Diseño de Experimentos en Modelos Agronómicos

Generales


• Proporcionar conocimientos básicos de Diseño de Experimentos para el manejo y análisis de datos.

• Comprender sus fundamentos teóricos.

• Aplicar paquetes estadísticos para la resolución de problemas prácticos.


Específicos: .

• Conocimientos básicos y comprensión de los fundamentos teóricos del Diseño de Experimentos.

• Conocimientos básicos del Diseño Completamente Aleatorizado.

• Conocimientos básicos del Diseño en Bloques Aleatorizados.

• Conocimientos básicos de los Experimentos Factoriales.

• Comprensión del Análisis de la Covariancia.

• Manejo del software estadístico para la resolución de problemas de Diseño de Experimentos.

• Entendimiento de las salidas del software estadístico.

• Unidad 1:
  Generalidades de inferencia estadística. Hipótesis estadísticas: hipótesis nula y alternativa. Tipos de errores. Nivel de significación de la prueba y valor de probabilidad asociada.

• Unidad 2:
  Principios básicos del diseño de experimentos. Objetivos de un experimento. Unidad experimental, factores, niveles y tratamientos. Error experimental.

• Unidad 3:
  Diseño completamente aleatorizado. Análisis de la Variancia. Ventajas y desventajas del diseño completamente aleatorizado. Modelo de efectos fijos. Comparaciones múltiples. Modelo de efectos aleatorios. Comprobación de la idoneidad del modelo. Suposición de normalidad. Estudio de residuos.

• Unidad 4:
  Diseño en bloques completos aleatorizados. Análisis de la Variancia. Comparaciones múltiples. Ventajas y desventajas del diseño en bloques completos aleatorizados.

• Unidad 5:
  Introducción a los diseños factoriales. Principios y definiciones básicas. Ventajas y desventajas de los diseños factoriales. Diseño factorial de dos factores. Estudio de la interacción. Diseño en parcelas divididas.

• Unidad 6:
  Otros diseños experimentales aplicados a los problemas agropecuarios: Bloques incompletos, Cuadrado Latino, Factorial, Anidado, en Franja, Testigos apareados. Principios y definiciones básicas. Ventajas y desventajas.

• Unidad 7:
  Análisis de Covariancia. Introducción. Usos del análisis de la Covariancia. El análisis de variables correlacionadas y ANCOVA. Segregación de las fuentes de variación.
  El modelo. Pruebas de medias de tratamientos ajustadas.

El curso está planificado para la modalidad a distancia a través de la plataforma educativa Carreras y Cursos, del SIED - Campus Virtual de la Universidad Nacional de Rosario.

La propuesta dispone de materiales y recursos de diseño multimedial que posibilitan el acceso a los contenidos de manera asincrónica, atendiendo a la organización autónoma de tiempos y espacios de aprendizaje.

Para garantizar una comunicación interactiva entre la docente y los/as estudiantes, como medio de carácter sincrónico (videoconferencia) se utilizará la plataforma institucional establecida. Los encuentros sincrónicos quedarán grabados y estarán disponibles en el aula a partir del día siguiente de la videoconferencia.

Las clases se desarrollarán en forma teórico-práctica, y la solución de problemas se hará a través del uso del software estadístico R y de la plataforma educativa.

Las clases prácticas tendrán como objetivo la resolución de problemas propuestos con datos, en los cuales los/as estudiantes deberán hallar la técnica estadística que mejor responda y se adapte a los objetivos planteados en cada caso. Para realizar esta tarea, los/as estudiantes contarán con un tutorial sobre el software utilizado para cada tipo de análisis que se llevará a cabo. Asimismo, trabajarán en la confección de programas en el software R, que les permitirán tomar las decisiones pertinentes sobre los datos.

Los contenidos están organizados en unidades temáticas (módulos). Estas unidades se desarrollarán durante las semanas de dictado de acuerdo al cronograma presentado. El material semanal de cada apartado quedará accesible según aparezca en el programa.

Las clases se llevarán a cabo mediante videos y tutoriales confeccionados por la docente, en los que se desarrollarán los contenidos teóricos y las aplicaciones en problemas biológicos.

