formulaciÓn de proyectos de investigaciÓn en …

FORMULACIÓN DE PROYECTOS

DE INVESTIGACIÓN

EN CIENCIAS AGRARIAS

Henry Briceño-Yen, Luisa M. Alvarez -Benaute, Agustina Valverde- Rodríguez

HUÁNUCO - PERÚ

2021

Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias

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Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.


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Formulación de Proyectos de Investigación en

Ciencias Agrarias

Editor

Henry Briceño Yen


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Autores

Briceño Yen, Henry.

Alvarez Benaute, Luisa Madolyn.

Valverde Rodríguez, Agustina.

Primer Edición Digital: Febrero 2021

Publicación disponible en: https://www.unheval.edu.pe

Hecho el Deposito Legal en la Biblioteca Nacional el Perú N°2021-02399

Editado por:

Henry Briceño Yen

Jr. Ayacucho N°671-677.

Huánuco- Perú

Derechos reservados, Prohibida la reproducción parcial o total de este Libro Virtual

por cualquier medio, sin autorización expresa de los autores.

ISBN: 978-612-00-6098-8


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PRESENTACION

Cabe la oportunidad, para manifestar que la

presente publicación refleja nuestro propósito de

contribuir con la formación de aquellas personas

vinculados a esta notable actividad de la

Investigación científica brindándoles una

herramienta de consulta, la misma que es fruto de

la labor que venimos realizando con mucho tesón,

en nuestra función como catedráticos

universitarios, en las áreas de especialidad de la

Agronomía, asimismo esta obra que ponemos al

alcance de los interesados y estudiantes tanto de

pre y pos grado, permitirá consolidar y dilucidar

los principios elementales con los que se cuenta

desde la etapa de la formación profesional y

además de fortalecer los conocimientos al respecto

de la Investigación Científica en las Ciencias

Agrarias.

Los autores.


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DEDICATORIA

A nuestras familias,,,,, con todo amor…


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INDICE

CAPÍTULO I.

Introducción 9

Ciencia 10

Clasificación de la ciencia 11

El método científico 12

Investigación científica 13

Clasificación de la investigación 14

CAPITULO II.

EL PROYECTO DE INVESTIGACIÓN 20

Título del proyecto 21

El problema 22

Problema general- Problemas específicos 22

Justificación e importancia 24

Objetivo general- Objetivos específicos 26

CAPITULO III.

MARCO TEÓRICO 29

Fundamentación teórica 29

Hipótesis general - Hipótesis específicas 33

Variables 44

Operacionalización de variables 48


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CAPITULO IV.

MATERIALES Y METODOS 52

Lugar de ejecución 52

Nivel y Tipo de investigación 53

Población muestra unidad de análisis 56

Tratamientos en estudio Diseños 59

Prueba de hipótesis 80

Técnicas e instrumentos 86

CAPITULO V.

Cronograma presupuesto 88

Matriz de consistência 90

Literatura citada 92

CAPITULO VI.

Anexos 97

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS 99


9


CAPITULO I

INTRODUCCION

La investigación científica es parte del quehacer cotidiano de los profesionales, más aun de

aquellos ligados a la naturaleza como es el caso de los agrónomos, que están muy vinculados

con la temática de la producción de alimentos los mismos que pasan por diferentes etapas y

procesos de crecimiento y desarrollo, no estando ajenos a ciertas disrupciones de carácter

abiótico y de tipo biótico para poder establecer una adecuado manejo de los cultivos y lograr

rendimientos satisfactorios para el productor, además de tener en cuenta la importancia de

un manejo adecuado de los recursos, sin perturbar ni contaminar el medio ambiente con la

finalidad de obtener un producto de calidad e inocuo.

La investigación científica desarrolla nuevos conocimientos y sus aplicaciones haciendo uso

del método científico, el cual requiere de ciertos conocimientos y herramientas para su

aplicación además de la especialización dentro del campo especifico, ya que no se puede

pretender ser un especialista en la parte metodológica sino ser especialista en una parte del

conocimiento humano, lo cual se consigue con la especialización en un área de la carrera, así

por ejemplo, en la Agronomía tenemos varias áreas como, el mejoramiento genético, la

ecofisiologia, la producción de cultivos, la entomología, la fitopatología, los suelos, las

aguas, ecología agrícola, economía agrícola, etc. Siendo evidente que el proceso

metodológico es inherente a cada uno de ellos y no se puede pretender ser una parte de cada

uno o tampoco hablar de metodólogo especialista. En ese sentido la carrera del Ingeniero

Agrónomo estará vinculado necesariamente a cualquiera de las funciones profesionales,

siendo una muy importante que es la Investigación Científica, para lo cual se requieren la

orientación adecuada desde el pre grado el cual se consolidara posteriormente con los

estudios de especialidad, siendo necesario que los estudiantes se internalicen en los

Programas de Cultivos como Raíces y tuberosas, Cereales y Granos andinos, Hortalizas y

Frutales, en los cuales se desarrolle las Líneas de especialidad como Mejoramiento, Sanidad,

Conservación, Aguas, suelos, etc. Sea pues este aporte un elemento que cumpla los fines

para los cuales fue publicado.


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1. CIENCIA

El termino ciencia deriva del latín scire, que significa saber, conocer; su equivalente en

griego es shopia, que significa el arte de saber, sostienen Maranto y Gonzales (2015)

,afirman a la vez que es un sistema acumulativo, metódico y provisional de conocimientos

comprobables, producto de una investigación científica y concerniente a una determinada

área de objetos y fenómenos y demás consideran que posee las características de ser :

sistemática, acumulativa, metódica, provisional, comprobable, especializada, abierta.

Egg (1974), considera que la ciencia, es un conjunto de conocimientos racionales, ciertos o

probables, obtenidos metódicamente, sistematizados y verificables, que hacen referencia a

objetos de una misma naturaleza.

Según Bunge (1992) la ciencia es un estilo de pensamiento y acción, en tal sentido debemos

de hablar de un sistema de conocimientos los cuales a su vez se han adquirido

progresivamente y se encuentran siempre en procesos de desarrollo, sea cual fuere la

especialidad y por lo tanto abarca principalmente la especialización en cada rama del saber

humano, no pudiendo centrarse en aquellos llamados metodólogos que pretenden abarcar

todas las áreas del conocimiento en una carrera profesional. Asimismo resume que la ciencia

puede caracterizarse como un conocimiento racional, sistemático, exacto, verificable y por

consiguiente falible.

Todos los resultados de la ciencia o conocimiento científico son trascendentes y explicativos

ya que se pueden demostrar que lo genera (causa) y cuáles son las consecuencias (efecto) y

además son hechos que se pueden replicar y verificar debido a que puede ser sometido a

pruebas bajo diversas condiciones, además que las diferentes etapas pueden monitorearse y

evaluarse con la finalidad de inferir otros resultados.

Alvarez (1999), señala que la ciencia es producto del intelecto de los hombres y la sociedad

con respecto del mundo que los rodea. Al respecto podemos afirmar que la realidad objetiva

es el objeto de estudio.


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Tamayo (2000), menciona que la ciencia puede definirse como el conjunto de conocimientos

racionales, ciertos y probables, obtenidos metódicamente, mediante la sistematización y la

verificación y que hacen referencia a objetos de la misma naturaleza.

Según Chávez (2005) sostiene que la ciencia (saber) se aplica a la solución de los problemas

de la vida mediante la técnica (saber hacer) que está estrechamente vinculada a ella y sin la

cual resultaría una simple especulación.

Muñoz (2011) estableció que para que el conocimiento sea ciencia debe tener los siguientes

requisitos; debe ser un conocimiento ordenado y sistematizado; relacionarse con fenómenos

afines; establecer leyes; requiere de comprobaciones y verificación. Es necesaria su

divulgación. Asimismo el mismo autor sostiene que el conocimiento científico es racional,

se adapta a un conjunto ordenado de reglas, métodos y procedimientos lógicos. Es objetiva

sus resultados concuerdan con el objeto del estudio, busca alcanzar la verdad mediante la

experimentación y observación.

Al respecto la RAE, (2021), establece una definición de la Ciencia como el

conjunto de conocimientos obtenidos mediante la observación y el razonamiento, sistemátic

amente estructurados y de los que se deducen principios y leyes generales con

capacidad predictiva y comprobables experimentalmente.

2. CLASIFICACION DE LA CIENCIA

Existen diversas formas de clasificar a la ciencia, en tal sentido se plantea eestá clasificación

que parte del objeto de estudio y según traten las relaciones lógicas o hechos de la realidad.

Basado en Mario Bunge (1992),

Se clasifica según su objeto de estudio en:

Ciencias formales

Los objetos de las ciencias formales son ideales

Su método es la deducción.

La consistencia de los resultados es su criterio de verdad

Enunciados analíticos: Se deducen de postulados o teoremas

Ciencias fácticas

Los objetos de las ciencias fácticas son materiales


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Su método es la observación y la experimentación

Su criterio de verdad es la verificación

Enunciados son predominantemente sintéticos, también hay enunciados analíticos

Según los objetivos que persigue se clasifica en:

Basado en https://www.todamateria.com/que-es-la-ciencia/

Ciencia pura,

Persigue un fin puramente cognitivo y entender las cosas mejor, por ejemplo, la

biología, la física

Ciencia aplicada,

Utiliza el mismo método general de la ciencia pura pero lo aplica a fines que son

prácticos y utilitarios, para mejorar nuestro dominio de las cosas, por ejemplo, la

Fisiología, la Patología.

En tal sentido en base a los objetivos, métodos, criterios, se concluye que la Agronomía, es

una ciencia aplicada

3. EL METODO CIENTIFICO

Jiménez (1998) afirma que el Método Científico se encuentra en la base de la

adquisición de todo nuevo conocimiento y constituye la plataforma sobre la que

descansa la ciencia y su desarrollo.

Rudio (1986) menciona que, el método es un proceso de elaboración consciente y

organizada de los diferentes procedimientos que nos orientan para realizar una

operación discursiva de nuestra mente.

Martínez (2005) plantea que el método científico viene a ser la teoría verificada

por la práctica y utilizada como principio regulador del proceso de conocimiento; se

subordinan a la lógica objetiva, por ello el método cumple la función de principio

unificador entre la teoría y la práctica.

Cabot (2014) respecto al método científico, lo considera como una estrategia

global de enfrentamiento al conocimiento del mundo encaminado a penetrar y

transformar la realidad.

El método científico según Labajo (2015) se refiere a la serie de etapas que hay

que recorrer para obtener un conocimiento válido desde el punto de vista científico,


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utilizando para esto instrumentos que resulten fiables. Lo que hace este método es

minimizar la influencia de la subjetividad del científico en su trabajo.

Muñoz (2011) al respecto de la epistemología menciona que es una disciplina

filosófica que pretende discutir la verdad de la ciencia y, con ello, busca determinar

el alcance, la naturaleza y el origen del conocimiento científico.

En tal sentido podemos inferir que el método científico son las diferentes etapas

que se siguen para obtener un nuevo conocimiento (generándose leyes o teorías),

también nos sirve para plantear diferentes alternativas de solución a un problema

dado sea este de carácter natural, social, etc. Con la finalidad de llegar a obtener

resultados confiables, reproducibles y contrastables, que sean de utilidad a la

sociedad.

Se consideran las siguientes etapas del método, observación, hipótesis, la

experimentación, contrastar los resultados obtenidos, y efectuar la publicación.

4. INVESTIGACION CIENTIFICA

Según Arias (1974) define la investigación como serie de métodos para resolver

problemas cuyas soluciones necesitan obtenerse por medio de una serie de

operaciones lógicas, tomando como punto de partida datos objetivos.

Jiménez (1998) sostiene que La investigación científica puede definirse como: un

conjunto de acciones planificadas que se emprenden con la finalidad de resolver,

total o parcialmente, un problema científico determinado.

Asensi y Parra (2002) Para el desarrollo de una investigación son necesarias la

realización de tareas de documentación, experimentación y comunicación. El

proceso de investigación se inicia en cuanto se nos plantea un problema del que no

conocemos la solución.

Vargas (2009), afirma que la investigación es imprescindible en la formación

profesional, ya que genera nuevos conocimientos que realimentan las disciplinas y el

ejercicio profesional. La investigación requiere rigurosidad y excelencia.

Asimismo, según (Neill y Cortez 2017) la investigación es Sistemática, ya que es

una secuencia organizada y cronológica de actividades, que ha de seguirse de forma

rigurosa, sin omitir etapas para que no afecten el resultado final del estudio. • Crítico


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ya que tiene el propósito de buscar la verdad a partir del análisis y comprensión de la

realidad; descartando hipótesis o premisas inexactas o no comprobada de los hechos

o fenómenos estudiados. • Empírico debido a que parte de las observaciones y las

experiencias sobre la realidad que se desea estudiar.

En la investigación se realizan actividades intelectuales y experimentales de modo

sistemático con el propósito de aumentar los conocimientos sobre una determinada

materia, señala al respecto la RAE (2021)

La investigación consiste en un procedimiento que parte desde la observación de un

hecho y al no discernirla buscara la verdad, seguirá el orden, es documentada,

puede ser experimental o no, es sistemático, predictivo, cuya finalidad es el logro de

mejorar o profundizar el conocimiento que se tiene de un determinado campo de

estudio, buscando la razón del porqué de las cosas o acontecimientos, y cuyo

objetivo es darle utilidad a los resultados que se obtengan y que se apliquen en el

desarrollo integral del hombre y la sociedad, para lo cual han sido obtenidos estos

conocimientos.

5. CLASIFICACION DE LA INVESTIGACION

Tipos de Investigación.

