Título

Curso taller: Experimentos Pecuarios.

Responsables

Escuela de Ingeniería Agronómica, FCAV, UASD.

Instructor

Ángel Pimentel

Importancia del Curso –Taller.

Para producir la transferencia de productos tecnológicos y alcanzar los impactos significativos a nivel de los usuarios, se necesita del conocimiento a profundidad de los principios fundamentales de la metodología de la investigación. Esto   incluye los procesos de la colección de los datos (diseños, muestreos, otros), el análisis, la interpretación y el resumen correcto de la información. Resultados como afirmar que la nueva tecnología no supera a la tradicional, cuando en realidad si, o viceversa, se estarían cometiendo errores garrafales que solo conducen a la pérdida de recursos económicos y tiempo. De aquí la importancia de fortalecer las competencias en el investigador que realiza la investigación respecto al uso de diseños apropiados de experimentos, identificando los factores que pueden producir variabilidad en sus resultados y minimizando lo más posible el error experimental. En ese mismo orden, crear las competencias para que el mismo esté en la capacidad de analizar, interpretar y obtener conclusiones a partir de los resultados de investigación con el menor riesgo posible en la descripción de sus poblaciones, la estimación de sus parámetros o en la validación de sus hipótesis. Todo esto concatenado a los tres entes involucrados en el desarrollo tecnológico, a saber: Investigador, trasferidor y beneficiario final de la tecnología

Dirigido a:

Profesionales de ciencias pecuarias, veterinarias, industrias lácteas, estudiantes de términos, estadísticos, otros interesados.

Descripción del curso-taller:

“Estudio del diseño de experimentos, análisis de varianza, covarianza, regresión y correlación, métodos de análisis post-andeva, aplicados a problemas de investigación en diferentes tópicos de la pecuaria”. En este curso el participante se familiarizará con los fundamentos del diseño y análisis de los experimentos más comúnmente usados en las ciencias pecuarias, veterinarias e industrias lácteas. Estos conceptos se enfatizarán sobre la base de la discusión de problemas reales.El interés radica en el desarrollo de habilidades en las cuales el participante sea capaz de obtener conclusiones válidas a partir de un correcto diseño, recolección de datos y posterior análisis, mediante el uso de un ordenador.

Objetivos:

Se espera que al finalizar el curso taller, el participante pueda:

• conocer y aplicar los principales diseños experimentales (completamente aleatorizados, bloques completos aleatorizados, cuadrados latinos, parcelas divididas, parcelas subdivididas, otros.) y los modelos usados para sus análisis (modelos con un criterio de clasificación, con submuestreo, factoriales, de efectos fijos, aleatorios y mixtos).
• Conocer las ventajas y las limitaciones de los modelos comúnmente usados.
• Diseñar y analizar experimentos, obteniendo conclusiones válidas.
• conocer y aplicar regresión polinomial y múltiple en situaciones experimentales.
• analizar los modelos estudiados usando programas computarizados y obtener conclusiones válidas a partir de las salidas de computación.

Resultadosesperados.

• Creadas y/o fortalecidas las capacidades en el participante para diseñar, conducir, analizar, interpretar y obtener conclusiones válidas de sus investigaciones científicas que ayudan a la toma de decisiones más inteligentes.

Prerrequisitos

Es necesario el dominio de los conceptos básicos del razonamiento estadístico aplicado a problemas en las diferentes áreas de las ciencias. Además, se espera que los participantes posean destrezas básicas en el uso de computadoras personales.

Actividades:

Conferencia: tres conferencias, una por día, en horario matutino.

Laboratorio: Tres laboratorios,uno por día, en horario vespertino.

Se asignará un ejercicio de laboratorio semanal que deberá estar resuelto antes  del laboratorio correspondiente.

Es necesario disponer de una computadora Laptop.

Conferencia

     8.30 a.m a 12:00 m

Laboratorio

1:00 p.m a 4:00 p.m

Lugar

Salón de conferencia, Prof. Rafael Martínez Richiez, Facultad de Ciencias Agronómicas y Veterinarias, Engombe.

