tiene un orden sistemático Mayor precisión Diseño mas complejo 14

15 Tipos de diseño experimental Típicos Disposición Yámbica C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C Cada tratamiento entre dos parcelas controles 50 % del área experimental es control 15

16 Tipos de diseño experimental Típicos Disposición Dáctilo C 1 2 C 3 4 C 5 6 C Cada dos tratamiento se sitúa la parcela control 33 % del área experimental es control 16

17 Tipos de diseño experimental Típicos Diseño Zade C 1 2 C 3 4 C 5 6 C C 1 2 C 3 4 C 5 6 C C 1 2 C 3 4 C 5 6 C Replicas Disposición dáctilo Tiene un orden sistemático Mayor precisión Diseño mas complejo 17

18 Tipos de diseño experimental Típicos Diseño Konstantinov C 6 5 C 4 3 C 2 1 C C 3 4 C 5 6 C 1 2 C C 1 2 C 3 4 C 5 6 C Replicas Disposición dáctilo Tiene un orden sistemático Mayor precisión Diseño mas complejo 18

19 Tipos de diseño experimental Con distribución aleatoria Tratamientos apareados A B A B B A B A Cuando es posible aparear Número reducido de unidades experimentales Condiciones muy heterogéneas 19

20 Tipos de diseño experimental Con distribución completamente al azar Igual número de replicas por tratamiento T0 T1 T4 T2 T3 T3 T1 T0 T1 T2 T4 T0 T3 T3 T4 T2 T2 T1 T0 T4 Lugar y unidades experimentales muy uniformes Experimento pequeño sin perdida de grados de libertad Muy sencillo 20

21 Tipos de diseño experimental Con distribución completamente al azar Diferente número de replicas por tratamiento T0 T1 T2 T2 T3 T3 T3 T0 T1 T2 T3 T2 T1 T0 T1 Lugar y unidades experimentales muy uniformes Experimento pequeño sin perdida de grados de libertad Muy sencillo Tratamiento con mayor número de replicas es el de mayor análisis. 21

22 Tipos de diseño experimental Con distribución en bloques al azar T0 T1 T9 T7 T2 T6 T8 T4 T5 T3 Variedad T4 T7 T1 T6 T9 T0 T5 T3 T2 T8 T2 T6 T4 T8 T0 T3 T1 T5 T7 T9 T3 T5 T7 T4 T9 T6 T2 T1 T8 T0 Es la de mayor uso y tiene grandes ventajas Agrupa unidades experimentales en bloques uniformes Homogeneidad entre el bloque y heterogeneidad entre bloques Replicas 22

23 Tipos de diseño experimental Con distribución en bloques al azar Características Cuando el número de tratamientos es de tres a quince. Cuando se conoce el gradiente de la variabilidad Flexibilidad si se pierde una repetición Homogeneidad entre el bloque y heterogeneidad entre bloques Pasos Dividir en bloques (igual al número de repeticiones) Dividir el bloque en el número de unidades experimentales Sortear independientemente, en cada bloque los tratamientos Todo manejo debe hacerse por repeticiones 23

24 Tipos de diseño experimental Distribución en cuadrado latino T0 T1 T3 T2 T3 T2 T0 T1 T1 T3 T2 T0 T2 T0 T1 T3 Número de tratamientos está entre 4 y 10 Se conoce la variabilidad en dos sentidos perpendiculares Rígido en el número de repeticiones Se reducen los grados de libertad 24

25 Tipos de diseño experimental Número de replicaciones Para determinar el numero de repeticiones es necesario Revisar la bibliografía respectiva Consultar con investigadores de experiencia Diseñar ensayos en blanco Considerar que los G.L. para el error sean mayores que 10 Sacrificar el tamaño para mayor numero de repeticiones Considerar la distribución de los tratamientos y su numero Destacar la importancia del costo de la unidad experimental Considerar el manejo y los objetivos del experimento Dar importancia a las ventajas y desventajas del uso de un alto numero de repeticiones 25

26 Métodos de muestreo Muestra es un parte representativa de la población que se selecciona para ser estudiada ya que la población es demasiado grande como para analizarla en su totalidad A esta porción mas pequeña y representativa de la población se le denomina muestra Una muestra es un subconjunto de la población seleccionado: Científicamente Al azar. Todos los elementos de la población tienen la misma posibilidad de ser seleccionados ya sea por sorteo, o cualquier método al azar 26

27 Métodos de muestreo 1. Inspección de las plantas 2. La captura con jama 3. La captura con trampas Mecánicas Dotadas de sustancias atractivas 27

28 Métodos de muestreo 28

29 Métodos de muestreo Conteos Huevos Ninfas / larvas Pupas Adultos Larvas de acuerdo a su estado de desarrollo 29

30 Spodoptera frugiperda 30

31 Métodos de muestreo Larvas de acuerdo a su estado de desarrollo 31

32 Spodoptera frugiperda Escala visual de Davis Definiciones: Lesión: Tejido verde removido, tejido membranoso aún presente. Agujeros: Tejido completamente removido, se puede ver a través de la hoja. Forma Irregular: Ni redondo ni alargado. Circular: De forma redonda. Alargado: No es de forma redonda. B A J O Sin daño a pocas* (3 o menos) lesiones (perforaciones del tamaño de un alfiler) presentes en cogollos. Perforaciones del tamaño de un alfiler y lesiones circulares presentes sobre cogollos Pequeñas lesiones circulares y unas pocas lesiones alargadas (forma rectangular) hasta 1.3 cm de largo presentes en cogollos y hojas abiertas. 32