Según Rojas (2015) establece que puede ser:

a.Descriptiva (Observacional, Exploratoria, No experimental, Formulativa, etc.).

Exhibe el conocimiento de la realidad tal como se presenta en una situación de espacio y

de tiempo dado

b. Analítica (Explicativa, Relacional, Estocástica, Correlacional, etc ). Busca la

asociación o correlación entre variables. No establece relaciones causales.

c. Experimental (De Comprobación, de hipótesis causales o de Desarrollo o de

Innovación). Aquí se aplica estímulos (X) a sujetos o unidades experimentales (UE).

Tam, Vera y Oliveros (2008) mencionan que en base al propósito puede ser

Investigación Básica, Investigación Aplicada e Investigación Adaptativa.

Alvitres (2000) sostiene que la Investigación básica, pura o sustantiva es aquella que

explica, predice y explica; en tanto que la Investigación Aplicada o Tecnológica es

cuando utiliza procedimientos, estrategias y estima su valor pragmático.


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Al respecto de la investigación básica (Cívicos y Hernández, 2007) citados por Vargas

(2009) –o investigación fundamental, exacta o investigación pura–, señalan que se ocupa

del objeto de estudio sin considerar una aplicación inmediata, pero teniendo en cuenta

que, a partir de sus resultados y descubrimientos, pueden surgir nuevos productos y

avances científicos; y la investigación aplicada, es entendida como la utilización de los

conocimientos en la práctica.

Asimismo, Vargas (2009) afirma que en la investigación básica se busca indagar cómo

funcionan las cosas para un uso posterior, mientras en las ciencias prácticas la

investigación aplicada tiene como propósito hacer un uso inmediato del conocimiento

existente.

Según Hernández et al, (2010) señalan que las investigaciones científicas pueden ser,

Exploratorios, Descriptivos, Correlaciónales y Explicativos.

Tamayo (2000) sostiene que existen tres Tipos de investigación en los cuales el tiempo

está muy vinculado al proceso,

• Histórica ———> Describe lo que era.

• Descriptiva ———> Explica lo que es.

• Experimental ———> Describe lo que será.

En la histórica, por ejemplo, los hechos se escapan al investigador por estar en tiempo

pasado, mientras que en la descriptiva los hechos que el investigador maneja interactúan

con él, y en la experimental al no existir los hechos en la realidad, el investigador debe

inducirlos y para ello deberá describir qué acontecerá a estos existir.

Según Jiménez (1998) existen tipos de investigaciones según el estado del

conocimiento y alcance de resultados y se consideran tres tipos de investigaciones: las

exploratorias, se abordan campos poco conocidos donde el problema, que sólo se

vislumbra, necesita ser aclarado y delimitado; las descriptivas de naturaleza práctica, y su

solución transita por el conocimiento de las causas, las hipótesis causales sólo pueden partir

de la descripción completa y profunda del problema en cuestión. Y las explicativas, las

cuales parten de problemas bien identificados, es necesario el conocimiento de relaciones

causa- efecto. Es imprescindible la formulación de hipótesis, existen investigaciones

explicativas que son experimentales donde se utiliza la experimentación para someter a


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prueba sus hipótesis y observacionales en la cuales se organiza la observación de datos de

manera tal que le permita también verificar o refutar la hipótesis.

Hidalgo (2005) sostiene que la investigación se clasifica según los siguientes criterios:

i) propósito: básica y aplicada;

ii) medios para obtener los datos: investigación documental, de campo, experimental

iii) nivel de conocimiento: exploratoria descriptiva y explicativa;

iv) aplicación de la investigación: histórica, descriptiva, experimental.

Investigación cualitativa e investigación cuantitativa

La metodología cuantitativa, según Kemmis y Mctaggart, (1988) es una excelente

herramienta, proporciona información objetiva estadísticamente confiable, que para la

mayoría puede ser relativamente fácil entender, ejemplo: un gráfico o un histograma. En

cambio, la metodología cualitativa requiere tener un conocimiento más profundo de una

situación en concreto que permitirá resolver un problema, como sería el caso de la

aplicación de la investigación-acción.

Tabla 1. Diferencias entre investigación cualitativa y cuantitativa

Investigación cualitativa Investigación cuantitativa

Centrada en la fenomenología y comprensión Basada en la inducción probabilística del positivismo lógico

Observación naturista sin control Medición penetrante y controlada

Subjetiva Objetiva

Inferencias de sus datos Inferencias más allá de los datos

Exploratoria, inductiva y descriptiva Confirmatoria, inferencial, deductiva

Orientada al proceso Orientada al resultado

Datos "ricos y profundos" Datos "sólidos y repetibles"

No generalizable Generalizable

Holista Particularista

Realidad dinámica Realidad estática

Fuente: Pita Fernández, S., Pértegas Díaz, S. Unidad de Epidemiología Clínica y Bioestadística. Complexo Hospitalario

Universitario de A Coruña (España) CAD ATEN PRIMARIA 2002; 9: 76-78.


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La investigación cualitativa enfoca al ser humano como el centro de un todo vinculado a

un contexto social, respecto a la relación e interacción de las personas, sus ideales,

conceptos, emociones, visiones, sentimientos, etc. El investigador evalúa respuestas sobre

dichos aspectos, propios de este paradigma. En el caso del cuantitativo se busca conocer

causas, efectos, tendencias, frecuencias y distribución de lo que la realidad establece. Por

ejemplo la aplicación de un bioinsecticida, el uso de abonos orgánicos, la comparación de

rendimiento entre cultivares, el uso de riego tecnificado y el rendimiento, el efecto del

cambio climático en la floración.

Cadena, et al. (2017) mencionan que dentro de todos los análisis de los métodos

cuantitativos podemos encontrar una característica basada en el positivismo como fuente

epistemológica, que es el énfasis en la precisión de los procedimientos para la medición.

Otra característica de los métodos cuantitativos es la selección subjetiva e intersubjetiva de

indicadores (a través de conceptos y variables) de ciertos elementos de procesos, hechos,

estructuras y personas. Por otro lado Taylor y Bogdan (1996), mencionan que la

investigación cualitativa es inductiva y sigue un diseño de investigación flexible. En la

metodología cualitativa el investigador ve al escenario y personas en una perspectiva

holística, las personas, escenarios o grupos no son reducidos a variables, sino vistos como un

todo

Líneas y Programas de Investigación Agraria

En las áreas de las ciencias agrícolas o agrarias, especialidad de la Agronomía o Ingenieria

Agronomica aplica en su desarrollo profesional distintas especialidades las que tienen la

necesidad de establecer los diferentes Programas de investigación que involucra el

quehacer del egresado de esta carrera, de manera tal que desde la formación académica en

el pregrado el estudiante pueda irse orientando hacia una de ellas, en tal sentido

consideramos que dentro de cada uno de los Programas que se proponen deban existir las

Líneas de Investigación correspondiente alineadas a lo establecido en la Universidad

Nacional Hermilio Valdizán el cual esta adecuado al propuesto por la Organización para la

Cooperación y el Desarrollo Económico OCDE.


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Área: Ciencias Agrícolas

Tabla 2. Sub Áreas y Disciplinas según OCDE

Sub área Disciplina

Agricultura, Silvicultura y

Pesca Agricultura

Forestal

Pesca

Ciencias del Suelo

Horticultura y viticultura

Agronomía

Protección y nutrición de las plantas

Ciencias Animales y lechería Ciencias Animales y lechería

Crías y mascotas

Ciencias Veterinarias Ciencias Veterinarias

Biotecnología Agrícola Biotecnología Agrícola y de alimentos

Tecnología MG (sembradíos y ganado), clonamiento de ganado,

selección asistida, diagnóstico (con chips ADN, biosensores)

Ética relacionada a biotecnología agrícola

Otras Ciencias Agrícolas Otras Ciencias Agrícolas

Fuente: https://sites.google.com/a/concytec.gob.pe/manual-uso-dina-test/secciones/lineas-de-investigacion/areas-ocde

Y en la Universidad Nacional Hermilio Valdizán para la Facultad de Ciencias Agrarias se

plantea lo siguiente, bajo el modelo OCDE

Tabla 3. Áreas y Líneas Ciencias Agrícolas basado en la OCDE

AREA OCDE LINEAS DE

INVESTIGACION

SUBLINEAS

Ciencias

Agrícolas

Agricultura y

Biotecnología

Agrícola

Colección y caracterización de germoplasma

Mejoramiento genético

Manejo de Aguas y suelos

Producción y manejo agronómico

Producción de semillas

Manejo integrado de plagas y enfermedades

Manejo pos cosecha

Biotecnología agrícola

Fuente: Resolución N°3098-2019- UNHEVAL. Del 17 Junio 2019


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Programas de Investigación en Ciencias Agrarias

En tal sentido se y con la finalidad de reorientar y agrupar a los interesados y

demandantes se proponen la creación de los siguientes Programas en los cuales se

insertaran las Líneas de Investigación

Programa de Investigación en Raíces y Tuberosas

Programa de Investigación en Cereales y Granos andinos

Programa de Investigación en Frutales

Programa de Investigación en Agua

Programa de Investigación en Suelos

Programa de investigación en Hortalizas

Programa de Investigación en Leguminosas

Programa de Investigación en Aromáticas y medicinales

Programa de Investigación en Agroecosistemas de Producción


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CAPITULO II

EL PROYECTO DE INVESTIGACION

Estructura para la formulación de proyectos de investigación en Ciencias Agrarias

CARATULA

INDICE

I. PLANTEAMIENTO EL PROBLEMA

II. FORMULACION DEL PROBLEMA

a. PROBLEMA GENERAL –PROBLEMA S ESPECÍFICOS

b. JUSTIFICACION E IMPORTANCIA

c. OBJETIVOS GENERAL-OBJETIVOS ESPECIFICOS

III. MARCO TEORICO

a. FUNDAMENTACION TEORICA

b. ANTECEDENTES

c. HIPOTESIS GENERAL HIPOTESIS ESPECÍFICAS

d. VARIABLES

e. OPERACIONALIZACION DE VARIABLES

IV. MATERIALES Y METODOS

a. LUGAR DE EJECUCION

b. TIPO Y NIVEL DE INVESTIGACION

c. POBLACION MUESTRA UNIDAD DE ANALISIS

d. TRATAMIENTOS EN ESTUDIO

e. PRUEBA DE HIPOTESIS

f. DATOS A REGISTRAR

g. TECNICAS E INSTRUMENTOS,MATERIALES Y EQUIPO

h. CONDUCCION DE LA INVESTIGACION

V. CRONOGRAMA PRESUPUESTO

VI. MATRIZ DE CONSISTENCIA

VII. LITERATURA CITADA


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1. TITULO DEL PROYECTO

Generalmente los títulos de los proyectos están vinculados a los objetivos que se

pretenden lograr, y en algunos casos pueden definirse al final de haber desarrollado el

Proyecto, o también con el apoyo del Asesor el Proyecto quien evidentemente debe ser

un profesional versado en el área donde se pretende efectuar la Investigación.

Algunos investigadores consideran que es necesario mencionar en el Titulo del Proyecto,

lo siguiente, las variables dependientes e independiente, el lugar o ámbito, y los sujetos,

que estén relacionados o en los cuales se hará la investigación; asimismo debe dar a

entender de manera implícita la investigación asimismo no se debe exceder de más de 20

palabras incluido los conectores (de, en, el, la, los, las,)

Un título redactado de manera adecuada predice el contenido del trabajo de

investigación, el mismo que debe generar interés, y además contener palabras

importantes que faciliten su localización

EJEMPLOS

En los siguientes ejemplos la investigación corresponde al tipo cuantitativo,

experimental, explicativo.

a. Uso de entomopatógenos en el control de Plutella xylostella en Col (Brassica

oleracea var. capitata) en Colpa Baja –Huánuco.

b. Caudal de riego por goteo en el rendimiento de Brócoli (Brassica oleracea var.

itálica) en Cayhuayna -Huánuco.

c. Efectividad de Fungicidas sistémicos y translaminares en el control de Alternaria

dauci en zanahoria (Daucus carota L.) en Panao-Huánuco.

d. Comportamiento agronómico y rendimiento de híbridos dobles de maíz amarillo

duro (Zea mays L.) en Ucayali.

Para el caso de los ejemplos siguientes por ser un tipo de investigación descriptiva no

se cuentan con variables y por ende no se manipulan las mismas, no se establece una

relación causa efecto.

a. Identificación del perforador de fruto de aguaymanto Physalis peruviana L.en

condiciones de laboratorio.


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b. Colecta y caracterización ex situ de accesiones de papa nativa en Sacsahuanca-

Ambo.

c. Contenido de carbono orgánico del suelo en una plantación de palto Persea

americana Mill. variedad Fuerte en Acomayo- Huánuco.

EL PROBLEMA-PLANTEAMIENTO Y FORMULACION

Las necesidades o problemas que atañen a la comunidad o sociedad son necesariamente

analizados con la finalidad de determinar sus causas o sus efectos y darle la solución

más acertada a ello haciendo uso del método científico.

Al respecto Abreu (2012), indica que, la identificación del problema es el paso más

importante del método científico y se presenta como la etapa más complicada en la

formulación de un estudio de investigación,

Sala y Arnau (2014), al respecto de la formulación del problema, manifiestan que este

debe quedar claramente identificado. La inversión de tiempo y recursos que se

realiza en una investigación requiere que la pregunta de investigación responda a un

problema.

