Alcances De Las Pruebas De Campo En...
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Alcances De Las Pruebas De Campo En Avicultura
Marco A. Rebollo Franco, DVM
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Adopción De Tecnología
´ Objetivo:´ Competitividad´ Reducción de Costos´ Diferenciación
´ Categorías:´ Nutrición: aditivos, ingredientes, formulación, analíticos´ Sistemas Productivos: equipos, instalaciones, diseño´ Medicina preventiva: medicamentos, vacunas´ Informáticos: control, comunicación, información
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Criterios y Precauciones
´ Compatibilidad con nuestro sistema de producción´ Consistencia en la respuesta esperada´ Retorno económico´ Ventaja comparativa´ Vigencia´ Soporte técnico / garantía´ Calidad
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Pruebas de Campo´ Evaluación piloto que busca probar un producto en nuestro sistema
específico, bajo nuestras propias condiciones y sujeto a todas sus variables.
´ VARIABLES:´ Granja – galpón
´ Sistema de Producción
´ Estirpe
´ Origen
´ Sexo
´ Población
´ Retos infecciosos
´ Procedimientos: vacunación, despique, sexado, lavado, desinfección, saque, etc.
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Ventaja Esperada
´ IC´ GDP´ Calidad´ Mortalidad
´ Magnitud:10% 50’s – 70’s
5% 70’s – 80’s 3% 80’s – 90’s
1-2% 00’s – 10’s
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REPETIBILIDAD
´ Que la respuesta esperada suceda varias veces.´ Con frecuencia confiable
´ A una magnitud rentable
´ Especie animal y función zootécnica
Homogeneidad - Uniformidad
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VALIDACIÓN
´ Validación Interna´ Rigor científico para una evaluación precisa y exacta
´ Validación Externa´ Compatible con la situación real
´ Evaluación (Investigación) Observación
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Prueba de Producto X vs Y
Producto X Producto Y DiferenciaX vs. Y
Granja Etiopía Etiopía -Unidad 4 5 -Galpón 6, 8, 11 3, 6, 9 -Estirpe Cobb 500 FF Cobb 500 FF -Edad, d 46 45 -Aves por m2 13.3 13.6 -Pollos Iniciados 74,785 76,143 -% Mortalidad 3.09 3.72 - 0.63Peso Final, Kg 2.611 2.476 + 0.135Conversión 1.941 1.919 + 0.022IPE 283 276 + 7
Error por:• Edad• Salida• Densidad• Granja• Galpón• Sexo• Orígen• Manejo
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Datos De Producción Pollo De EngordaGranja Galpón Sexo Mortalidad, % Peso, Kg Consumo ICMarina I 1 M 5.1 2.809 4.944 1.760Corral 7 4 M 3.1 2.718 5.075 1.867Rosas 3 M 6.7 2.880 5.190 1.802Marina I 2 M 4.7 2.902 5.183 1.786Herradura 2 M 8.7 2.865 5.148 1.797Puntas 1 M 9.9 2.790 5.036 1.805Corral 7 5 M 3.0 2.681 4.743 1.769Marina II 7 M 4.3 2.905 5.177 1.782Tunal 9 6 M 5.6 2.731 5.025 1.840Herradura 3 M 5.4 2.799 4.509 1.611Rosas 4 M 7.6 2.765 4.864 1.759Puntas 2 M 5.8 2.855 5.119 1.793Otumba 1 M 3.7 2.795 5.562 1.990Corral 7 6 M 8.8 2.940 5.295 1.801Otumba 2 M 5.6 3.056 5.495 1.798Tunal 9 7 M 4.6 2.780 4.851 1.745Marina II 8 M 3.5 2.845 4.780 1.680Tunal 9 8 M 5.7 2.766 4.912 1.776Herradura 4 M 8.4 2.873 5.235 1.822Rosas 5 M 7.7 2.800 5.096 1.820
Promedio 5.9 2.828 5.062 1.790DS 2.039 0.086 0.250 0.072CV% 35% 3% 5% 4%
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ERROR / RUIDO
´ Error: ´ VALOR VERDADERO vs. VALOR MEDIDO
´ Error Aleatorio: variabilidad o ruido en un sistema ´produce imprecisión - tamaño de muestra
´ Error Sistemático o sesgo: desviaciones que no se deben al azar (calibración)´ Inexactitud – cambiar sistema
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Error Aleatorio vs Error Sistemático
Stat 509, Penn State, https://onlinecourses.science.psu.edu/stat509/node/26
Exactitudy
Precisión
Exactitude
Imprecisión
Inexactitudy
Precisión
Inexactitudy
Inprecisión
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Problemas de Experimentar En Granjas - Prueba En Galpón -
´ Estimaciones de punto sesgadas de los efectos del tratamiento´ PROBLEMA CON ALEATORIZACIÓN
´ Estimaciones con probabilidad inexacta de efectos por tratamiento:´ Pseudoreplicas – asignación de error inapropiado´ Grados de libertad incorrectos para prueba estadística
´ Problemas para Inferencia CausalSt-Pierre, N. 2013, OSU
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Estimaciones de punto sesgadas de los efectos del tratamiento
´ Es implícita si el análisis de los tratamientos no tienen replicas (un galpón por tratamiento).´ El efecto del tratamiento es TOTALMENTE confundido con el efecto de la unidad
(galpón).