Universidad Autónoma de Santo Domingo.

Contacto

Instructor:            Ángel Pimentel

                Tel:   809 473 6168

Clar: 809 501 2469

                Clar: (809) 903 – 1150

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                                Email: Esta dirección de correo electrónico está protegida contra spambots. Usted necesita tener Javascript activado para poder verla.Esta dirección de correo electrónico está protegida contra spambots. Usted necesita tener Javascript activado para poder verla.Esta dirección de correo electrónico está protegida contra spambots. Usted necesita tener Javascript activado para poder verla.

Tema:

Conferencias

Laboratorio

Competencias a fortalecer

Día 1: Sábado 24 de noviembre

Importancia de planificar, conducir, analizar e interpretar correctamente resultados de investigación en el ámbito pecuario

Introducción al uso de programas estadísticos.

Fortalecer la cultura general de la importancia de considerar estos elementos en el proceso de investigación.

1) Diseño, análisis e interpretación de experimentos pareados y sorteados.

Análisis de datos con el uso de programas estadístico en experimentos pareados e independientes.

Fortalecer las competencias en la selección e implementación de ambos diseños

Diseños completamente aleatorizados y Diseños en bloques completos aleatorizados

Empleo de programas estadísticos para el análisis de datos e interpretación de resultados

Definir los criterios para la selección de un diseño u otro y obtener conclusiones a partir de salidas de datos de un software.

Día 2: sábado 01 de diciembre de 2018

Criterios de modelización de los diseños: verificación de Supuestos.

Uso de software para obtención de  ruebas para la verificación de supuestos del análisis de varianza en el campo  paramétrico:

• Normalidad
• Hocedasticidad
• Independencia de residuos.

Reconocer la importancia del a cumplimiento de los requisitos en la aplicación de un modelo estadístico para el análisis de datos, y cómo esto puede afectar las conclusiones que se derivandel experimento.

2) Análisis post-andeva:

1. Comparaciones múltiples:

• DMS
• Duncan
• Tukey:
• Dunnet
  SNK
• Scheffett
• Bonferroni

1. Uso de contrastes ortogonales

Generación de pruebas de comparaciones múltiples y contrastes a partir del uso de un computador

Crear las competencias necesarias para que el investigador pueda decidir entre un método y otro, que le permita conclusiones válidas a partir de su correcta decisión.

Estructuras y modelos de diseños con más de una gradiente: Diseños Cuadrados Latinos y Grecolatinos.

Generación de salidas de datos para DCL y DCGL e interpretación de resultados de investigación con el uso de software.

Crear las competencias para su correcto uso, con la identificación de gradientes de variabilidad e interpretación de datos a partir de estos diseños.

Estructura factorial de tratamientos: Experimentos en arreglos factoriales

Generación e Interpretación de salidas de datos a partir de un software estadístico.

Promover una cultura de conocimiento para el uso de estos arreglos e interpretar correctamente salidas.

Día: Sábado 8 de diciembre

Diseños con estructura anidada de tratamientos: Parcelas divididas y subdivididas, en bloques y completamente aleatorizadas.

4) Generación de salidas de datos para Diseños de Parcelas Divididas y subdivididas e interpretación de resultados de investigación con el uso de software.

Afianzar los fundamentos para el empleo de este tipo de estructura de diseño, como la generación e interpretación de salidas, que conduzcan a conclusiones válidas.

4) Análisis de datos conforme a la naturaleza de los factores y variables:

1. Regresión lineal
2. Regresión polinomial
3. Regresión Múltiple
4. Análisis de Correlación

Uso de software en la modelización e interpretación de resultados. Ajustes de modelos, selección ´Múltiple de Variables

Introducir al participante en las técnicas de análisis conformes al objetivo y la naturaleza de sus factores y variables en estudio que le permitan más robustez en sus resultados, por ende, en sus conclusiones.

Minimización de la variabilidad experimental: uso de técnicas de covarianzas en el diseño.