Espinoza (2019), menciona que la formulación del problema debe considerarse que el

problema debe ser bien delimitado y preciso, además de otras condiciones que debe

cumplir, tales como, su objetividad, factibilidad y que pueda ser comprobado en la

práctica. Definir el alcance del estudio, debe formularse claramente, deberá expresar

una relación entre dos o más variables, que sea factible de realizar. Además de

justificar por qué es necesario y que quede claro su pertinencia. Señala además que

Las preguntas de investigación deben ser precisas y que orienten hacia las respuestas

que se buscan con la investigación, deben orientar y especificar y visualizar lo que

se necesita para dar respuesta a lo que se va a investigar.

Se plantean los siguientes ejemplos como guía para el planteamiento del problema

EJEMPLO 1

Problema General

¿Cuál será el comportamiento de tres clones de camote (Ipomoea batatas (L.) Lam.)

Introducidas al distrito de Higueras -Huánuco?

Problemas específicos


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a) ¿Cómo será la fenología de los clones de camote (Ipomoea batatas (L) Lam.) ?

introducidas al distrito de Higueras –Huánuco ?

b) ¿Cuál será rendimiento de los clones de camote (Ipomoea batatas (L.) Lam.) ?

introducidas al distrito de Higueras –Huánuco ?

EJEMPLO 2

Problema general

¿Cuál será la efectividad de los atrayentes alimenticios en el control de la mosca de la

fruta (Díptera: Tephritidae) en el cultivo de durazno (Prunus pérsica L.) en

condiciones climáticas de Huánuco?


a) ¿Cuál será la efectividad de los atrayentes alimenticios en el número de individuos

capturados por trampa de mosca de la fruta en el cultivo de durazno?

b) ¿Cuál será la relación de captura de machos y hembras de mosca de la fruta para

cada atrayente alimenticio en el cultivo de durazno?

c) ¿Cuál será el porcentaje de infestación de frutos por mosca de la fruta de cada

atrayente alimenticio en el cultivo de durazno?

EJEMPLO 3

Problema general

¿Cuánto será el contenido de carbono en un sistema de producción de palto (Persea

americana Mill) en Pillco Marca Huánuco?


a) ¿Cuál será el contenido de carbono orgánico (COS) en tres profundidades del

suelo?

b) ¿Cuánto será el carbono fijado en la biomasa aérea y subterránea?

EJEMPLO 4.

Problema general

¿Cuál será la respuesta de los cultivares de gladiolo introducidos a condiciones de

monte espinoso premontano tropical?



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a) ¿Tendrán el mismo comportamiento vegetativo y reproductivo los cultivares en

estudio?

b) ¿Cuál será el rendimiento de los cultivares en estudio?

JUSTIFICACION

La justificación viene a ser el por qué o para que debe realizarse dicha investigación,

vale decir involucra la importancia la cual puede ser analizada o planteada desde el

punto de vista social, científico, tecnológico (brecha tecnológica), ambiental.

EJEMPLO 1

Se justifica desde el punto de vista Tecnológico porque nos permitirá conocer los

factores que limitan el rendimiento del cultivo de maíz amiláceo dentro del ámbito e

introducir mejoras que permita reducir esa brecha tecnológicas en el manejo

agronómico que redundaran en la producción de este cultivo y servirá como fuente de

información para los futuros trabajos en la Región.

Socialmente, favoreciendo la generación y el empleo de mano de obra familiar.

Económicamente incrementar la productividad; permitirá mejorar el ingreso

económico y por ende la calidad de vida de la familia.

Ambientalmente, se considera que una adecuada colecta y conservación de los recursos

nos permitirá ponerlos a la salvaguarda tan preciado recurso. Además que el manejo se

hará utilizando de manera racional los insumos que no causen perturbación en el medio

ambiente.

EJEMPLO 2

El presente trabajo de investigación se justifica desde lo económico debido a que este

cultivo presenta una demanda sostenida en el mercado local, y sus precios permiten

obtener a los productores adecuados ingresos que le van a dar acceso a mejores

condiciones de vida en sus familias.

Asimismo es pertinente considerar desde el punto de vista tecnológico que la brecha

tecnológica a superar estará orientada a efectuar un adecuado manejo del recurso suelo,


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contribuyendo así a evitar su deterioro y por ende mejorar la capacidad tecnológica del

productor

Desde lo ambiental, el impacto será positivo debido a que se orientara al uso adecuado

de insumos y previa evaluación de los agentes bióticos que se puedan presentar en el

desarrollo del cultivo.

Los resultados se pondrán al alcance de los productores e interesados y servirán como

referencia para posteriores investigaciones en esta hortaliza.

EJEMPLO 3

El presente trabajo de investigación se justifica desde el punto de vista económico,

debido a que este cultivo está muy extendido por todo el mundo, A pesar de ello no

todos los países cubren sus necesidades, y han de importar una parte de su consumo

Socialmente la población se verá favorecida porque al obtener mayores ingresos las

familias de los agricultores tendrán acceso a mejores condiciones de vida, salud,

vivienda, educación, etc. Además de ello los productos que se obtendrán serán de óptima

calidad para el consumo humano

La brecha tecnología a reducir será aplicable, porque se buscara el hibrido más

adecuado para las condiciones locales y cuya performance será superior, a los cultivares

locales o que utiliza el productor, buscando mayor rentabilidad.

El impacto ambiental, será positivo debido a que durante el desarrollo del trabajo se

efectuara la labranza mínima evitándose la compactación del suelo preservando de este

modo el medio ambiente

EJEMPLO 4

Debido a la necesidad de incrementar los rendimientos y mejorar la calidad del producto

cosechado, es importante introducir y evaluar nuevos híbridos en cuanto a adaptación

pues este proceso implica una respuesta favorable fisiológica y morfológicamente a las

condiciones medioambientales de luz, temperatura, humedad, altitud, suelos, que se

encuentran en el ámbito de estudio. La elección de un híbrido debe satisfacer las

exigencias del habito de consumo de la población y evidentemente del mercado puesto

que el posicionamiento de un producto conlleva a consolidar cierto liderazgo en la


26


comercialización. El proyecto se justifica Desde el punto de vista económico-social:

Debido a que la col actualmente presenta una demanda sostenida en el mercado local y

regional, sus precios permiten obtener a los productores adecuados ingresos y mejorar su

calidad e vida además de generar puestos de trabajo con la utilización de jornales.

Desde el punto de vista ambiental: El impacto será positivo debido a que se efectuaran

las evaluaciones respetivas para el uso adecuado de insumos que se requieran en el

momento y dosis correcta.

OBJETIVOS

Son puntos de referencia que guían el desarrollo de la investigación y a cuya consecución se

dirige todas las acciones. Los objetivos deben expresarse con claridad para evitar posibles

desviaciones en el proceso de investigación y deben ser susceptibles de alcanzarse. Son las

guías del estudio y durante todo el desarrollo del mismo deben tenerse presentes.

Evidentemente, los objetivos que se especifiquen han de ser consiguientes entre sí. (Morone

2013)

También es conveniente comentar que durante la investigación pueden perseguir objetivos

adicionales, modificarse, los objetivos iniciales e incluso ser sustituidas por nuevos

objetivos, dependiendo de la dirección que tome la investigación. Los objetivos deben

expresar con palabras claras y concisas que se pretende obtener y qué hacer con los

resultados de la investigación (Malegarie 2016).

Deben ser claros y precisos, buscando no sólo ser comprendidos por el investigador, sino

por otras personas. Su contenido determina el tipo de investigación y las variables de la

hipótesis. Para precisar los resultados, que se esperan del estudio o de la investigación.

Los objetivos se redactan en términos de conductas observables. Nunca redactes un objetivo

con el verbo conocer porque es demasiado amplio, no dice mucho y se reduce a un mero

nivel primario de conocimiento. Mejor usemos verbos como: distinguir, identificar, aplicar,

diseñar, proyectar, evaluar, redactar, analizar (Arias 2012).

Clases de objetivos:


27


Se clasifican en:

A) Objetivos Generales: Persiguen propósitos finales. Su logro es paulatino y no son

detectados con facilidad. Están en relación al problema general y las variables.

B) Objetivos Específicos:

- Expresan las acciones y operaciones necesarias que permiten al investigador acceder a los

objetivos generales.

- Las proposiciones expresan con claridad que es lo que se va a hacer con los resultados de

la investigación.

- Pueden estar referidos a la obtención de resultados o a la realización de operaciones.

- Se deduce de los objetivos generales en cuanto a diferenciar un Objetivo General de un

Especifico, no existe ninguna regla; sin embargo, hay ciertos elementos que pueden ayudar a

hacer esta distinción; uno de esos elementos es el verbo, aunque no es categórico, sin

embargo, es utilizado para expresar el uso que se dará a los resultados.

EJEMPLO 1

Objetivo General

Determinar el comportamiento de tres clones de camote (Ipomoea batatas (L.) Lam.)

Introducidas al distrito de Higueras -Huánuco.

Objetivos Específicos

Evaluar la fenología de los clones de camote (Ipomoea batatas (L.) Lam.) introducidas al

distrito de Higueras –Huánuco

Evaluar el rendimiento de los clones de camote (Ipomoea batatas (L.) Lam. ) introducidas al

distrito de Higueras –Huánuco

EJEMPLO 2

Objetivo General


28


Determinar la efectividad de los atrayentes alimenticios en el control de la mosca de la fruta

(Díptera: Tephritidae) en el cultivo de durazno (Prunus pérsica L.) en condiciones

climáticas de Huánuco


Evaluar la efectividad de los atrayentes alimenticios en el número de individuos capturados

por trampa de mosca de la fruta en el cultivo de durazno

Comparar la relación de captura de machos y hembras de mosca de la fruta para cada

atrayente alimenticio en el cultivo de durazno

Analizar el porcentaje de infestación de frutos por mosca de la fruta de cada atrayente

alimenticio en el cultivo de durazno.

EJEMPLO 3

Objetivo General

Conocer el contenido de carbono en un sistema de producción de palto (Persea americana

Mill) en Pillco Marca Huánuco


Comparar el contenido de carbono orgánico (COS) en tres profundidades del suelo

Estimar el carbono fijado en la biomasa aérea y subterránea

EJEMPLO 4

Objetivo General

Determinar la respuesta de los cultivares de gladiolo introducidos a condiciones de monte

espinoso premontano tropical.


Comparar el comportamiento vegetativo y reproductivo los cultivares en estudio

Evaluar el rendimiento de los cultivares en estudio


29


CAPITULO III

MARCO TEORICO O ESTADO DEL ARTE

Fundamentación teórica o Revisión de la literatura

Implica detectar, consultar y obtener la bibliografía (referencias) y otros materiales que sean

útiles para los propósitos del estudio, de donde se tiene que extraer y recopilar la

información relevante y necesaria para enmarcar nuestro problema de investigación. Esta

revisión debe ser selectiva, puesto que cada año se publican en el mundo miles de artículos

en revistas académicas y periódicos, libros y otras clases de materiales sobre las diferentes

áreas del conocimiento (Arias 2012).

Figura 1. Representación del marco teórico Fuente: Ruiz, F.C. 2010. Metodología de la Investigación. Universidad Nacional

Agraria de Managua-Nicaragua. Primera Edicion.

Si al revisar la literatura nos encontramos con que en el área de interés hay 5 000 posibles

referencias, será necesario seleccionar sólo las más importantes y recientes, y que además

estén directamente vinculadas con nuestro planteamiento del problema de investigación.

Pasos que se siguen para revisar la literatura

Inicio de la revisión de la literatura, puede iniciarse directamente con el acopio de las

referencias o fuentes primarias, situación que ocurre cuando el investigador conoce su

localización, se encuentra muy familiarizado con el campo de estudio y tiene acceso a ellas

(puede utilizar material de bibliotecas, filmotecas, hemerotecas y bancos de información).

Sin embargo, frecuentemente no sucede así (no se es experto en el tema o se dispone de

recursos limitados). Por ello, es recomendable iniciar la revisión de la literatura consultando

a uno o varios especialistas en el tema (algún profesor, por ejemplo) y buscando en internet

fuentes primarias (Hernández 2014).


30


Para ello, necesitamos elegir las ―palabras clave‖, ―descriptores‖ o ―términos de búsqueda‖,

los cuales deben ser distintivos del problema de estudio y se extraen de la idea o tema y del

planteamiento del problema. Para este último se requiere hacer algunas lecturas preliminares

que lo afinen y completen. Las bases de referencias funcionan como los motores de

búsqueda (Google, Yahoo, Bing, etcétera). Los términos de búsqueda deben ser precisos,

con palabras en español y en inglés, porque gran cantidad de fuentes primarias se encuentran

en este idioma (Flores 2007).

En español hay bases, como Latindex y Redalyc, para diversas ciencias y disciplinas. Una

vez elegida la base de datos que emplearemos, procedemos a consultar el ―catálogo de

temas, conceptos y términos‖ (el tesauro) respectivo, que contiene un diccionario o

vocabulario en el cual podemos hallar un listado de palabras para realizar la búsqueda.

Tabla 4. Ventajas y desventajas de utilizar internet como fuente para localizar

literatura

Ventajas desventajas

Acceso fácil las 24 horas del día Con frecuencia las investigaciones colocadas en sitios web no están revisadas por expertos.

Gran cantidad de información en diversos

sitios web sobre muchos temas

Los reportes de investigación u otros documentos

de los sitios web pueden ser textos plagiados o que se reproducen sin el consentimiento de autores.

Además del aspecto ético, al utilizarlos nuestro

profesor, jefe, un comité, un cliente, etc., pueden

pensar que todo nuestro trabajo es un plagio y reprobarnos, expulsarnos, demandarnos o

suspendernos

Información en español

Puede ser muy tardado localizar estudios de calidad

sobre nuestro tema, pues abundan páginas o sitios que se refieren a nuestro planteamiento, pero no

incluyen investigaciones con datos sino opiniones,

ideas o servicios de consultoría.

