DCA-702 Diseños experimentales
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DCA-702
Diseos experimentales
Datos generales
Unidad acadmica: Departamento de Ingeniera Agroindustrial
Programa educativo: Doctorado en Ciencias Agroalimentarias
Nivel educativo: Doctorado en Ciencias
Estructura curricular: Lnea de Generacin y Aplicacin del Conocimiento
Denominacin: Metodolgica
Asignatura: Diseos experimentales
Carcter: Obligatorio
Tipo: Terico y prctico
Prerrequisitos: Mtodos estadsticos
Profesora: Ph.D. Ma. Carmen Ybarra Moncada, Dr. Arturo Hernndez
Montes
Ao: Primero
Sesin: Primavera
Semestre: Primero
Horas totales/semana: 4
Horas totales del curso: 64
Horas totales de estudio independiente/semana: 2
Horas totales de estudio independiente: 32
Crditos: 6
Clave: DCA-702
Introduccin
La ciencia estadstica y las matemticas han demostrado ser herramientas
fundamentales de investigacin en las ciencias biolgicas. En particular los diseos
experimentales han permitido un estudio planificado de fenmenos relacionados
con la ciencia, la tecnologa y la innovacin agroalimentaria que en gran medida se
realiza por la va experimental. Por esta razn, resulta muy conveniente que el
estudiante de las ciencias agroalimentarias comprenda y aplique las metodologas
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relacionadas con los diseos de experimentos y con el anlisis de la informacin
generada y, adems, sea capaz de realizar una interpretacin correcta de los
resultados para su difusin y emisin de recomendaciones.
La investigacin en alimentos aborda problemas de carcter experimental, dado que
los procesos de produccin, conservacin y transformacin son afectados por
variables ambientales, fisicoqumicas, biofsicas y bioqumicas, entre otras. Esto
implica una estrecha relacin con todas las asignaturas del Programa, a travs de
un acompaamiento metodolgico en todo el proceso de formacin cientfica. Por
tal motivo, el doctorando debe mostrar plena disposicin al aprendizaje de
metodologas y pensamiento estadstico, para aplicarlos a las asignaturas que curse
y a su proyecto de investigacin.
La asignatura Diseos experimentales es de formacin integradora y brinda el tipo
de conocimiento de carcter terico y prctico. Tiene relacin horizontal con las
asignaturas: Tpicos selectos de poscosecha I y Qumica de alimentos. Tiene una
amplia relacin vertical con todas las asignaturas del Programa, entre las que
destacan: Factores de precosecha que afectan la calidad poscosecha de frutos,
Ingeniera de procesos de manejo poscosecha de frutas y vegetales, Tpicos
selectos en alimentos de origen animal, Identificacin de compuestos orgnicos por
mtodos espectroscpicos, Modelacin matemtica y simulacin de bioprocesos,
Proyecto de investigacin I-VII, Seminario de investigacin I-IV y Tpicos selectos
de poscosecha II.
Metodologa de trabajo. La modalidad de la asignatura corresponde a un curso
terico y prctico con enfoque metodolgico y aborda actividades tales como: la
solucin de problemas y casos prcticos; respuesta a cuestionarios y trabajos de
investigacin individual y/o en equipo.
Los recursos materiales y didcticos constan de: libros, artculos cientficos,
ejercicios impresos, material audiovisual, conferencias, videos, equipo de cmputo,
can, software disponible (principalmente SAS y hoja de clculo; R, Unscrambler,
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Minitab). Recursos fsicos o lugar de trabajo es en biblioteca, aula, campo, sala de
cmputo y oficina.
Dado el carcter del contenido de esta asignatura se implementar en mayor grado
el mtodo de enseanza de las ciencias exactas y en menor cuanta los mtodos
de la conferencia, discusin en pequeos grupos, debate y estudios de casos.
La evaluacin de la asignatura consiste en tres niveles: inicial, intermedia y final. En
cada una se considera el trabajo individual y por equipo. Se contempla, adems,
trabajo independiente para la solucin de series de ejercicios; exposicin de temas
y aplicacin de exmenes.
Presentacin
Para generar, describir, analizar, as como para estimar e inferir aspectos de inters
sobre un problema de investigacin cientfica, se aplican los diseos
experimentales, que conforman un grupo de tcnicas tiles para el estudio de
situaciones que incluyen la medicin de variables sobre la unidad experimental.
