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• Evelyn Angarita Garcia

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Fase 5 - Desarrollar evaluación final Prueba Objetiva Abierta (POA

Juan Daniel Calderón Ch. Curso 300004A_761 Grupo 300004_16

Tutor: DIEGO ALBERTO DEAZA

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA UNAD

PROGRAMA DE AGRONOMÍA DISEÑO EXPERIMETAL.

2020.

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Introducción El presente trabajo desarrolla con el fin de obtener los conocimientos presentados durante el tutor a lo largo del desarrollo de esta asignatura por lo tanto siendo de gran importancia los conceptos aprendidos previamente en las guías pasadas como lo es también realizando una corrección en las fallas obtenidas en la fase 2 por lo tanto esto es muy importante debido a la gran importancia que tiene estos conocimientos en la agronomía. Objetivos Reconocimiento de los espacios de trabajo basándonos en el entorno de conocimiento identificando la información disponible para el desarrollo de los conceptos que le dan apoyo al desarrollo de esta unidad. Realizar la solución de las preguntas orientadoras para de esta forma reforzar conocimientos. Identificar el punto a ayudar a mis compañeros en la construcción del trabajo colaborativo.

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Preguntas El estudiante debe revisar la realimentación de la calificación desarrollada por el docente de su trabajo presentado en la fase 2 y para uno de los ejercicios presentados en el programa R de

los entregados por el docente debe presentar el comentario de la

realimentación y desarrollar los ajustes a los que da lugar la realimentación remitiendo en su informe: Segundo punto Falta la hipótesis y la interpretación del Test de Shapiro Wilk y la prueba de comparación de medias  En el anova podemos identificar el resultado aquí vemos tres asterisco indican diferencia Estadísticamente significativa en tratamientos.

En el test de shapiro wilk se verifican los supuestos del modelo normalidad y varianza Constante pvalue debe ser mayor de 0,05 en este caso se verifica Normalidad en menos de 50 datos.

Utilizamos la prueba de Levene para realizar la comparación de medias

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2. El estudiante enunciar tres ejemplos de variables discretas de la carrera que estudia y determinar la transformación que usarían:

En un cultivo de café el número de recolectores durante una semana se puede generar de la siguiente forma Día Lunes martes miércoles Jueves viernes

cantidad 10 8 15 4 11

Durante un día normal de trabajo en un cultivo de mandarina se genera una recolección de canastillas por trabajador de la siguiente forma. Trabajador Juan Mateo Lucas camilo Roberto

canastillas 13 8 9 3 12

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En una cantidad determinada de lotes de café podemos identificar una leve afectación de la broca que redactamos de la siguiente forma: Lote 1 2 3 4 5

Arboles afectados 10 23 11 17 14

3. Cada estudiante debe indicar cuál de los diseños experimentales vistos le parece de más utilidad para su carrera y explicar en un caso concreto de manera simple como organizaría un experimento en su carrera con cuatro tratamientos con un testigo (testigo es lo que se hace comúnmente), describir con cuantas repeticiones trabajaría, recordar que en el diseño de bloques si se mira el efecto de la repetición que es el mismo bloque.

Durante el desarrollo de esta asignatura unos de los diseños experimentales vistos el cual me llamo la atención fue el diseño completamente al azar (DCA) debido a que se utiliza para comparar dos o más tratamientos además es el simple de este tipo de tratamientos logrando de esta forma llevándolo al campo laboral de la agronomía ya que se pueden aplicar a un sin número de opciones que vemos común mente en una finca y demás factores que se involucran dentro de ella.

En un lote se encuentran 4 árboles de mandarino identificados de la siguiente forma A, B,C,D. por consiguiente se planea cuantas canastillas genera cada árbol durante una cosecha aplicando el mismo método de recolección 4 veces en orden completamente aleatorio (16 pruebas). A 6 8 7 8

B 7 9 10 8

C 11 5 8 9

D 10 7 9 8

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En esta paso procedemos a realizar la introducción de los datos en Excel para posteriormente realizar el guardado de los mismos con las opción csv delimitado por comas para que nuestro programa R lo pueda leer de una forma clara y sin errores.

A continuación la opción view nos muestra cómo están escritos los objetos para de esta forma lo que guardamos en nuestro Excel lo podamos utilizar en el código para su posterior ejecución.

En lo siguiente la opción summary (fit) es el resultado del análisis de varianza comparamos la columna de p valor si es inferior a 0,05 se rechaza la hipótesis nula que los tratamientos se comportan igual, es decir que por lo menos uno se comporta diferente a los demás.

En el test de shapiro wilk se verifican los supuestos del modelo normalidad y varianza Constante pvalue debe ser mayor de 0,05 en este caso se verifica Normalidad en menos de 50 datos.

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Seguido a esto se realiza el test de levene

Por último el grafico

Conclusiones Es de gran importancia conocer los diferentes conceptos para de esta forma realizar colocarlos en práctica al momento de salir a un campo laboral El programa R es muy útil al momento de colocar los datos en consideración a la toma de decisiones de trascendencia en un cultivo. Mediante una forma aplicada y responsable se pueden aprender elementos de gran importancia en nuestra formación profesional.

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Referencias bibliográficas Ruesga, G. I. (2007). Libro de experimentación agrícola, consultar página 14. Recuperado de https://drive.google.com/file/d/1KFYcEQx9Vi5EklU24COEkALXTysiagGJ/view? usp=sharing