Información reciente La información puede estar desorganizada y ser poco útil.

El acceso a los sitios web es inmediato a

través de buscadores

Para tener acceso a la mayoría de los textos completos de artículos, se debe pagar entre 5 y 30

dólares estadounidenses.

En la mayoría de los casos el acceso es

gratuito o de muy bajo costo

El investigador puede crear una red de

contactos que le ayuden a obtener la información que busca

Los estudios que se localicen pueden

imprimirse de inmediato

Fuente: Hernández 2014.


31


Del catálogo debemos seleccionar las palabras o conceptos ―clave‖ que le confieran una

dirección a la consulta. También podemos hacer una búsqueda avanzada con esos términos,

utilizando los operadores del sistema booleano: and (en español ―y‖), or (en español ―o‖) y

not (en español ―no‖). Con los descriptores y las preposiciones estableceremos los límites de

la consulta al banco o la base de referencias.

Consulta de la literatura Una vez que se han localizado físicamente las referencias (la

literatura) de interés se procede a consultarlas. El primer paso consiste en seleccionar las que

serán de utilidad para nuestro marco teórico específico y desechar las que no nos sirvan.

Las fuentes de información pueden ser:

1. Primaria, Es la informa integral que se obtiene de los documentos de tesis, monografías,

entrevistas, textos, revistas científicas entre otras, es decir el material completo.

2. Secundaria, Es aquella que se obtiene de los resúmenes de trabajos o la parcialidad de

trabajos provenientes de la información primaria, contiene por lo general la referencia

bibliográfica (autor, año, titulo, lugar y paginación) y el resumen.

3. Terciaria, La cual no es más que la referencia bibliográfica de los trabajos de

investigación.

Ejemplos de información secundaria y terciaria.

a. Alemán, F. 1997. Manejo de malezas en el trópico, Universidad Nacional Agraria,

Primera Edición. MULTIFORMAS, R.L. Managua, Nicaragua. 227 p. (Fuente terciaria)

b. El texto presenta distintos aspectos de la filosofía de malezas, la clasificación, los

aspectos biológicos y ecológicos de las mismas, el nivel de competitividad de las malezas

con respecto a los cultivos, así como los diferentes métodos de manejo y finalmente la

tipificación de malezas para algunos cultivos específicos de importancia económica para el

desarrollo agro económico (información secundaria, la primaria estará dada al consultar todo

el texto)

Para establecer la utilidad de los libros, se debe analizar el índice de contenido y el índice

analítico o de materias por cuestión de tiempo, los cuales proporcionan una idea de los temas


32


incluidos en la obra. Al tratarse de artículos de revistas científicas, lo más adecuado es

revisar primero el resumen y palabras clave, y en caso de considerarlo de utilidad, examinar

las conclusiones, observaciones o comentarios finales o, en última instancia, todo el artículo.

Mertens (2010) y Creswell (2013) proponen una revisión que se aplica a prácticamente

cualquier referencia, que implica recolección y análisis de los datos.

Con el propósito de seleccionar las fuentes primarias que servirán para elaborar el marco

teórico, es conveniente hacerse las siguientes preguntas:

• ¿La referencia se relaciona con mi problema de investigación? ¿Cómo?

• ¿Qué aspectos trata?

• ¿Ayuda a que se realice más rápido y profundamente mi estudio?

Qué información o contenido se extrae de las referencias

A veces se extrae una sola o varias ideas; otras, una cifra, un resultado o numerosos

comentarios (algunos ejemplos y su organización se muestran en el centro de recursos en

línea de la obra.

Al identificar la literatura útil, se puede diseñar un mapa de revisión, el cual es una ―imagen

de conceptos‖ de la agrupación propuesta respecto a las referencias del planteamiento y que

ilustra cómo la indagación contribuirá al estudio (veremos un ejemplo más adelante).

Cuando ya se haya reunido la literatura que se consideró para la elaboración del mapa de

revisión, también se deben empezar a generar los resúmenes de los artículos y documentos

más relevantes y la extracción de ideas, cifras y comentarios.

¿Qué nos puede revelar la revisión de la literatura?

Uno de los propósitos es analizar y discernir si la teoría y la investigación anterior sugieren

una respuesta (aunque sea parcial) a la pregunta o las preguntas de investigación, o bien si

provee una dirección a seguir dentro del planteamiento de nuestro estudio.

La literatura revisada puede revelar diferentes grados en el desarrollo del conocimiento:


33


• Que hay una teoría completamente desarrollada, con abundante evidencia empírica y que

se aplica a nuestro problema de investigación.

• Que hay varias teorías con soporte empírico que se aplican a nuestro problema de

investigación.

• Que hay ―piezas y trozos‖ de teoría con cierto respaldo empírico, que sugieren variables

potencialmente importantes y que se aplican a nuestro problema de investigación (pueden

ser generalizaciones empíricas e hipótesis con apoyo de algunos estudios).

• Que hay descubrimientos interesantes, pero parciales, sin llegar a ajustarse a una teoría.

• Que sólo hay guías aún sin estudiar e ideas vagamente relacionadas con el problema de

investigación. Asimismo, nos podemos encontrar que los estudios antecedentes presentan

falta de congruencia o claridad, debilidades en el método (en sus diseños, muestras,

instrumentos para recolectar datos, etc.), aplicaciones que no han podido implementarse

correctamente o que han mostrado problemas (Mertens, 2010).

HIPOTESIS

¿Qué son las hipótesis?

Las hipótesis indican lo que tratamos de probar y se definen como explicaciones tentativas

del fenómeno investigado formuladas a manera de proposiciones (Malegarie 2016).

Se derivan de la teoría existente y deben formularse a manera de proposiciones. Son

respuestas provisionales a las preguntas de investigación.

¿En toda investigación cuantitativa debemos plantear hipótesis?

No, no en todas las investigaciones cuantitativas se plantean hipótesis. El hecho de que

formulemos o no hipótesis depende de un factor esencial: el alcance inicial del estudio. Las

investigaciones cuantitativas que formulan hipótesis son aquellas cuyo planteamiento define

que su alcance será correlacional o explicativo, o las que tienen un alcance descriptivo, pero

que intentan pronosticar una cifra o un hecho (Hernández 2010).

Alcance exploratorio


34


Se realizan cuando el objetivo es examinar un tema o problema de investigación poco

estudiado, del cual se tienen muchas dudas o no se ha abordado antes. Es decir, cuando la

revisión de la literatura reveló que tan sólo hay guías no investigadas e ideas vagamente

relacionadas con el problema de estudio, o bien, si deseamos indagar sobre temas y áreas

desde nuevas perspectivas.

Alcance descriptivo

Busca especificar las propiedades, las características, grupos, comunidades, procesos,

objetos o cualquier otro fenómeno que se someta a un análisis. Es decir, únicamente

pretenden medir o recoger información de manera independiente o conjunta sobre los

conceptos o las variables a las que se refieren, esto es, su objetivo no es indicar cómo se

relacionan éstas. Por ejemplo, un investigador busca describir las plantas exóticas

medicinales de una población alto andina.

Alcance correlacional

Tiene como finalidad conocer la relación o grado de asociación que exista entre dos o más

conceptos, categorías o variables en una muestra o contexto en particular. Pretenden

responder a preguntas de investigación como las siguientes: ¿Los campesinos que adoptan

más rápidamente una innovación son más cosmopolitas que los campesinos que la adoptan

después? ¿La lejanía física entre las parejas de novios tiene una influencia negativa en la

satisfacción en la relación? (Todas en un contexto específico).

Alcance explicativo

Van más allá de la descripción de conceptos o fenómenos o del establecimiento de

relaciones entre conceptos; es decir, están dirigidos a responder por las causas de los eventos

y fenómenos físicos o sociales. Como su nombre lo indica, su interés se centra en explicar

por qué ocurre un fenómeno y en qué condiciones se manifiesta o por qué se relacionan dos

o más variables. Por ejemplo, dar a conocer las producciones de semillas transgénicas es una

actividad descriptiva (indicar, según una encuesta de opinión antes de su masificación,

importancia, tolerancia plagas y enfermedades, rendimiento, etc.) y relacionar dichas

intenciones con conceptos como grado de instrucción del encuestado, edad y género.


35


¿Cómo se relacionan las hipótesis, las preguntas y los Objetivos de Investigación?

Las hipótesis proponen tentativamente las respuestas a las preguntas de investigación, la

relación entre ambas es directa e íntima. Las hipótesis sustituyen a los objetivos y preguntas

de investigación para guiar el estudio.

¿Las hipótesis son siempre verdaderas?

Las hipótesis no necesariamente son verdaderas, pueden o no serlo, y pueden o no

comprobarse con datos. Son explicaciones tentativas, no los hechos en sí. Al formularlas, el

investigador no está totalmente seguro de que vayan a comprobarse. Como ejemplifican

Black y Champion (1976), una hipótesis es diferente de la afirmación de un hecho. Si

alguien establece la siguiente hipótesis (refiriéndose a un país determinado): ―las familias

que viven en zonas urbanas tienen menor número de hijos que las familias que viven en

zonas rurales‖, ésta puede ser o no comprobada. En cambio, si una persona sostiene lo

anterior basándose en información de un censo poblacional reciente de ese país, no establece

una hipótesis, sino que afirma un hecho.

¿De dónde surgen las hipótesis?

Surgen del planteamiento del problema y del marco teórico (de un postulado de una teoría,

del análisis de ésta, de generalizaciones empíricas pertinentes a nuestro problema de

investigación y de estudios revisados o antecedentes consultados). Existe, una relación muy

estrecha entre el planteamiento del problema, la revisión de la literatura y las hipótesis. Al

formular las hipótesis volvemos a evaluar nuestro planteamiento del problema (Mertens

2014).

Desde luego, cuanto menor apoyo empírico previo tenga una hipótesis, se deberá tener

mayor cuidado en su elaboración y evaluación. No es aceptable formular hipótesis de

manera superficial. Establecer hipótesis sin haber revisado cuidadosamente la literatura

puede conducirnos a errores.

¿Qué características debe tener una hipótesis?


36


La hipótesis debe referirse a una situación ―real‖. Como argumenta Castro-Rea (2009), las

hipótesis sólo pueden someterse a prueba en un universo y un contexto bien definidos.

Por ejemplo. Los atrayentes alimenticios ayudan a controlar la mosca de la fruta (Díptera:

Tephritidae) en el cultivo de durazno (Prunus pérsica L.) hasta un 90 %.

- Las variables o términos de la hipótesis deben ser comprensibles, precisos y lo más

concretos que sea posible. Términos vagos o confusos no tienen cabida en una hipótesis.

Así, globalización de la economía y sinergia organizacional son conceptos imprecisos y

generales que deben sustituirse por otros más específicos y concretos.

- La relación entre variables propuesta por una hipótesis debe ser clara y verosímil (lógica).

Es indispensable que quede clara la forma en que se relacionan las variables, y esta relación

no puede ser ilógica.

-. Los términos o variables de la hipótesis deben ser observables y medibles, así como la

relación planteada entre ellos, o sea, tener referentes en la realidad. Las hipótesis científicas,

al igual que los objetivos y las preguntas de investigación, no incluyen aspectos morales ni

cuestiones que no podamos medir.

-. Las hipótesis deben estar relacionadas con técnicas disponibles para probarlas. Este

requisito está estrechamente ligado con el anterior y se refiere a que, al formular una

hipótesis, tenemos que analizar si existen técnicas o herramientas de investigación para

verificarla, si es posible desarrollarlas y si se encuentran a nuestro alcance.

Tipos de hipótesis

a. hipótesis de investigación

b. hipótesis nulas

c. hipótesis alternativas

d. hipótesis estadísticas

¿Qué son las hipótesis de investigación?

Se definen como proposiciones tentativas acerca de las posibles relaciones entre dos o más

variables y que deben cumplir con los cinco requisitos mencionados. Se lés suele simbolizar


37


como Hi o H1, H2, H3, etc. (cuando son varias), y también se les denomina ―hipótesis de

trabajo‖.

Las hipótesis de investigación pueden ser: a) descriptivas de un valor o dato pronosticado b)

correlaciónales c) de diferencia de grupos d) causales

Hipótesis descriptivas de un dato o valor que se pronostica. Estas hipótesis se utilizan a

veces en estudios descriptivos, para intentar predecir un dato o valor en una o más variables

que se van a medir u observar. Pero cabe comentar que no en todas las investigaciones

descriptivas se formulan hipótesis de esta clase o que sean afirmaciones más generales

Hipótesis correlaciónales

Especifican las relaciones entre dos o más variables y corresponden a los estudios

correlaciónales (―el uso indiscriminado de fertilizantes inorgánicos en los suelos se

encuentra asociada con daños físicos a la estructura de los suelos‖). Sin embargo, las

hipótesis correlaciónales no sólo pueden establecer que dos o más variables se encuentran

vinculadas, sino también cómo están asociadas. Alcanzan el nivel predictivo y parcialmente

explicativo. En los siguientes ejemplos no sólo se establece que hay relación entre las

variables, sino también cómo es la relación (qué dirección sigue). Desde luego, es diferente

formular hipótesis en las que dos o más variables están vinculadas, que conjeturar cómo son

estas relaciones.