Generación e interpretación de salidas en análisis de covarianzas con el uso de software.

Ofrecer una gama de alternativas para controlar la variabilidad experimental, común en experimentos pecuario.

Título

Curso taller: Experimentos Agrícolas.

Responsables

Escuela de Ingeniería Agronómica, FCAV, UASD.

Instructor

Ángel Pimentel

Importancia del Curso –Taller.

Para producir la transferencia de productos tecnológicos y alcanzar los impactos significativos a nivel de los usuarios, se necesita del conocimiento a profundidad de los principios fundamentales de la metodología de la investigación. Esto   incluye los procesos de la colección de los datos (diseños, muestreos, otros), el análisis, la interpretación y el resumen correcto de la información. Resultados como afirmar que la nueva tecnología no supera a la tradicional, cuando en realidad si, o viceversa, se estarían cometiendo errores garrafales que solo conducen a la pérdida de recursos económicos y tiempo. De aquí la importancia de fortalecer las competencias en el investigador que realiza la investigación respecto al uso de diseños apropiados de experimentos, identificando los factores que pueden producir variabilidad en sus resultados y minimizando lo más posible el error experimental. En ese mismo orden, crear las competencias para que el mismo esté en la capacidad de analizar, interpretar y obtener conclusiones a partir de los resultados de investigación con el menor riesgo posible en la descripción de sus poblaciones, la estimación de sus parámetros o en la validación de sus hipótesis. Todo esto concatenado a los tres entes involucrados en el desarrollo tecnológico, a saber: Investigador, trasferidor y beneficiario final de la tecnología

Dirigido a:

Profesionales de las ciencias agrícolas y biológicas, estudiantes de términos, estadísticos, otros interesados.

Descripción del curso-taller:

“Estudio del diseños de experimentos, análisis de varianza, covarianza, regresión y correlación, métodos de análisis post-andeva, aplicados a problemas de investigación en diferentes tópicos de la agricultura”. En este curso el participante se familiarizará con los fundamentos del diseño y análisis de los experimentos más comúnmente usados en las ciencias,con aplicación en la agricultura. Estos conceptos se enfatizarán sobre la base de la discusión de problemas reales.El interés radica en el desarrollo de habilidades en las cuales el participante sea capaz de obtener conclusiones válidas a partir de un correcto diseño, recolección de datos y posterior análisis, mediante el uso de un ordenador.

Objetivos:

Se espera que al finalizar el curso taller, el participante pueda:

• conocer y aplicar los principales diseños experimentales (completamente aleatorizados, bloques completos aleatorizados, cuadrados latinos, parcelas divididas, parcelas subdivididas, otros.) y los modelos usados para sus análisis (modelos con un criterio de clasificación, con submuestreo, factoriales, de efectos fijos, aleatorios y mixtos).
• Conocer las ventajas y las limitaciones de los modelos comúnmente usados.
• Diseñar y analizar experimentos, obteniendo conclusiones válidas.
• conocer y aplicar regresión polinomial y múltiple en situaciones experimentales.
• analizar los modelos estudiados usando programas computarizados y obtener conclusiones válidas a partir de las salidas de computación.

Resultadosesperados.

• Creadas y/o fortalecidas las capacidades en el participante para diseñar, conducir, analizar, interpretar y obtener conclusiones válidas de sus investigaciones científicas que ayudan a la toma de decisiones inteligentes.

Prerrequisitos

• Es necesario el dominio de los conceptos básicos del razonamiento estadístico aplicado a problemas en las diferentes áreas de las ciencias.
• Además, se espera que los participantes posean destrezas básicas en el uso de computadoras personales.

Actividades:

• Conferencia: tres conferencias, una por día, en horario matutino.

• Laboratorio: Tres laboratorios, uno por día, en horario vespertino.

• Se asignará un ejercicio de laboratorio semanal que deberá estar resuelto antes  del laboratorio correspondiente.

• Es necesario disponer de una computadora Laptop.