St-Pierre, N. 2013, OSU
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Aleatorización
´La asignación al azar de tratamientos a unidades
experimentales es una condición necesaria para errores
independientes, pero NO escondición suficiente. TODOS los
factores no controlables deben ser también aleatorizados.
Independencia de los Errores St-Pierre, N. 2013, OSU
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Aleatorización
´Diseñar un experimento es como jugar con el diablo: solo una estrategia al azar
puede vencer todos sus sistemas de apuestas en contra.
R. A. Fisher
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Pseudoreplicación
´ Ausencia de independencia estadística´ Evaluación del efecto de un tratamiento con un término
de error inapropiado para la hipótesis que se está probando
Hurlbert 1984
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Pseudoreplicación
´Medir los niveles de ozono por 24 h no es igual que medir los niveles de ozono 1 h por día por 24 d, o medir los niveles de ozono una hora en 24 lugares distintos
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Grados de Libertad
´ Estimación de la probabilidad de que los resultados (variación) se deban a una casualidad.
´ Expresa la habilidad del sistema (observaciones) para fallar o claudicar en in hiperespacio K dimensional
St-Pierre, N. 2013, OSU
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Componentes de la Varianza
´ Dentro de una unidad experimental
VAR (Y)k = VP + VS + 1 - 1 VC
k k h
St-Pierre, N. 2013, OSU
Var. De corral Var. De Ave Var. De competencia
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Poder Calculado Para Conversión Alimenticia A Los 42 d De Edad Para Diferente Diferencia Entre Medias
Con Una DS = .04
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¿Decisiones Correctas O Incorrectas?
VerdadNo Funciona Si Funciona
Deci
sión
oJu
icio
ImplementarErrorTipo I
+ falso
Correcta
Rechazar CorrectaError
Tipo II- falso
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Condiciones Fundamentales Para Una Buena Evaluación
´Tratamientos bien definidos´Un grupo control´Número suficiente de réplicas verdaderas´Total aleatorización de todos los factores
no controlables
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Estas Condiciones No Suelen Encontrarse En El Campo
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Evaluación Administrativa Del Producto O Tecnología
´ Evidencia técnica (publicada) en instituciones acreditadas y confiables (neutrales) y revisadas por un comité tutorial.
´ Adopción de la tecnología en cuestión por otras compañías´ Evidencia de una respuesta de magnitud económica de más de
3 fuentes.´ Experiencia y resultados con el tipo de producto que
trabajamos.´ Evaluación del proveedor. Su solidez, respaldo, reputación´ Especialización en el tema propuesto.
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Evaluación Del Producto
´ Si decidimos probar el producto ya sea por falta de evidencia o de cumplimiento de los puntos anteriores,
debemos involucrar entonces una institución especializada (de investigación o universidad) que
pueda realizar una evaluación confiable
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RetornodelaInversión(ROI)
´ La respuesta es dinero, ahora ¿cual es la pregunta?
´ ¿Cual sería un buen retorno?
Preferible < 3:1
ROI = Ganancia – Costo de InversiónCosto de Inversión
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Gracias