Hipótesis de la diferencia entre grupos

Estas hipótesis se formulan en investigaciones cuya finalidad es comparar grupos. Por

ejemplo, supongamos que un publicista piensa que un comercial televisivo en blanco y

negro, cuyo objetivo es persuadir a los agricultores a dejar de usar insecticidas y trabajar con

el manejo integrado de plagas, tiene una eficacia diferente que uno a colores. Su pregunta de

investigación sería: un comercial de televisión con el mensaje de persuadir a los agricultores

al uso del manejo integrado de plagas ¿es más eficaz si está en blanco y negro que si está a

colores?

Hipótesis que establecen relaciones de causalidad.


38


Este tipo de hipótesis no solamente afirma la o las relaciones entre dos o más variables y la

manera en que se manifiestan, sino que además propone un ―sentido de entendimiento‖ de

las relaciones. Tal sentido puede ser más o menos completo, esto depende del número de

variables que se incluyan, pero todas estas hipótesis establecen relaciones de causa-efecto.

Las hipótesis correlaciónales pueden simbolizarse como ―X-------Y‖, las hipótesis causales

pueden simbolizarse como:

Influye en o causa ―X-----------------------------------Y‖

(Una variable) (Otra variable)

¿Qué son las hipótesis nulas?

Las hipótesis nulas son, en cierto modo, el reverso de las hipótesis de investigación.

También constituyen proposiciones acerca de la relación entre variables, sólo que sirven

para refutar o negar lo que afirma la hipótesis de investigación.

Hipótesis que niegan la relación de causalidad entre dos o más variables (en todas sus

formas). Las hipótesis nulas se simbolizan así: Ho

Si la hipótesis de investigación propone:

Los tres clones de camote (Ipomoea batatas (L.) Lam.) mostrarán un comportamiento

favorable introducido en distrito de Higueras, la hipótesis nula postularía: Los tres clones de

camote (Ipomoea batatas (L.) Lam.) No mostrarán un comportamiento favorable

introducido en distrito de Higueras. Debido a que este tipo de hipótesis resulta la

contrapartida de la hipótesis de investigación, hay prácticamente tantas clases de hipótesis

nulas como de investigación.

¿Qué son las hipótesis alternativas?

Como su nombre lo indica, son posibilidades alternas de las hipótesis de investigación y

nula: ofrecen una descripción o explicación distinta de las que proporcionan éstas. Si la

hipótesis de investigación establece: ―el camote es morado‖, la nula afirmará: ―el camote no

es morado‖, y podrían formularse una o más hipótesis alternativas: ―el camote es amarillo‖,


39


etc. Cada una constituye una descripción distinta de las que proporcionan las hipótesis de

investigación y nula. Las hipótesis alternativas se simbolizan como Ha y sólo pueden

formularse cuando efectivamente hay otras posibilidades, además de las hipótesis de

investigación y nula.

¿Qué son las hipótesis estadísticas?

Son la transformación de las hipótesis de investigación, nulas y alternativas en símbolos

estadísticos, Se pueden formular sólo cuando los datos del estudio que se van a recolectar y

analizar para probar o rechazar las hipótesis son cuantitativos (números, porcentajes,

promedios). en términos estadísticos. Básicamente hay tres tipos de hipótesis estadística, que

corresponden a clasificaciones de las hipótesis de investigación y nula: 1) de estimación, 2)

de correlación y 3) de diferencias de medias.

Hipótesis Estadísticas de Estimación

Sirven para evaluar la suposición de un investigador respecto al valor de alguna

característica de una muestra de individuos u objetos, y de una población. Se basa en

información previa. Hi: X > ; Ho: X < ; Ha: X = . Algunos investigadores consideran las

hipótesis estadísticas de estimación como hipótesis de diferencia, pues en última instancia lo

que se evalúa es la diferencia entre un valor hipotetizado no se limita a promedios.

Hipótesis Estadísticas de Correlación

Estas hipótesis tienen por objeto traducir en términos estadísticos una correlación entre dos o

más variables. El símbolo de una correlación entre dos variables es ―r‖ (minúscula) y entre

más de dos variables ―R‖ (mayúscula). La hipótesis ―a mayor cohesión en un grupo, mayor

eficacia en el logro de sus metas primarias‖ puede traducirse así: ≠ 0 (no es igual a cero, o lo

que es lo mismo ambas variables están correlacionadas) Ho: r xy = 0 (―Las dos variables no

están correlacionadas; su correlación es cero.‖) Hi: R xyz ≠ 0 (―La correlación entre las

variables autonomía, variedad y motivación intrínseca no es igual a cero.‖) Ho: R xyz =0

―No hay correlación.

Hipótesis Estadísticas de la Diferencia de Medias u otros Valores


40


En estas hipótesis se compara una estadística entre dos o más grupos. Hi: X1 ≠ X2; Ho = X1

= X2; Hi: %1 ≠ %2 ≠ %3; Ho: %1 = %2 = %3. En estudios que contienen análisis de datos

cuantitativos, son comunes las siguientes opciones: 1) hipótesis de investigación

únicamente, 2) hipótesis de investigación más hipótesis estadística de investigación más

hipótesis estadística nula, 3) hipótesis estadísticas de investigación y nula.

La calidad de una investigación no necesariamente está relacionada con el número de

hipótesis que contenga, pero debe de tener el número de hipótesis necesarias para guiar el

estudio.

¿En una investigación se formulan hipótesis de investigación, nula y alternativa?

Al respecto no hay reglas universales. Se puede leer un artículo de alguna revista científica

en la que sólo se formule la hipótesis de investigación, y podemos encontrar un artículo en

otra revista en la que únicamente se plantea la hipótesis nula. Asimismo, podemos descubrir

artículos en una tercera revista, en los cuales se establezcan las hipótesis de investigación y

nula, pero no las alternativas y, en fin, en una cuarta publicación podemos ver otro artículo

que contenga las hipótesis de investigación, nulas y alternativas, etc.

Esta situación es similar en reportes académicos (como tesis) y no académicos. La opción tal

vez más común es incluir únicamente la o las hipótesis de investigación (Hernández, 2010)

Algunos investigadores sólo enuncian la hipótesis nula o de investigación presuponiendo

que quien lea su reporte deducirá la hipótesis contraria. La American Psychological

Association (APA, 2011) recomienda, para decidir qué tipo de hipótesis deben incluirse en

el informe, que se consulten los manuales o a un asesor calificado de su universidad o las

normas de publicaciones de los estilos APA, Vancouver, Harvard y otros.

En el ejemplo encontramos todos los tipos generales de hipótesis.

Ello puede deberse a que es difícil establecerlas, ya que no se dispone de información al

respecto. Los estudios que se inician y concluyen como descriptivos, formularán si

pronostican un dato hipótesis descriptivas; los correlaciónales podrán establecer hipótesis

descriptivas de estimación, correlaciónales y de diferencia de grupos (cuando éstas no


41


expliquen la causa que provoca la diferencia); por su parte, los explicativos podrán incluir

hipótesis descriptivas de pronóstico, correlaciónales, de diferencia de grupos y causales.

¿Qué es la prueba de hipótesis?

Las hipótesis se someten a prueba o escrutinio empírico para determinar si son apoyadas o

refutadas, de acuerdo con lo que el investigador observa. De hecho, para esto se formulan en

la tradición deductiva. Ahora bien, en realidad no podemos probar que una hipótesis sea

verdadera o falsa, sino argumentar que fue apoyada o no de acuerdo con ciertos datos

obtenidos en una investigación particular.

Cuantas más investigaciones apoyen una hipótesis, más credibilidad tendrá y, por supuesto,

será válida para el contexto (lugar, tiempo y participantes, casos o fenómenos) en que se

comprobó. Al menos lo es probabilísticamente.

¿Cuál es la utilidad de las hipótesis?

i). En primer lugar, son las guías de una investigación en el enfoque cuantitativo.

Formularlas nos ayuda a saber lo que tratamos de buscar, de probar. Proporcionan orden y

lógica al estudio. Son como los objetivos de un plan administrativo: las sugerencias

formuladas en las hipótesis pueden ser soluciones a los problemas de investigación. Si de

hecho lo son o no, es la tarea del estudio (Castro-Rea, 2009).

ii). En segundo lugar, tienen una función descriptiva y explicativa, según sea el caso. Cada

vez que una hipótesis recibe evidencia empírica a favor o en contra, nos dice algo acerca del

fenómeno con el que se asocia o hace referencia. Si la evidencia es a favor, la información

sobre el fenómeno se incrementa; y aun si la evidencia es en contra, descubrimos algo acerca

del fenómeno que no sabíamos antes.

iii). La tercera función es probar teorías. Cuando varias hipótesis de una teoría reciben

evidencia positiva, la teoría va haciéndose más sólida; y cuanta más evidencia haya a favor

de aquéllas, más evidencia habrá a favor de ésta.


42


iv). Una cuarta función consiste en sugerir teorías. Diversas hipótesis no están asociadas con

ninguna teoría; pero llega a suceder que como resultado de la prueba de una hipótesis, se

pueda formular una teoría o las bases para ésta.

¿Qué ocurre cuando no se aporta evidencia a favor de las hipótesis de investigación?

No siempre los datos y resultados apoyan las hipótesis. Pero el hecho de que éstos no

aporten evidencia en favor de las hipótesis planteadas de ningún modo significa que la

investigación carezca de utilidad.

Recordemos que en la investigación el fin último es el conocimiento y, en este sentido,

también los datos en contra de una hipótesis ofrecen entendimiento.

En casi todas las investigaciones, el estudioso formula varias hipótesis y espera que alguna

de ellas proporcione una solución satisfactoria del problema.

La American Psychological Association (2011) señala que en los reportes o informes de

resultados se mencionen todos los resultados relevantes, incluyendo aquellos que

contradigan las hipótesis.

EJEMPLO 1

―Fenología y rendimiento de cuatro variedades de camote en las condiciones agroecológicas

en Monzón-Huánuco‖

Hi: Al realizar el manejo de cuatro variedades de camote en las condiciones agro ecológicas

del distrito de Monzón entonces se obtendrá efectos significativos en la fenología y

rendimiento.

Ho: Al realizar el manejo de cuatro variedades de camote en las condiciones agro ecológicas

del distrito de Monzón no se obtendrá efectos significativos en la fenología y rendimiento.

Ha: Al realizar el manejo de cuatro variedades de camote en las condiciones agro ecológicas

del distrito de Monzón se obtendrá efectos significativos en la tolerancia de plagas

EJEMPLO 2

―Efecto de la fertilización nitrogenada sobre el rendimiento y eficiencia agronómica del

nitrógeno del cultivo de avena forrajera (Avena sativa L.) en Cayhuayna-Huánuco ‖.


43


Hi: La fertilización nitrogenada tiene efecto significativo en el rendimiento y eficiencia

agronómica del nitrógeno del cultivo de avena forrajera (Avena sativa L.) en Cayhuayna.

Ho: La fertilización nitrogenada no tiene efecto significativo en el rendimiento y eficiencia

agronómica del nitrógeno del cultivo de avena forrajera (Avena sativa L.) en Cayhuayna.

Ha: La fertilización nitrogenada tiene efecto significativo en la precocidad del cultivo de

avena forrajera (Avena sativa L.) en Cayhuayna

EJEMPLO 3

―Efecto de las podas de formación en el rendimiento del cultivo de sacha inchi (Plukenetia

volubilis L.) en condiciones edafoclimaticas del distrito de Constitución, provincia de

Oxapampa-Pasco‖

Hi: Las podas de formación en el tiempo oportuno, nos permiten obtener efectos

significativos en el rendimiento del cultivo de sacha inchi (Plukenetia volubilis L.) en

condiciones edafoclimaticas de la Constitución, Provincia de Oxapampa-Pasco.

Ho: Las podas de formación en el tiempo oportuno, no evidencian efectos significativos en

el rendimiento del cultivo de sacha inchi (Plukenetia volubilis L.) en condiciones

edafoclimaticas de la Constitución, Provincia de Oxapampa-Pasco.

Ha: Las podas con dos y tres ramas permiten mayor control de plagas, arquetipo y

longevidad del sacha inchi (Plukenetia volubilis L.) en condiciones edafoclimaticas de la

Constitución, Provincia de Oxapampa-Pasco.

EJEMPLO 4

―Láminas de riego por goteo en col (Brassica oleracea var. capitata) y brócoli (Brassica

oleracea var. itálica), bajo las condiciones edafoclimaticas de Cayhuayna-Huánuco‖

Hi: Al emplear láminas de riego para los cultivos de col (Brassica oleracea var. capitata.) y

brócoli (Brassica oleracea var. italica), se incrementará el rendimiento


44


Ho: Al emplear láminas de riego para los cultivos de col (Brassica oleracea var. capitata.) y

brócoli (Brassica oleracea var. italica), no se incrementará el rendimiento

Ha: Al emplear un sistema de riego por goteo en la producción de col y brócoli la relación

Beneficio/Costo será positivo.

VARIABLES

Una característica o propiedad que puede variar entre individuos o conjuntos, se denomina

variable (Flores 2007).

Las variables son instrumentos de análisis que conforman las categorías a un nivel

manifiesto de la realidad. Hay variables independientes y dependientes. Reciben el nombre

de variable independiente (x) la característica o propiedad que se supone la causa del

fenómeno estudiado que no se puede controlar y variable dependiente (y) aquella cuyas

modalidades o valores están en relación con los cambios de la variable independiente, pero

que sí es factible de controlarse científicamente.

La variable independiente es el elemento, fenómeno o situación que explica, condiciona o

determina, la presencia de otro, según Soriano (2010) y Pick y López (1994) es lo que el

experimentador manipula, debido a que cree que existe una relación entre ésta y la

dependiente. Y según Pardinas (1989) es el sujeto de la hipótesis.

