Curso de diseño experimental 2137 Juan C. Benavides "Big" Biodiversity Experiment Universidad de Minnesota

Objetivos generales del curso Presentar los principios del diseño y analisis estadistico de experimentos en estudios cientificos-ecologicos comparativos

Métodos Clases teorico practicas Lunes 67-319 Viernes 67-108 Clases se dividen en dos partes teoria y practica Discusion de artículos

Contenido Teoría estadística Muestreo y replicación Comparación de dos medias Diseños completamente aleatorios Modelos ANOVA Diseños factoriales Diseños aleatorios y mixtos Diseños de bloques Análisis de covarianza

Literatura Design of Experiments: Statistical Principles of Research Design and Analysis 2nd Edition https://www.amazon.com/Design-Experiments-Statistical-Principles-Research/dp/0534368344/ Experimental Design and Data Analysis for Biologists https://www.amazon.com/Experimental-Design-Data-Analysis-Biologists/dp/0521009766 The R Book 2nd Edition https://www.amazon.com/R-Book-Michael-J-Crawley/dp/0470973927 Experimental Design at the Landscape Scale https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-0-387-21622-5_13 Microcosm Experiments have Limited Relevance for Community and Ecosystem Ecology http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.2307/2265490/full Spatial heterogeneity and the design of ecological field experiments http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.2307/1939923/full Pseudoreplication and the design of ecological field experiments http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.2307/1942661/full

Evaluación Actividades en clase (60%) Trabajo final (40%) Talleres clases (3) (30%) Talleres cortos desarrollando conceptos especificos Discusión artículos (30%) Presentación y discusión de artículos individual Trabajo final (40%) Desarrollo de un estudio propio donde se desarrolle una pregunta de investigación y se aplique un diseño experimental con el análisis correspondiente (individual) Entrega es en formato articulo (biotropica) haciendo énfasis en el diseño experimental y el análisis estadístico

Contacto Juan C. Benavides Correo e: jubenavides@javeriana.edu.co Pagina e: lepicolea.wordpress.com Blackboard

Se espera que conozcan Principios de estadistica descriptiva Principios de distribuciones estadisticas Distribución normal Distribución t Distribución F Media, mediana moda Varianza, desviación estándar, error estándar Intervalos de confianza (distribución t y normal) Pruebas t y no parametricas (KW, MW) Principios de ANOVA y regresión

Objetivos de enseñanza Crear una sensibilidad hacia el diseño de experimentos en ciencia que le permita al estudiante usar esta herramienta con facilidad cuando en su quehacer profesional o científico lo requiera Proveer al estudiante con las herramientas básicas de diseño de experimentos para proporcionarle una herramienta adicional a su habilidad estadística No es una clase de R o de estadística

Ronald Fisher El principio del diseño experimental Inglaterra 1919-1933 Diseñado a entender como mejorar las actividades agrícolas Parcelas Control Replicación

El arreglo en experimentos de campo “The arrangement of field experiments” https://digital.library.adelaide.edu.au/dspace/bitstr eam/2440/15191/1/48.pdf Tres principios Control local-reducción del error experimental Replicación-estimación error experimental Aleatorización-validación del error experimental

Porque diseñar un experimento? Para contestar una buena pregunta científica Con: Validez estadística Ahorro en la replicación (dinero, tiempo, precisión y exactitud) https://news.fsu.edu/wp-content/uploads/2016/12/v48n2_SPRUCE-2.jpg

Como diseñar un experimento? Pregunta Hipotesis Posibles relaciones o efectos de como los cambios en una variable (s) afectan otra variable(s) Hipotesis estadisticas Hipotesis probables acordes a modelos estadisticos i.e. Comparacion de medias, varianzas, modelos Ejemplos de hipótesis: Silogismos, si…..entonces… Racionales, describir fenómeno y sus relaciones https://news.fsu.edu/wp-content/uploads/2016/12/v48n2_SPRUCE-2.jpg

Como diseñar un experimento? Pregunta Hipotesis Definir variables Dependientes (y) Independientes (x o xxx) Actividad herpetos Eje y Temperatura (C) Eje x https://news.fsu.edu/wp-content/uploads/2016/12/v48n2_SPRUCE-2.jpg

Para que diseñar un experimento? Control del error experimental Exactitud -sin sesgo El promedio es en el centro del blanco Precisión -repetición Dispersión alrededor de la media

Para que diseñar un experimento? Aleatorización Eliminar el sesgo en la selección Independencia entre las observaciones Pruebas estadísticas lo requieren Fertilidad Low High Old New Old New Old New Old New Organización de parcelas no completamente al azar, las parcelas nuevas están en sitios de mayor fertilidad