Los/as estudiantes dispondrán, además, del material en formato PDF y de los archivos de datos utilizados para la parte práctica.

Se realizarán encuentros sincrónicos con el objetivo de responder preguntas e interactuar con los/as estudiantes, en un recorrido por los temas de cada módulo. Estos encuentros serán con asistencia obligatoria, y los/as estudiantes deberán alcanzar un 75% de asistencia.

Las consultas a través del foro estarán habilitadas durante todo el cursado.

Semana	Tema	Descripción	Cantidad de horas	Modalidad
1	Unidad 1 y 2 - Teoría	Generalidades y conceptos de inferencia estadística Generalidades del diseño de experimentos	2	Asincrónica
1	Unidad 3 - Teoría y Práctica	Diseño completamente aleatorizado	6	Asincrónica
1	2 Encuentros sincrónicos		3	Sincrónica
2	Unidad 4 - Teoría y Práctica	Diseño en bloques completos aleatorizados	6	Asincrónica
2	Unidad 5 - Teoría	Introducción a los diseños factoriales	6	Asincrónica
2	2 Encuentros sincrónicos		3	Sincrónica
3	Unidad 5 - Práctica	Resolución de problemas correspondientes a diseño factorial	6	Asincrónica
3	Unidad 5 - Práctica	Resolución de problemas correspondientes a parcelas divididas	6	Asincrónica
3	2 Encuentros sincrónicos		3	Sincrónica
4	Unidad 6 - Teoría	Otros diseños. Generalidades	3	Asincrónica
4	Unidad 7 - Teoría y práctica	Análisis de Covariancia	3	Asincrónica
4	2 Encuentros sincrónicos		3	Sincrónica

 

Evaluación:

La evaluación constará de dos partes:
1- Evaluación individual y asincrónica. Se fijará un día de la semana posterior a la finalización del cursado virtual, en el que se pondrá a disposición de los/as estudiantes, en Carreras y Cursos, una evaluación que tendrá horario de apertura y de cierre. Se utilizará la actividad Examen de dicha plataforma.
2- Los/as estudiantes deberán resolver un conjunto de problemas prácticos y realizar la entrega mediante la actividad Tarea, disponible en la plataforma.

Para aprobar el curso, los/as participantes deberán obtener, en cada una de las evaluaciones, un mínimo de 6 puntos sobre un total de 10.

Dra. Celina Beltrán
Estudios de grado y Posgrado:
Licenciada en Estadística por la Facultad de Ciencias Económicas y Estadística (UNR), en marzo del año 2000.
Postdoctorado, por la Universidad Nacional de Rosario, con Modalidad Proyecto. Título del proyecto: “Análisis y clasificación automática de textos mediante la utilización de técnicas estadísticas multivariadas”. Aprobó el informe final el 5 de septiembre de 2014.
Doctorado en Humanidades y Artes con mención Lingüística, en la Facultad de Humanidades y Artes (UNR), en diciembre de 2008. Título de tesis: “Modelización lingüística e información estadística en el análisis automático de textos”, dirigida por el Dr. Gabriel G. Bés de la Université Blaise-Pascal, Gril, Clermont-Ferrand, Francia.
Maestría en Estadística Aplicada, en la Facultad de Ciencias Económicas y Estadística (UNR), en octubre de 2004. Título de tesis: “Modelos para series de tiempo estacionales”, dirigida por la Magister María Teresa Blaconá.
Investigación:
Categorización en el Programa de Incentivos de la UNR: Categoría II.
Docencia de grado y posgrado actual:
Jefa de Trabajos Prácticos con dedicación exclusiva de la cátedra de Estadística, Facultad de Ciencias Agrarias (UNR), desde abril de 2009. Concursado el 21-03-2011. Docente del Doctorado en Ciencias Agrarias, Especialización en Bioinformática y Especialización en Producción Animal Sustentable. Facultad de Ciencias Agrarias (UNR).
Docente del Doctorado de la Facultad de Humanidades y Artes (UNR).