33 M E D I O Evaluación de insecticidas para la protección de cultivos 4 Varias (4 a 7) lesiones alargadas de pequeñas a medianas, de 1.3 a 2.5 cm, presentes en algunos cogollos y hojas abiertas. Varias lesiones alargadas grandes, de mas de 5 6 Varias lesiones alargadas grandes presentes en 2.5 cm de largo presentes en algunos varios cogollos y hojas abiertas y/o varios cogollos y hojas abiertas y/o algunos agujeros agujeros grandes de forma uniforme a irregular pequeños a medianos de forma uniforme a irregular (membrana base consumida) comidos desde el cogollo y/o hojas abiertas. comidos desde el cogollo y hojas abiertas. A L T O Muchas (8 o mas) lesiones alargadas de todo tamaño presentes en varios cogollos más muchos agujeros grandes de forma uniforme a irregular comidos desde el cogollo y hojas abiertas. 7 8 Muchas lesiones alargadas de todo tamaño presentes en la mayoría de los cogollos y hojas abiertas más muchos agujeros de medianos a grandes de forma uniforme a irregular comidos desde el cogollo y hojas abiertas. 9 Cogollo y hojas abiertas casi o totalmente destruidos. 33

34 Métodos de muestreo 34

35 Métodos de muestreo 35

36 Métodos de muestreo 36

37 Métodos de muestreo Conteos MTD Moscas / trampa / día Alimenticias Sexuales 37

38 Aplicación de los tratamientos 38

39 Aplicación de los tratamientos 39

40 Aplicación de los tratamientos 40

41 Aplicación de los tratamientos 41

42 Aplicación de los tratamientos 42

43 Aplicación de los tratamientos 43

44 Grado de eficacia 44

45 Grado de eficacia Abbott Schneider Orelli Henderson y Tilton Sun y Shepard Townsend y Heuberger Información disponible Población heterogénea Población Homogénea Infestación o individuos vivos Henderson y Tilton Abbott Mortalidad Sun y Shepard Schneider Orelli 45

46 Análisis de la información Estadísticas muéstrales Se calculan valores que resumen las características de los datos de la muestra Medidas de tendencia central Medidas de dispersión Forma Medidas de Posición 46

47 Análisis de la información Medidas de tendencia central Valor que tiende a tipificar o a ser el mas representativo de un conjunto de números Media aritmética. Mediana Moda Media geométrica Media aritmética ponderada 47

48 Análisis de la información Medidas de tendencia central Definición Ventajas Limitaciones Media Promedio de los datos Refleja cada valor Propiedades matemáticas atractivas Puede ser excesivamente influida por los extremos Mediana Valor central. La mitad de los valores son mayores, la otra mitad es menor Es menos sensible que la media Difícil de determinar si hay gran cantidad de datos Moda Valor con la frecuencia mas alta, el que se observa mayor número de veces Valor típico, mas valores en este punto que en cualquier otro No se presta para análisis matemático Puede o no haber un valor modal para algunos conjuntos de datos 48

49 Análisis de la información Relación entre tendencia central y la simetria de la distribución 49

50 Análisis de la información Medidas de tendencia central Valor que tiende a tipificar o a ser el mas representativo de un conjunto de números Media geométrica: Es la raíz n-ésima del producto de todos los números Media aritmética ponderada: Se calcula la media aritmética muestral adjudicando diferente importancia a cada uno de los datos. 50

51 Evaluación de productos para la protección de cultivos Análisis de la información Estadísticas muéstrales Medidas de dispersión Rango Desviación media Varianza Desviación estándar Coeficiente de variación 51

52 Análisis de la información Estadísticas muéstrales Medidas de dispersión Rango Es la diferencia que existe entre el valor mas grande y el mas pequeño Rango = max min Desviación media absoluta Es el promedio de las distancias absolutas de los datos a su media aritmética 52

53 Evaluación de productos para la protección de cultivos Análisis de la información Estadísticas muéstrales Medidas de dispersión Varianza poblacional 53

54 Evaluación de productos para la protección de cultivos Análisis de la información Estadísticas muéstrales Medidas de dispersión Varianza muestral 54

55 Análisis de la información Estadísticas muéstrales Medidas de dispersión Desviación estándar 55

56 Análisis de la información Estadísticas muéstrales Medidas de dispersión Coeficiente de variación 56

57 Evaluación de productos para la protección de cultivos Análisis de la información Analisis de varianza Transformaciones Raiz cuadrada Logaritmo Arcoseno Pruebas de comparación multiple Tukey Dunnett DMS Duncan Shcheefe Bonferoni 57