Los mismos autores señalan que la variable dependiente, señala Soriano,(2010) es el

elemento, fenómeno o situación explicados, que están en función de otros. Pick y López

(1994) manifiestan que son los cambios sufridos por los sujetos como resultado de la

manipulación de la variable independiente por parte del experimentador. Y sostiene Pardinas

(1989), que es uno de los atributos del sujeto.

La variable dependiente es la que podemos manipular, la independiente no, ya que son las

causas que provocan los efectos

Con las variables precisamos los elementos constitutivos de un problema, los medimos o

cuantificamos y los comparamos.


45


El rendimiento, la fenología, prendimiento, variedades, días a la floración, días a la cosecha,

entre otras son ejemplos de variables. Son elementos constitutivos de la estructura de la

hipótesis, o sea del enunciado de la hipótesis que establece su relación‖

Del mismo modo (Arias, 2012), establece que la variable es: ―una característica o cualidad;

magnitud o cantidad, que puede sufrir cambios, y que es objeto de análisis, medición,

manipulación o control en una investigación‖. Para que se produzca un hecho debe existir

una causa. La mala categoría en la universidad, se debe a la falta administración, o a la falta

de inversión, o mala organización. De acuerdo a lo mencionado podemos determinar que

cada uno de estos aspectos constituye una variable sujeta a estudio.

Tipos de variables Como se menciona, una de las formas más conocidas y clásicas de

clasificar las variables es, en relación a su operatividad. Teniendo en cuenta este aspecto

podemos clasificar las variables de la siguiente manera:

Según su naturaleza

Las variables pueden destacarse como cualitativas y cuantitativas

Variables cualitativas. (Morone, 2013). Como su nombre lo indica, miden cualidades,

atributos, por ejemplo: resistencia a plagas, precocidad, tolerancia al estrés hídrico. También

llamadas categóricas, y se refieren a las propiedades de los objetos en estudio, este tipo de

variables tiene un carácter cualitativo, no podemos medirlas con números, son aquellas que

se expresan en forma verbal no numérica.

Variables cuantitativas. Según (Morone, 2013). Miden cantidades, magnitudes. De acuerdo

con los valores que puedan asumir se distingue entre continuas (dan la posibilidad de

fraccionar y pueden tomar cualquier valor dentro de un rango y discretas (sólo asumen

valores enteros. Son aquellas que pueden ser medidas y se expresan en forma numérica.

Ejemplo: rendimiento kg/planta, tn/ha, numero de tubérculo/planta.

Según el grado de complejidad

Según (Arias, 2012) afirma, tanto las variables cuantitativas como las cualitativas pueden ser

simples o complejas.


46


• Las variables simples: son variables que no necesitan descomponerse en dimensiones,

porque se manifiestan directamente a través de un indicador o unidad de medida.

Ejemplo: el peso de un tubérculo se manifiesta directamente en kilogramos; la temperatura

ambiente se expresa en grados centígrados.

Las variables complejas: Este tipo de variables necesitan descomponerse en dos dimensiones

como mínimo, siendo necesario plantear uno o más indicadores para cada dimensión.

Por la función que cumplen, las variables se clasifican en:

• Independientes: Son variables que se relacionan con la causa y que generan los cambios

en la variable dependiente; es fundamentalmente la característica o propiedad que supone el

antecedente o causa del fenómeno objeto de estudio. En los estudios en donde el

investigador manipula esta variable se conoce como investigación experimental

• Dependientes: Es la consecuencia o efecto producidos por la acción de la variable

independiente. Constituyéndose el resultado de la manipulación de las variables

independientes por cuanto reciben sus efectos. (Flores, 2007)

• Intervinientes: Son aquellas variables que en transcurso de la investigación pueden afectar

en forma positiva o negativa el resultado de la investigación, es importante identificar este

tipo de variables, en virtud que puede influir en la variable dependiente.

• Extrañas: También llamadas ajenas, son factores que escapan del control del investigador

y que pueden ejercer alguna influencia en los resultados, no estaban en los planes y objetivos

de la investigación, cambiaran datos y se deberá estar atento para posibles cambios.

Ejemplo: los factores hereditarios de la semilla inciden en la resistencia a plagas y

enfermedades de la planta. (Arias, 2012, p.61)

EJEMPLO 1

―Fenología y rendimiento de cuatro variedades de camote (Ipomoea batatas (L).Lam.) en las

condiciones agroecológicas en Monzón‖

Variable dependiente (VD ) : Rendimiento, fenología

Variable Independiente (VI ) : Variedades de camote


47


Variable Interviniente (V Int) : Condiciones Agroecológicas

EJEMPLO 2―Efecto de la fertilización nitrogenada sobre el rendimiento y eficiencia

agronómica del nitrógeno del cultivo de avena forrajera (Avena sativa L.) en Cayhuayna‖.

Variable dependiente (VD ) : Rendimiento

Variable Independiente (VI ) : Fertilización nitrogenada

Variable Interviniente (V Int) : Condiciones edafoclimaticas.

EJEMPLO 3

―Efecto de las podas de formación en el rendimiento del cultivo de sacha inchi (Plukenetia

volubilis L.) en condiciones edafoclimaticas del distrito de Constitución, provincia de

Oxapampa‖

Variable dependiente (VD ) : Rendimiento del cultivo de sacha inchi

Variable Independiente (VI ) : Podas de formación

Variable Interviniente (V Int) : Condiciones edafoclimaticas

EJEMPLO 4

―Láminas de riego por goteo en col (Brassica oleracea var. capitata) y brócoli (Brassica

oleracea var. itálica) y su efecto en el rendimiento, bajo las condiciones edafoclimaticas de

Cayhuayna‖

Variable dependiente (VD ) : Rendimiento

Variable Independiente (VI ) : Láminas de riego

Variable Interviniente (V Int) : Condiciones edafoclimaticas

Dimensiones - Categorías

Se ha venido hablando, que las características que identifican a las plantas, plagas,

enfermedades, suelo o cosas son variables; pero es el momento de precisar e identificar a las

categorías como parte de una variable compleja, de acuerdo a la clasificación de las

variables, estas categorías resultan del análisis o descomposición.

Indicadores


48


Según (Arias, 2012) afirma ―Un indicador es un indicio, señal o unidad de medida que

permite estudiar o cuantificar una variable o sus dimensiones‖

Esta unidad de medida se refiere a estándares utilizados para medir el avance y logros de un

proyecto en este marco se puede determinar que a través del estudio de los indicadores se

estudia las dimensiones y cada variable de manera detallada y pertinente en otras palabras es

un acercamiento al fenómeno de estudio planteando.

Algunos ejemplos de indicadores: Porcentaje de prendimiento, número de raíces por planta,

días a la cosecha, etc.

Operacionalización de variables

Es un proceso que relaciona a las variables complejas y persigue establecer significados a

los términos que se encuentran en un inicio en forma abstracta a términos concretos,

observables y medibles, a través de la operacionalización de los conceptos y variables a

indicadores que sean susceptibles de medirlos.

EJEMPLO 1

Tabla 5. Operacionalización de variables en comportamiento de clones de camote

Variables Dimensiones Indicadores

Independiente Toquecita amarillo

Clones de camote Helena morado

DLP-2462 blanco

Dependiente

Fenología Prendimiento de

esquejes % de prendimiento

Rendimiento

Días a la floración % de floración

Cobertura % de cobertura

Días a la cosecha Tardío, semi tardío

o precoz

peso kg/ planta ; tn/ha

Operacionalizar una variable


49


Es definir la forma en que se observará y medirá cada una de las particularidades del estudio

propuesto y el sentido de este es fundamentalmente práctico, de no sólo identificar las

variables y sus dimensiones, sino definirlas con la mayor precisión posible.

EJEMPLO 2

Tabla 6. Operacionalización de variables en comportamiento de maíz hibrido

introducido.

Variables Dimensiones Indicadores

Independiente

Híbridos de maíz

DK 7500

PIONEER

INIA 601

AG-101

PM-212

Triple

Simple

Simple

Simple

Doble

Dependiente

Fenología

Floración N° de días

Rendimiento

Cosecha N° de días

Mazorcas Índice

Peso kg/ planta

Dimensiones de la

mazorca

Longitud

Diámetro

Existen distintos tipos de validez: Según (Morone, 2013, p.12)

Validez interna: existe validez interna cuando hay una adecuada conceptualización y

operacionalización de la variable y obviamente, existe correspondencia entre ambas.

Validez externa: se refiere básicamente a la confianza o veracidad de la fuente de

información. Esto en ocasiones intenta solucionarse mediante técnicas que muchas veces

resultan poco operativas, tales como cotejar con los gestos de la persona o enviar a otro a

que realice las mismas indagaciones.

EJEMPLO 1 Efecto de los abonos y los fertilizantes en el rendimiento del cultivo de

brócoli Brassica oleracea variedad itálica, en condiciones agroecológicas de Cayhuayna.


50


Tabla 7. Operacionalización de variables en abonos orgánicos

Tipo Variables Dimensiones Indicadores

Independiente

Abonamiento

Y fertilización - Guano de isla - 1.6 Tm/Ha

- Gallinaza - 8.6 Tm/Ha

- NPK - 20-20-20 (863 kg/ha)

- Testigo

- 00 T/Ha

Dependiente

Rendimiento - Dimensión de la

pellas Diámetro de pellas.

- Peso de pellas Por planta y parcela.

Interviniente

Clima. Temperatura.

Características Precipitación pluvial.

Edafoclimaticas Suelo. Características físico

químicas

EJEMPLO 2 Efecto del manejo integrado de plagas en el rendimiento del cultivo de arveja

(Pisum sativum L.) en el distrito de Molino – Huánuco.

Tabla 8. Operacionalización de variables en manejo integrado de plagas en arveja


Independiente

Barreras vivas con maíz,

trampas a colores, extr. Vegetal,

cebos tóxicos.

N° de trampas/parcela

Manejo

integrado N° de aplicaciones

de plagas Barreras vivas con chocho,

trampas a colores, Bacillius

thuringiensis, cebos tóxicos.

N° de trampas/parcela

N° de aplic. Bacillus

T/parcela

Dependiente

Cantidad de vainas N° de vainas / planta

Rendimiento Longitud de vainas cm / planta

Peso de vainas Kg de vainas/ planta y

hectárea

Interviniente

Clima. T°. P pluvial

Características

Edafoclimaticas Suelo

Características

Físico químicas


51


EJEMPLO 3

Láminas de riego por goteo en col (Brassica oleracea var. capitata) y brócoli (Brassica

oleracea var. itálica), bajo las condiciones edafoclimáticas de Cayhuayna – CIFO

Tabla 9. Operacionalización de variables en láminas de riego en col y brócoli


Independiente

Láminas de

riego

Caudal 1. Al 120 % 483.96 mm/ciclo

Caudal 2. Al 100% 403.3 mm/ciclo

Caudal 3. Al 80% 322.64/ciclo

Dependiente

Rendimiento Peso de pella, kg de pella/planta,

parcela y ha

Características

Edafoclimaticas

Clima.

Suelo.

Temperatura.

Interviniente

Precipitación pluvial.

Características físicas.

Características químicas.

EJEMPLO 4

Efecto del hongo Metarhizium anisopliae en la reducción del minador de la hoja del café

Leucoptera coffeella en condiciones ambientales del distrito de Monzón.

Tabla 10. Operacionalización de variables de Metarhizium anisopliae


Independiente Hongo

entomopatógeno

Metarhizium

anisoplae

20g de Metarhizium a/

20LH20

30g de Metarhizium a/ 20

LH20

Testigo sin aplicación

Dependiente

Cantidad de

minadores

muertos/ hoja

N° minadores

muertos/hoja y Planta

Incidencia del

minador de hoja

Cantidad de

larvas

infestadas/hoja

% daños/hoja y planta

% de patogenicidad larvas

Interviniente

Temperatura °C / día , max y min

Condiciones Precipitación mm/día, mm/mes /

mm/año

climáticas Luminosidad Horas sol/día


52


CAPITULO IV

MATERIALES Y METODOS

Los materiales y métodos deben incluir en forma detallada los elementos utilizados para el

desarrollo de la investigación, el investigador debe especificar las técnicas y los

instrumentos que utilizará durante la ejecución del proyecto, tanto en el campo o a nivel de

laboratorio; esta información permite establecer el enlace entre lo que se pretende lograr y

como se va lograr; la buena explicación de este paso permite al lector repetir el estudio y

comparar los resultados ( Buendia-Eisman et al., 1999). En este acápite se debe incluir y

especificar también, el tipo de investigación, el sitio o lugar donde se desarrollará o se

ejecutará la investigación, los objetos o sujetos del estudio, los materiales y equipos

utilizados, el procedimiento y el tipo de análisis estadístico usado (Salinas, 2012)

a. Lugar de ejecución o ámbito

Siguiendo a Tejada (1.997), es necesario considerar tres variables en la recogida de la

información: lugar, tiempo y procedimiento. Ubicar el lugar adecuado para la realización de

los experimentos es fundamental, este debe ser una localidad o área accesible y

representativa de todas las áreas agrícolas circundantes, de suelo uniforme, pendiente no

extremadamente accidentado, de manera que pueda permitir agrupar las unidades

experimentales lo más homogéneo.

Ejemplo:

Los ensayos de seguimiento/o monitoreo y los estudios de control de la plaga se

llevaron a cabo en 2 huertos orgánicos, Fundo Chaula (32 ° 42 'S, 71 ° 11'), Huerto

Pillao (N34 ° 12'31 ", E125 ° 33'0") pertenecientes a la comunidad campesina de

Ambo. Huertos que reciben programa de manejo orgánico y tienen un historial de

infestación con Plutella xylostella

El experimento fue llevado a cabo en el Centro de Investigación Olerícola Frutícola

(CIFO), ubicado a la margen izquierda del rio Huallaga Cayhuayna en la carretera

Lima – Huánuco, cuya ubicación política y posición geográfica es la siguiente.