Conferencia

     8.30 a.m a 12:00 m

Laboratorio

1:00 p.m a 4:00 p.m

Lugar

Salón de conferencia, Prof. Rafael Martínez Richiez, Facultad de Ciencias Agronómicas y Veterinarias, Engombe.

Universidad Autónoma de Santo Domingo.

Contacto

Instructor:          Ángel Pimentel

                Tel: 809 473 6168

Clar: 809 501 2469

                Clar: (809) 903 – 1150

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Tema:

Conferencias

Laboratorio

Competencias a fortalecer

Día 1: Jueves 22 de noviembre

Importancia de planificar, conducir, analizar e interpretar correctamente resultados de investigación en el ámbito agrícola

Introducción al uso de programas estadísticos.

Fortalecer la cultura general de la importancia de considerar estos elementos en el proceso de investigación.

1) Diseño, análisis e interpretación de experimentos pareados y sorteados.

Análisis de datos con el uso de programas estadístico en experimentos pareados e independientes.

Fortalecer las competencias en la selección e implementación de ambos diseños

Diseños completamente aleatorizados y Diseños en bloques completos aleatorizados

Empleo de programas estadísticos para el análisis de datos e interpretación de resultados

Definir los criterios para la selección de un diseño u otro y obtener conclusiones a partir de salidas de datos de un software.

Día 2: Jueves 29 de noviembre de 2018

Criterios de modelización de los diseños: verificación de Supuestos.

Uso de software para obtención de pruebas para la verificación de supuestos del análisis de varianza en el campo paramétrico.

• Normalidad.
• Homocedasticidad
• Independencia de residuos

Reconocer la importancia del cumplimiento de los requisitos a en la validación de un modelo estadístico en el análisis de datos, y cómo esto puede afectar las conclusiones en el experimento.

2) Análisis post-andeva:

1. Comparaciones múltiples:

• DMS
• Duncan
• Tukey:
• Dunnet
  SNK
• Scheffett
• Bonferroni

1. Uso de contrastes ortogonales

Generación de pruebas de comparaciones múltiples y contrastes a partir del uso de un computador

Crear las competencias necesarias para que el investigador pueda decidir entre un método y otro, que le permita conclusiones válidas a partir de su correcta decisión.

Estructuras y modelos de diseños con más de una gradiente: Diseños Cuadrados Latinos y Grecolatinos.

Generación de salidas de datos para DCL y DCGL e interpretación de resultados de investigación con el uso de software.

Crear las competencias para su correcto uso, con la identificación de gradientes de variabilidad e interpretación de datos a partir de estos diseños.

Estructura factorial de tratamientos: Experimentos en arreglos factoriales

Generación e Interpretación de salidas de datos a partir de un software estadístico.

Promover una cultura de conocimiento para el uso de estos arreglos e interpretar correctamente salidas.

Día: Jueves 6 de diciembre

Diseños con estructura anidada de tratamientos: Parcelas divididas y subdivididas, en bloques y completamente aleatorizadas.

4) Generación de salidas de datos para Diseños de Parcelas Divididas y subdivididas e interpretación de resultados de investigación con el uso de software.

Afianzar los fundamentos para el empleo de este tipo de estructura de diseño, como la generación e interpretación de salidas, que conduzcan a conclusiones válidas.

4) Análisis de datos conforme a la naturaleza de los factores y variables:

1. Regresión lineal
2. Regresión polinomial
3. Regresión Múltiple
4. Análisis de Correlación

Uso de software en la modelización e interpretación de resultados. Ajustes de modelos, selección ´Múltiple de Variables

Introducir al participante en las técnicas de análisis conformes al objetivo y la naturaleza de sus factores y variables en estudio que le permitan más robustez en sus resultados, por ende, en sus conclusiones.

Minimización de la variabilidad experimental: uso de técnicas de covarianzas en el diseño.

Generación e interpretación de salidas en análisis de covarianzas con el uso de software.

Ofrecer una gama de alternativas para controlar la variabilidad experimental, común en experimentos agrícola.