Estadística Aplicada. Diseño de Experimentos a Campo

 

Docentes:

BALZARINI, Mónica (Coordinadora)

DI RIENZO, Julio

Fundamentación

Las investigaciones agrícolas, experimentales y observacionales, inspiraron fundamentos de la estadística aplicada a principios del siglo XX.  La interacción de estos campos del conocimiento ha sido vasta y fructífera. Hoy, las tecnologías de la información posicionan a la estadística aplicada en la agricultura frente a nuevos y desafiantes problemas, principalmente debido al incremento de facilidades para recolección y procesamiento de datos. La incorporación de nuevas técnicas de análisis, como las multivariadas, en el estudio de interacciones y correlaciones tanto espaciales como temporales, promueve la generación de nuevos conocimientos.

Objetivo general

Este curso tiene como propósito brindar elementos teóricos y prácticos para el soporte estadístico de estudios experimentales u observacionales aplicados a la producción vegetal. Los contenidos están orientados al desarrollo de criterios para el análisis estadístico de datos, abordando la realización de análisis exploratorio multivariado de bases de datos y la adquisición de estrategias de análisis estadísticos.

Objetivos Específicos

  • Obtener el desarrollo de habilidades en el uso de distintos sistemas computacionales de análisis estadístico;
  • Interpretar los resultados obtenidos bajo diferentes algoritmos implementados en software estadísticos de distinta naturaleza;
  • Fortalecer la lectura y elaboración de publicaciones científicas en ciencias del cultivo agrícola;
  • Lograr criterios para la definición de estrategias de análisis estadísticos que se nutran de la complementariedad de ofertadas metodológicas actuales;
  • Estimular el pensamiento crítico para abordar nuevos problemas de investigación y desarrollar una estrategia de análisis en el contexto de la exploración y modelación estadística.

 

Contenidos

Unidad 1: Principios estadísticos

Conceptos de población, muestra y variables.

Estudios observacionales. Técnicas de muestreo a campo

Estudios experimentales. Principios del diseño experimental

Métodos estadísticos exploratorios. Gráficos y Medidas Resumen.

 

Unidad 2: Principios de la inferencia estadística

Estimación. Construcción de intervalos de confianza

Hipótesis científicas e hipótesis estadísticas.

Contraste de hipótesis estadísticas

Nivel de significación y errores de un contraste. Valores p.

Unidad 3: Modelos estadísticos

Modelos lineales de clasificación

Análisis de la varianza a uno y más factores de clasificación

Modelos para diseños experimentales clásicos

Modelos de regresión

Regresión lineal simple y múltiple

Regresión no lineal

Unidad 4: Estadística multivariada

Principios de reducción de dimensión

Análisis de componentes principales. Biplots.

Métodos de clasificación

Análisis de conglomerados

Análisis discriminante. Árboles de clasificación

Métodos para estudios de relaciones/interacciones

Regresión por mínimos cuadrados parciales (PLS)

ANOVA con componentes principales. GGE Biplot.

ACTIVIDADES PRÁCTICAS:

Las actividades se realizan de forma individual durante el curso de allí su carácter presencial.

Los conceptos teóricos y operativos del Software son abordados en la primera parte de la clase.   El alumno accede al Software: InfoStat lo instala y ejecuta. Durante cada encuentro el alumno desarrolla y práctica cada uno de los modelos estadísticos que aborda el curso.El análisis estadístico con soporte computacional se ejecuta mediante consignas previas que orientan a los estudiantes acerca de las actividades a realizar.

Modalidad: Presencial. Clases teórico-prácticas con uso intensivo de computadoras.

Carga horaria: 50 horas

Evaluación: La evaluación consiste en un trabajo final individual o en grupos de hasta tres personas. Se entrega un archivo de datos (ideotipos de maíz) correspondiente a un problema a resolver; cada grupo debe analizar los datos (o parte de los datos involucrados en el archivo) según considere conveniente. Luego de realizar el análisis estadístico con soporte computacional deberán elaborar un informe (por grupo) que contenga los principales resultados, interpretación de los mismos, así como una conclusión general sobre los objetivos del análisis desarrollado. Para acreditar, la nota mínima de este trabajo final debe ser de 7 (siete) puntos sobre 10 (diez).

Bibliografía

Balzarini, M.; Bruno, C. and A. Arroyo. 2005. Análisis de Ensayos Agrícolas Multi-ambientales. Ed. Brujas. Córdoba, Argentina

Balzarini, M.; Tablada, M.; Di Rienzo J.A. y L. Gonzalez. Software: InfoStat, aplicaciones puntuales de R y en Info-Gen.

Di Rienzo, J; Casanoves, F.; Gonzalez, L.; Tablada, E.; Díaz M.; Robledo, C. y M.  Balzarini. 2006. Estadística para las Ciencias Agropecuarias. 6ta Ed. Brujas. Córdoba, Argentina.

Montgomery D.C. 2000. Design of Experiments. 5th Edition. Willey.

InfoStat. Manual del Usuario (2008). Manual del Usuario. Grupo InfoStat, FCA, Universidad Nacional de Córdoba. Primera Edición, Editorial Brujas Argentina.