53


Se desarrolló en el Centro de Investigación Frutícola Olerícola - UNHEVAL,

ubicado a 1 894msnm de altitud, en la margen izquierda del río Huallaga, región

Huánuco, Distrito de Pillcomarca. Según Pulgar Vidal, (1981), está localizado en la

región yunga fluvial, zona de vida natural estepa espinoso – Montano Bajo Tropical

(ee -MBT), de clima cálido-templado siendo su temperatura media anual de 23ºC y

fluctuante entre los 18°C y 24 °C. Con suelos formado por depósitos transportados

de sedimento aluvial, con pendiente menor al 5% y una capa arable de hasta 1

metro de profundidad con terrenos aptos para la agricultura.

Ubicación política

Región : Huánuco

Provincia : Huánuco

Distrito : Pillco Marca

Lugar : Cayhuayna

Posición geográfica

Latitud Sur : 09°58’12‖

Longitud Oeste : 76°15’08‖

Altitud : 1 947 msnm

Zona de vida: Monte espinoso - Premontano Tropical (mte-PT). ... Estepa

espinosa - Montano Bajo Tropical (ee-MBT). ... Bosque húmedo - Montano Bajo

Tropical (bh-MBT)….etc.

b. Nivel y tipo de investigación

Nivel

Según Noguera (2003) existen las de nivel exploratorio, nivel descriptivo,

nivel correlacional, nivel explicativo, nivel predictiva o experimental, su elección depende

del grado de profundidad con la que se estudia ciertos fenómenos o hechos


54


Las investigaciones descriptivas, que por lo general es enunciada sin una hipótesis

explícita, solamente se busca la descripción de fenómenos y no su explicación. Son las de

caracterización por lo general.

Ejemplo:

- Caracterización etnobotánica de los eco tipos de Solanun tuberosum

- Descripción morfológica de los cinco estadios larvales de Spodoptera frugiperda

Investigación de experimentos y los cuasi experimentos. En ellos, el investigador es

agente activo en el trabajo experimental y no observador pasivo.

Ejemplos:

- Es experimental, porque se manipuló la variable independiente (entomopatógenos),

se midió el efecto en la variable dependiente (control de Leptophobia aripa y

Brevicoryne brassicae) y se comparó con un testigo sin ninguna aplicación.

- Experimental, porque se manipularon la variable independiente (dosis de guano de

isla) y se medió el efecto de la variable (rendimiento) y se comparara con el testigo

- Es experimental, porque se manipulo la variable independiente (Podas de

formación), se midió su efecto en la variable dependiente (rendimiento) y se

comparó los resultados con un testigo (tratamiento sin podas).

- Experimental, porque se manipuló la variable independiente (Basillus sp y Caolín) y

se midió la variable dependiente (control de Oligonichus sp) y se compararon con un

testigo (absoluto). El experimento se refiere a un estudio en el que se manipulan

intencionalmente una o más variables independientes (supuestas causas -

antecedentes), para analizar las consecuencias que la manipulación tiene sobre una o

más variables dependientes (supuestos-efecto)‖, dentro de una situación de control

para el investigador. (Hernández, 2004, p 188-189)


55


Tipo de estudio

Entre los tipos de estudio se tiene que pueden ser básica y aplicada.

Ejemplos:

Es aplicada porque:

- Se ocuparon los conocimientos pre constituidos de las ciencias biológicas para

solucionar el problema de los ácaros en palto en el Instituto Frutícola Olerícola

UNHEVAL. Sustentado en Sánchez (1998) quien indica que la investigación

aplicada o constructiva, utilitaria o pragmática se caracteriza por su interés en la

aplicación de los conocimientos teóricos a determinada situación concreta y las

consecuencias prácticas que de ellas se deriven. Para Murillo (2008), la aplicada o

tambien ―investigación práctica o empírica‖, se caracteriza porque busca la

aplicación o utilización de los conocimientos adquiridos, a la vez que se adquieren

otros, después de implementar y sistematizar la práctica basada en investigación

- Se generó tecnologías expresados en el uso de entomopatógenos en el control de

Leptophobia aripa y Brevicoryne brassicae en col (Brassica oleracea var. capitata),

solucionando el problema de uso indiscriminado de los plaguicidas, resistencia y

resurgencia de plagas, aparición de nuevas plagas, daños a la salud y contaminación

ambiental.

- Se aplicó los conocimientos científicos, el cual generó tecnología expresada en los

niveles de fertilización dirigida a solucionar el problema de rendimiento en el cultivo

de vainita, de los productores, del distrito de Huacrachuco – Huánuco.

- Fue orientada a la obtención de una tecnología como consecuencia de la aplicación

de los principios científicos sobre las podas de formación en el rendimiento del

cultivo de sacha inchi, destinado a la solución del problema de los bajos

rendimientos que obtienen los agricultores dedicados a este cultivo.

c. Población y selección de la muestra


56


Población

Se considera como población o universo a la totalidad de alguna clase de objetos o

individuos que tienen una o más características en común.

Ejemplo:

Población de plantas del cultivo de Solanun tuberosum, población de plagas

insectiles Spodoptera frugiperda, otros

Ejemplos prácticos:

- La población estuvo constituida por 832 plantas de vainita por campo experimental.

- La población constituida 144 plantas de Sacha inchi en todo el campo experimental.

- constituido por 1920 plantas de col variedad Globe Master, con 96 plantas por

parcela experimental.

Muestra

La muestra es la representación del grupo de población en estudio. Es el subconjunto

representativo de la población. La selección es realizada a través de la técnica de muestreo

probabilístico.

Ejemplo:

- 250 plantas de Solanum tuberosum por tratamiento

- 10 larvas de cada estadío de Spodoptera frugiperda por tratamiento

- 24 plantas pertenecientes a los surcos centrales de la parcela experimental, haciendo

un total de 480 plantas de col a evaluar.

Unidad experimental

Es la menor unidad de muestreo en el diseño; puede estar formada por una o más

unidades básicas, un ejemplo de esto puede ser una parcela ocupado por varias especies

de plantas (unidades básicas). Es el objeto o espacio al cual se aplica el tratamiento y

donde se mide, se evalúa o se analiza la variable que se investiga.


57


Hay que tener en cuenta que, cuando se mide el efecto de un tratamiento, se mide

en una unidad de muestreo, cierta fracción de la unidad experimental. La unidad de

muestreo puede ser la unidad experimental completa, como por ejemplo: una muestra

aleatoria de hojas de un árbol tratado o la cosecha de 8 metros del surco central de una

unidad experimental de 3 surcos.

En la mayor parte de las pruebas de campo agrícolas, la unidad experimental es una

parcela de tierra en lugar de una planta individual; en la parcela tratada es que con

frecuencia se presenta lo que se llama efecto de borde

Unidad de análisis

Es el elemento o unidad básica del ensayo o la mínima porción del material experimental

sobre el cual se aplica un tratamiento y sobre la que, posteriormente, se observan una o más

variables respuestas para evaluar el efecto del tratamiento.

Ejemplo:

- una planta de Solanum tuberosum a la que se le medirá el peso promedio de sus

frutos.

- Una larva de Spodoptera frugiperda por cada estadio

- una alícuota de material

- Una Parcela de terreno de 10 x 5 m.

- Una planta

- Un grupo de plantas

- Un racimo

- Una caja de fruta

- Una ramilla de árbol

- Un animal

- Un grupo de Insectos

Efecto de borde en los experimentos agrícolas

Las investigaciones en ciencias agrarias suelen desarrollarse muchas veces en especies

vegetales, aquí es donde se observan con frecuencia las diferencias en el crecimiento,


58


3 m

floración, fructificación, madurez fisiológica, número de hojas, frutos, entre otros de las

plantas que están situadas en los perímetros de la parcela en relación con aquellas plantas

situadas en la parte central; esta diferencia es llamado efecto de borde y puede causar sobre-

estimación o sub-estimación de las respuestas de los tratamientos, llegando con esto a

comparaciones sesgadas entre ellos.

Son muchos los actores que pueden ocasionar el efecto de borde, así como, por ejemplo: la

Vecindad de las parcelas ó áreas no cultivadas, que hace que las plantas en los perímetros

tengan menor competencia de luz y nutrientes.

Figura 2. Ejemplo de una unidad experimental

La forma más práctica de disminuir el efecto de borde es mediante el uso de calles que

pueden ser: áreas adyacentes sin sembrar o el uso de bordes con plantas que no intervendrán

en el desarrollo normal del experimento

8,5 m

Golpe en parcela neta experimental

Golpe con efecto de borde

5,9 m


59


TRATAMIENTOS EN ESTUDIO –DISEÑOS

Los diferentes procedimientos, procesos, factores o materiales y cuyos efectos van a ser

medidos y comparados. El tratamiento establece un conjunto de condiciones experimentales

que deben imponerse a una unidad experimental dentro de los confines del diseño

seleccionado. También es un conjunto particular de condiciones experimentales que se le

imponen a una unidad de observación.

Grupo experimental, variables, objetos, casos, fenómenos, hechos que sirven para comparar

entre si el comportamiento, la eficiencia, el efecto u otro, según la manipulación realizada,

También se considera al grupo control, que sólo se diferenciarán en el factor a estudiar.

Existen también los llamados controles basales (llamados también estudios autocontrolados

o secuenciales) en los cuales cada individuo es su propio control, antes y después del

tratamiento; o bien recibe los dos tratamientos de modo secuencial (antes-después).

Ejemplos:

- una variedad nueva de un cultivo en particular

- una dosis de un fungicida

- un volumen de agua para riego

- una cantidad de estimulante foliar

- una dosis de pesticida agrícola

- una densidad de siembra del cultivo

- distancia entre plantas

- variedades de un cultivo local

- un tipo de suelo para la siembra

- una categoría de semilla

- una dosis de fertilizante agrícola

- Interacción de las dosis de pesticidas con fertilizantes agrícolas; esto es una

combinación de tratamientos.

- Dosis de feromona sexual de Spodoptera frugiperda y control (emisores sin

feromona).

Tratamiento uno = 7,8 g

Tratamiento dos = 29.5 g


60


Tratamiento tres = control

Factores y niveles

En términos del diseño experimental a las variables independientes del estudio se les

denomina factores, entendiéndose por niveles los diferentes valores o clasificaciones que

puede tomar un factor dado.

Ejemplo:

Se desea probar diferentes dosis de Bacillus subtilis en el cultivo de maíz, para medir el

efecto que estos producen en el control de la plaga Spodoptera frugiperda.

Variable dependiente : control de la plaga Spodoptera frugiperda

Factor : Bacillus subtilis

Niveles : diferentes dosis

Se dan casos frecuentes en que los tratamientos se componen de dos o más elementos a

probarse o a investigarse, que vistos por separado también son tratamientos por si solos.

Ejemplo:

- un tratamiento puede formarse de la combinación de una dosis de insecticida de

amplio espectro con una dosis de fungicida, químicamente compatibles entre sí. otro

tratamiento de la combinación de dos variedades de pasto con una época de corte; y

por ultimo un tratamiento de la combinación de una densidad de siembra con un

sistema de labranza, etc.

Entonces a los componentes del tratamiento:

Insecticida de amplio espectro más fungicida

Variedades más época de corte mas sistema de labranza

Se denominan factores en

estudio o simplem


61


también sucede que, cada factor puede ser definido con base a diferentes categorías, dentro

de una escala estructurada o no estructurada.

Ejemplo:

La fertilización inorgánica puede ser estructurada en: 0, 50 80 y 120 kg de K (potasio); el

abonamiento orgánico puede ser estructurado en: 5, 8, 15 y 25 toneladas por ha; las

variedades pueden ser no estructuradas, pero arregladas en: mejoradas y nativas.

Las densidades de siembra pueden ser estructuradas en: 15, 20 y 30 kg de semilla por ha o

pueden ser estructuradas en: 200, 220, 240 y 260 mil plantas por ha; los sistemas de labranza

pueden ser no estructurados pero arreglados en: tradicional, tradicional mejorado e intenso

convencional y así sucesivamente.

A este sistema de escalonar los factores en estudio se conoce como niveles de los factores, o

simplemente niveles.

“ el conjunto de niveles hacen un factor y la combinación de factores en estudio

hacen los tratamientos, aunque los factores por separado también pueden ser considerados

como tratamientos (Nieto, 2003)

Experimentos unifactoriales

Los tratamientos que reciben las unidades experimentales pueden corresponder a

distintas dosis de un pesticida, a diferentes intensidades de luz, a cantidades variables de

feromonas, cantidades variables de agua o a distintos tipos de insecticidas. En cada uno de

estos casos, se dice que el experimento es unifactorial ya que los tratamientos consisten en

aplicar distintos niveles de un mismo factor.

Ejemplos:

- Distintas densidades de siembra para evaluar los rendimientos agrícolas. En este

ejemplo la densidad de siembra es el factor y las distintas densidades sus niveles.

- Diferentes intensidades de poda, Caudales variables de agua, distintos tipos de

insecticidas, distintas dosis de NPK.


62


Aclaremos con el siguiente ejemplo:

Se ensayan distintos niveles de N…… • Se ensayan distintos riegos…….