Partes de un diseño experimental Experimento Establecimiento de un set de circunstancias bajo un protocolo particular para observar y evaluar los resultados de las observaciones realizadas Experimento comparativo Establecimiento de mas de un set de circunstancias para comparar las diferentes circunstancias El de nosotros

Tratamiento Circunstancias creadas en el experimento en respuesta a las hipotesis de investigación, pueden ser combinadas Dieta Especie Temperatura Tipos de suelo Coberturas Nutrientes https://www.ufz.de/export/data/2/98746_20836_CMS_IMAGE-StatD%C3%BCngVers-RS03aMark.jpg

Unidad experimental Entidad física o sujeto que es expuesto a los tratamientos independiente de las otras unidades Luego de la aplicación del tratamiento la unidad experimental es una replica del tratamiento http://www.3rs-reduction.co.uk/assets/images/exp3b.JPG

Unidad experimental http://www.3rs-reduction.co.uk/assets/images/exp3b.JPG

Cuantas unidades experimentales se observan? http://www.3rs-reduction.co.uk/assets/images/expU5b.JPG

Objetivo de los análisis de varianza Error experimental Variación entre unidades experimentales consideradas idénticas (mismos tratamientos) Causas Variación natural Variabilidad de la medida de respuesta Incapacidad de reproducir las condiciones experimentales Interacción entre tratamientos y unidades experimentales Intervención diabólica

Estudios observacionales-comparativos Experimentos en los cuales no se pueden asignar los tratamientos Por ética, practica, economía La selección de las unidades debe ser aleatoria Para efectos prácticos las unidades experimentales se comportan como en estudios experimentales

Hipotesis y diseño experimental La(s) hipótesis establece un grupo de circunstancias y sus posibles consecuencias Los tratamientos son una creación de las circunstancias establecidas en la hipótesis Los tratamientos pueden ser usados para medir la mejor (peor) respuesta o para entender un mecanismo particular

Tratamientos control Determina la efectividad de los tratamientos experimentales Las condiciones del experimento pueden afectar la respuesta mas alla de los tratamientos Cercados Fertilizantes Placebos Estándar

Debemos preguntarle a la naturaleza pocas preguntas o mejor aun una sola pregunta a la vez

“La naturaleza… responde mejor a un cuestionario lógico, si le preguntamos solo una cosa ella no nos contestara hasta que todos los temas que la afecten sean resueltos”

“La naturaleza… responde mejor a un cuestionario lógico, si le preguntamos solo una cosa ella no nos contestara hasta que todos los temas que la afecten sean resueltos” El nacimiento del diseño multifactorial

Control Determina el efecto de las acciones que el investigador emplea para reducir el error experimental Técnica Selección de las unidades experimentales Paridad de la información entre tratamientos (bloques) Selección del diseño experimental Medición de covariables

Técnica Cuidado en la medición disminuye error experimental Métodos de laboratorio Aplicación uniforme de tratamientos

Selección de unidades experimentales uniformes Seleccionar las unidades experimentales de tal manera que sean lo mas parecidas entre si antes de los tratamientos Está uniformidad esta dada dentro de localidades, no necesariamente las localidades se tienen que parecer Demasiadas restricciones en la selección de las unidades limita la aplicabilidad del experimento

Replicación Repetición independiente del experimento Cada tratamiento es asignado al azar y de manera independiente a las unidades experimentales

https://encrypted-tbn0. gstatic. com/images https://encrypted-tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcTOzTBDb9-lGIUtRefEfZp7bn-UOuNDIusNAXsFmzoy3xGuReBbvw

Bloques-bloqueo “Diferenciar entre aquellos componentes del error que deben ser eliminados en el experimento y aquellos que no deben ser eliminados” En ocasiones la estimación del error debe ser modificado para tener en cuenta el arreglo en el campo (estructura espacial) Las unidades experimentales son agrupadas de tal manera que la variabilidad de las unidades de un solo grupo es menor que la variabilidad de todas las unidades sin bloques

Criterios para bloques Proximidad Similitud de características físicas Tiempo Manejo de las actividades en el experimento Covariables

Actividades prroxima clase Leer Activar análisis de datos de Excel https://support.office.com/en-us/article/use-the- analysis-toolpak-to-perform-complex-data-analysis- 6c67ccf0-f4a9-487c-8dec-bdb5a2cefab6

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Activar análisis en Excel Seleccionar análisis Seleccionar: Prueba t para dos muestras con diferente varianzas

Activar análisis en Excel Seleccionar: Seleccionar rango variable 1: columna A Seleccionar rango variable 2: columna B Aceptar

Activar análisis en Excel Ejemplo resultados