La asignatura inicia con conceptos fundamentales de la metodologa de la
investigacin cientfica, contina con comparaciones entre medias muestrales y
finaliza con un amplio rango de enfoques de modelos de diseos experimentales y
su anlisis de varianza. El contenido contribuye a que el estudiante adquiera el
conocimiento y aplique los mtodos ms usuales en la investigacin cientfica, con
nfasis en el anlisis de procesos agroalimentarios.
Se contempla la activacin y desarrollo del pensamiento abstracto, para favorecer
el anlisis cuantitativo y cualitativo de diversos problemas asociados con el sector
agroalimentario, y promover el pensamiento disciplinario en la conduccin de la
investigacin cientfica.
Objetivos
Estructurar un pensamiento analtico, mediante los diseos experimentales,
para la planeacin de investigacin que contribuya a la solucin de problemas
en ciencia, tecnologa e innovacin del mbito agroalimentario.
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Manejar conocimientos fundamentales de diseo de experimentos, mediante el
estudio los principios tericos, para su comprensin y aplicacin en
investigaciones pertinentes.
Adquirir la capacidad de comunicacin y de trabajo en equipo, con estudios de
casos de diseos experimentales, para la formulacin de conclusiones y toma
de decisiones.
Contenido
Unidad I. Bases de la experimentacin.
(10 horas de teora)
Objetivo: Analizar los conceptos bsicos de la planeacin experimental, mediante
la discusin y aplicacin de conceptos, para apropiarse de las bases fundamentales
en la planeacin de una investigacin.
1.1. La estadstica en el mtodo cientfico.
1.2. Tipos de investigacin cientfica.
1.3. Investigacin experimental.
1.4. Conceptos bsicos en estadstica.
1.5. Error experimental y su control.
1.6. Seleccin de los tratamientos, de la muestra y de la unidad
experimental.
1.7. Teora de la estimacin lineal.
Unidad II. Comparaciones entre medias muestrales.
(10 horas teora)
Objetivo: Aplicar los mtodos de comparacin de medias ms conocidos, mediante
el uso de sus principios tericos, para el anlisis de resultados experimentales que
le permitan sugerir una solucin a problemas en ciencia, tecnologa e innovacin
del mbito agroalimentario.
2.1. Comparaciones entre dos medias muestrales.
2.2. Comparaciones mltiples.
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2.3. Contrastes ortogonales.
2.4. Simulacin de datos con elevada variabilidad.
Unidad III. Modelos de diseos experimentales y anlisis de varianza.
(26 horas teora)
Objetivo: Aplicar diseos experimentales, mediante el uso de metodologas
estadsticas y resultados de experimentos, para la sistematizacin, interpretacin y
comunicacin de la investigacin cientfica.
3.1. Modelos de clasificacin simple y de clasificacin doble (desglosar diseos
DCA, DBCA DBIA, SR, arreglos factoriales)
3.2. Modelo de efectos fijos y de efectos aleatorios.
3.3. Modelo de efectos mixtos.
3.4. Medidas repetidas.
3.5. Teora de datos perdidos.
Actividades prcticas
Esta asignatura consiste de seis prcticas, requiriendo un total de 18 horas. Las
actividades se realizarn en el aula o en la sala de cmputo.
No. Nombre de la
prctica Objetivos Horas Unidad
1 Planeacin
experimental
Disear la planeacin experimental de una investigacin cientfica, mediante la aplicacin de conceptos estadsticos fundamentales, para la propuesta de soluciones a problemas del mbito agroalimentario.
2 I
2 Comparaciones
de medias
Aplicar mtodos de comparaciones de medias y contrastes ortogonales a resultados experimentales, mediante el uso de un paquete estadstico, para determinar el efecto de los tratamientos.
Interpretar los resultados, con base en la teora y en el contexto particular del problema abordado, para la propuesta de soluciones a problemas del mbito agroalimentario.
4 I y II
3 Diseos de
experimentos
Analizar resultados experimentales, mediante la aplicacin de los modelos lineales estudiados, para la interpretacin de resultados y emisin de recomendaciones.
6 III
4 Exposicin
Exponer el informe final de una investigacin experimental conducida durante el semestre, mediante el uso de las TIC, para la comunicacin, difusin y crtica de resultados.
6 I-III
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Metodologa
Para desarrollar el proceso de enseanza y aprendizaje de los diseos
experimentales se implementan diversas actividades enfocadas a motivar el gusto
por la materia:
i. Tcnicas grupales: debates, lluvia de ideas.
ii. Tcnicas audiovisuales: videos documentales especializados.
iii. Solucin de problemas: ejercicios de retos, cuestionarios, mapas mentales.
iv. Tcnicas tradicionales: presentacin del profesor, seminario por estudiantes,
lecturas.
v. Aprendizaje basado en proyectos y estudios de caso.
Los recursos materiales y apoyos didcticos consisten en: libros, artculos
cientficos, ejercicios impresos, material audiovisual, conferencias, videos, equipo
de cmputo, can, pginas web, software disponible (principalmente SAS y hoja
de clculo; R, minitab). Recursos fsicos o el lugar de trabajo es en biblioteca, aula,
oficina y sala de cmputo.
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Evaluacin (E)
E Elaborar/presentar/ Indicadores Valor Objetivo
Inic
ial Examen diagnstico
individual
Examen 0 Valorar los conocimientos tericos y manejo de paquetes estadsticos, mediante un examen, para la definicin de prioridades de regularizacin.
Inte
rmed
ia
Casos hipotticos en clase Individual Por equipo
Reporte de soluciones
5 5
Elaborar soluciones a problemas propuestos, mediante la aplicacin de principios tericos y metodolgicos de los diseos experimentales, para la conclusin y propuesta de recomendaciones a casos de estudio del mbito agroalimentario.
Estudio independiente Casos Lecturas
Reportes, Anlisis de datos y soluciones.
10 10
Resmenes
Seminarios en equipo
Exposicin, material didctico
10
Examen 1 individual Unidad uno y dos
Examen 20
Examen 2 individual Unidad tres
Examen 20
Fin
al
Proyecto en equipo Reporte escrito, exposicin, uso de TIC
20
Elaborar un proyecto de investigacin relacionado con los objetivos de su LGAC y su tesis, mediante la aplicacin del mtodo cientfico, para la propuesta de soluciones y/o la realizacin de innovaciones en procesos de la agroindustria.
Bibliografa bsica
1. Box, G. E., Hunter, J. S. & Hunter, W. G. (2005). Estadstica para investigadores:
diseo, innovacin y descubrimiento. John Wiley & Sons. New, Jersey, U.S.A.
2. Jiang, J. (2005). Linear and generalized linear mixed models and their
applications. Springer. Davis, California.
3. Littell, R. C., Milleken, G. A., Stroup, W. W., Wolfinger R. D. & Schabenberger, O.
(2006). SAS for mixed models. SAS Institute Inc. Cary, NC.
4. Mason, R. L., Gunst, R. F. & Hess, J. L. (2003). Statistical Design and Analysis
of Experiments (with applications to engineering and science). Wiley-Interscience.
New, Jersey, U.S.A.
5. Martnez, G. A. (1994). Experimentacin Agrcola. Mtodos estadsticos. UACh.
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Bibliografa complementaria
6. Cochran, W. & G. Cox. (1992). Experimental Designs. Second Edition, John
Wiley & Sons Inc. New, Jersey, U.S.A.
7. Kuehl, R. O. (2001). Diseo de experimentos: Principios Estadsticos para el
diseo y anlisis de Investigaciones. Thomson Learning.
8. Montgomery, D. C. (1994). Diseo y Anlisis de Experimentos. Iberoamrica,
Mxico.
9. Steel, R. & Torrie J. (1985). Bioestadstica: principios y procedimientos. Segunda
Edicin, McGraw- Hill.
10. Wu, C. F. J. & Hamada, M.S. (2009). Experiments: Planning, Analysis, and
Optimization. Wiley & Sons Inc.
Publicaciones en revistas
Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology)
Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society)
Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics)
JNIRSJournal of Near Infrared Spectroscopy
Perfil del profesor
Especialista en Estadstica, preferentemente con Doctorado en Ciencias
(estadstica, gentica, matemticas, actuara, agricultura) con un mnimo de dos
aos de experiencia docente, de investigacin o de trabajo en las reas de
matemticas, actuara, gentica y/o agricultura.