FACTOR NIVELES FACTOR NIVELES TRATAMIENTOS

N

45

Riego

Goteros a 20 cm T1

15 Goteros a 50 cm T2

9 Goteros a 80 cm T3

Los distintos

estados o valores

de los factores se

designan niveles

La combinación de

niveles evaluados

para un conjunto de

factores recibe el

nombre de

tratamiento

Experimento factorial o experimento multifactorial

En este caso, el tratamiento consiste en la combinación de niveles de 2 o más factores.

Ejemplo:

- Un ensayo comparativo de rendimientos, se siembran parcelas experimentales con

cuatro variedades de una especie en tres fechas de siembra. En este ensayo, se tienen

dos factores: variedad y fecha de siembra y un total de doce tratamientos (4x3), el

factor variedad se encuentra a cuatro niveles y el factor fecha a tres.

- Tres dosis de N y dos dosis de P

- Tres tipos de poda en 3 vigores diferentes Tratamientos

- Tres variedades de una especie en dos fechas de siembra

- Aclaremos con el siguiente ejemplo:

- Se ensayan distintos niveles de N y P…. (3X3)


63


Tabla 11. Factores, niveles y tratamientos en estudio

FACTOR NIVELES TRATAMIENTOS FRACTOR

N

FACTOR

P

N

45 T1 45 5

15 T2 45 10

9 T3 45 15

P

5 T4 15 5

10 T5 15 10

15 T6 15 15

T7 9 5

T8 9 10

T9 9 15

La combinación de niveles evaluados para un conjunto

de factores recibe el nombre de tratamiento, en este caso

se tiene nueve tratamientos (3N X 3P).

En caso de que los tratamientos dependan de más de un factor y se trabaje con un

análisis factorial de tratamientos se deberá mencionar el Diseño a utilizar más esta condición

de los tratamientos por lo tanto la forma correcta de mencionar o citar es:

DCA o DBCA o DCL o DPDCA o DPDBCA:

Con estructura factorial de tratamientos o con arreglo factorial de tratamientos ó con análisis

factorial o con modelo factorial.

Decir que se trabajará con un Diseño Factorial es incorrecto, ya que el Diseño Factorial

NO EXISTE, es un término mal usado, ya que la palabra factorial está asociada a la

estructura de los tratamientos y la palabra diseño a la estructura de las unidades

experimentales.

DISEÑO DE EXPERIMENTOS

Tradicionalmente los diseños experimentales ayudan poner a prueba la hipótesis de

trabajo. Para ser considerado como experimental, un diseño debe llevar incorporada una


64


hipótesis de trabajo y un grupo control o grupo testigo, que nos sirve de comparación.

Dichos grupos (grupo experimento y control), están constituidos habitualmente por una serie

de sujetos de similares características. La diferencia radica en que al grupo control no se le

aplica el estímulo que vamos a estudiar, o se le aplica un estímulo distinto.

El diseño de experimentos resultan ser fenómenos observables y repetibles, y su

valides del diseño se apoya de los siguientes principios:

Aleatorización: Es la asignación del material experimental al azar; es decir cada uno

de los tratamientos tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas, encontrándose todas

ellas bajo las mismas influencias de los factores medioambientales y otros factores

intervinientes de la manera más homogénea posible. Es la asignación aleatoria de las

unidades experimentales a los distintos tratamientos (o viceversa).

Repetición: implica duplicar, triplicar o correr más de una o muchas veces un

tratamiento. La finalidad es aumentar la confiabilidad de los datos obtenidos por tratamiento

y a la vez permite obtener una estimación del error experimental y si las diferencias

observadas en los datos obtenidos por tratamiento son estadísticamente significativas.

Cuanto mayor sea los datos recolectados y las repeticiones del experimento, se tendrá

un mejor punto de comparación entre las variables. En palabras más sencillas, se llama

repetición a cada aplicación de un tratamiento a una nueva unidad experimental Repetición

Juegan un rol importante ya que permiten evaluar la variabilidad de datos registrados dentro

de cada tratamiento.

Bloqueo: Conjunto de unidades experimentales homogéneas, el bloque agrupa a las

unidades experimentales que se parecen más, y dentro de cada bloque se asignan

aleatoriamente los tratamientos. con el bloqueo se incrementa la precisión del experimento,

se toma el controlar de los factores intervinientes que puedan afectar a la variable observada

reduciendo los errores experimentales.


65


Siempre ha de tenerse en cuenta el principio: Homogeneidad dentro de bloques

Heterogeneidad entre bloques.

Se puede bloquear por:

- Vigor de las plantas

- Diferentes intensidades lumínicas

- Sector con diferentes contenidos de humedad

- Tipos de suelo

- Hileras de un huerto

- Dentro de una planta.

- Sectores con diferentes pendientes

Los bloques no se comparan porque se construyen para que sean distintos entre

ellos y lo que se necesita comparar son los tratamientos.

Diseño: Los diseños experimentales se distinguen, en general, por la forma como se

asignan aleatoriamente los diferentes tratamientos con sus respectivas repeticiones a las

unidades experimentales. Entre los diseños más conocidos y utilizados con mayor frecuencia

dentro del campo agrícola son:

- El Diseño Completamente Aleatorizado (DCA)

- El Diseño en Bloques Completos al Azar (DBCA)

- El Diseño de Cuadrados Latinos (DCL)

- El Diseño en Parcelas Divididas (DPD – Split Plot)

El objetivo del diseño experimental es exponer los efectos de los tratamientos bajo

estudio. Controlar las fuentes de variación no deseadas y disminuir el término del error

experimental. Así, es posible comparar medias de tratamientos con el menor ―ruido‖ posible.

1. El Diseño Completamente Aleatorizado (DCA)


66


Se ocupa este diseño, cuando las parcelas experimentales son homogéneas o no se es

capaz de anticipar respuestas diferenciales de cada una de ellas. Es el más simple para el

análisis de los datos y el más sencillo en el manejo y establecimiento del ensayo, sin

embargo, resulta ineficiente en la medida que el material experimental sea más heterogéneo,

por lo cual puede resultar inadecuado cuando el número de tratamientos y/o repeticiones es

muy grande.

Ejemplo:

- La investigación es experimental en la forma de Diseño Completamente al Azar

(DCA) con 4 tratamientos y 4 repeticiones, con un total de 16 unidades

experimentales.

Tabla 12. Esquema de aleatorización de un DCA con cuatro tratamientos y

cuatro repeticiones

1

T1 2

T4 3

T3

4

T3 5

T2

6

T3 7

T2 8

T1

9

T1 10

T3

11

T3 12

T4 13

T1

14

T2 15

T1

16

T3 17

T4 18

T4

19

T2 20

T2

Modelo aditivo lineal

La técnica del ANAVA presupone un modelo lineal para explicar la variación en la

variable respuesta. Se denomina modelo lineal del ANOVA para la observación Y ij a:

Yij = U + Ti + Eij


67


Dónde:

Yij = Observación o variable de respuesta

U = Media general.

Ti = Efecto del i-esimo tratamiento.

Eij = Error experimental.

Tabla 13. Esquema de Análisis de Varianza para el diseño (DCA)

Fuentes de

Variación (FV)

Grados de

Libertad (GL)

Suma de

Cuadrados (SC)

Cuadrados Medios

(CM)

Factor de

Corrección

Tratamientos t-1=3

Error

= 8

Total

=11

Tabla 14. Aleatorización de los tratamientos y unidades experimentales.

Clave Tratamientos

Aleatorización/

Repeticiones

I II III

T1 Tierra negra+ turba +arena fina T0 T2 T3

T2 Turba + tierra negra + arena fina T2 T3 T2

T3 Tierra agrícola +humus +turba T1 T1 T0

T0 Tierra agrícola (Testigo) T3 T0 T1


68


Croquis del campo experimental y distribución de los tratamientos

T0 T2

T3

T2 T3

T2

T1 T1 T0

T3 T0 T1

Figura 3. Croquis del campo experimental

Croquis de una unidad experimental

Figura4. Croquis de la unidad experimental

2. Diseño en Bloques Completos al Azar (DBCA)

22

.4 0

m

TR

AT

AM

IEN

TO

S


69


Cuando las diferencias de respuestas de las unidades experimentales pueden ser

anticipadas, lo conveniente es agrupar aquellas unidades similares en bloques y asignar

aleatoriamente los tratamientos dentro de esos bloques. De esta manera, cada bloque

representa una repetición completa de todos los tratamientos. Se dice que son completos

porque en cada bloque aparecen todos los tratamientos, y aleatorizados porque dentro de

cada bloque los tratamientos son distribuidos aleatoriamente.

Ventajas.

1. Es más preciso que el DCA para la mayoría de los tratamientos o

experimentales ya que permite generar mayor precisión de datos.

2. fácil de ejecutar, ya que no existe una restricción en relación al número de

tratamientos y repeticiones sin embargo el aumento de número de

tratamientos con lleva al a perdida de la homogeneidad dentro del bloque.

3. Adaptabilidad a diferentes factores medioambientales, suelo, pendiente,

otros

4. Generalmente se recomienda empezar por al menos tres bloques y ¿ dos

tratamientos por bloque.

5. Es factible realizar el análisis experimental, cuando por alguna causa se

ha perdido uno de los bloques, pues existen técnicas estadísticas muy

simple para poder estimar el resultado

Desventajas:

1. No es utilizado para un gran número de tratamientos.

2. Cuando existe perdida de unidades experimentales el análisis estadístico

se amplía y dificulta su análisis estadístico.

3. No se recomendable en estudios de interacción entre bloques y

tratamientos.

Ejemplos:


70


- Es experimental, en su forma de Diseño de Bloques Completamente al Azar

(DBCA), constituido por 4 repeticiones, 5 tratamientos que hacen un total de 20

unidades experimentales.

- Es Experimental, en la forma de Diseño de Bloques Completamente al Azar

(DBCA), con 3 tratamientos y 3 repeticiones, haciendo un total de 9 unidades

experimentales.

- Experimental en la forma de Diseño de Bloques Completamente al Azar (DBCA)

con 4 repeticiones, 4 tratamientos con 16 unidades experimentales.

- Se realizó un ensayo para evaluar el rendimiento en kg de materia seca por hectárea

de un pasto forrajero con distintos aportes de N en forma de urea. Las dosis de urea

probadas fueron 0 (control), 90, 125, 240 y 280 kg/ha. El ensayo se realizó en

distintas zonas, en las que por razones edáficas y climáticas se podían prever

rendimientos diferentes. Las zonas en este caso actuaron como bloques.

Ejemplo:

Diseño en la forma de Diseño de Bloques Completamente al Azar (DBCA) con 4

repeticiones, 4 tratamientos con 16 unidades experimentales.

Tabla 15. Esquema de aleatorización en donde cada tratamiento (Ti) ocurre una

sola vez en cada bloque

ALEATORIZACIÓN

B1

1

T5

2

T1

3

T6

4

T4

5

T3

6

T2

B2

7

T2

8

T1

9

T4

10

T5

11

T6

12

T3

B3

13

T1

14

T6

15

T3

16

T2

17

T4

18

T5


71


Modelo aditivo lineal

Se utiliza el siguiente modelo aditivo lineal para un diseño de Bloques

Completamente al Azar.

Dónde:

Yij = Observación o variable de respuesta

U = Media general.

Ti = Efecto del i-esimo tratamiento.

Bj = Efecto del i-esimo bloque.

Eij = Error experimental.

Para analizar los estudios con DBCA es común recurrir a la técnica del Análisis de la

Varianza (ANAVA), que es probablemente la herramienta de inferencia estadística más

utilizada en las investigaciones científico – técnicas en las Ingenierías agronómicas. Su

finalidad es contrastar hipótesis referidas a las medias de dos o más poblaciones. Siendo

Tabla 16. ANAVA modificada para incluir el efecto de los bloques

F. de V. G.L. S.C. C.M. F.C.

Bloques

r - 1

r Y2

∑ .j

− TC t

j= 1

SC. bloque

GL. bloque

CM. bloque

CM. error exp.

Tratamiento

t – 1

t Y

2

∑ i. − TC r

i=1

SC. trat.

GL. trat.

CM. trat.

CM. error exp.

Error

experimental (t – 1)(r – 1)

SC. total – SC. trat.

– SC. bloque

SC. error exp.

GL. error exp.

TOTAL

tr – 1

t r

∑ ∑ Y2 − TC ij

i= 1 j=1

Yij = U + Ti + Bj + Eij


72


CROQUIS DEL CAMPO EXPERIMENTAL

Figura 5. Croquis del campo experimental DBCA Fuente: (Jacobo, S. et al., 2013)

CROQUIS DE LA UNIDAD EXPERIMENTAL

Figura 6. Croquis de la unidad experimental de un DBCA


73


3. Diseño de Cuadrados Latinos (DCL)

Es lo modificado de bloques completos aleatorizado. Este diseño no es tan popular

como el anterior ya que impone un número fijo de repeticiones y cuando el número de

tratamientos es grande, el experimento completo puede ser inmanejable. De hecho, el

número total de parcelas experimentales es igual al cuadrado del número de tratamientos. No

obstante, estas dificultades, el cuadrado latino es un diseño base de otros diseños como los

llamados experimentos cross-over, utilizados en la experimentación con animales.

Para obtener datos confiables y certeros, debe existir homogeneidad de las unidades

experimentales dentro de las hileras, pero entre columnas debe existir heterogeneidad para

que el diseño sea eficiente; cada tratamiento debe aparecer una sola vez en cada hilera o

bloque y en cada columna., el número de tratamientos siempre debe ser igual al número de

hilera y columnas. la aleatorización en los hileras y columnas es muy complicada sin

embargo existen muchas variantes dentro de los diseños experimentales.

El diseño en cuadrado latino clásico de la experimentación en ingeniería agronómica,

en el que ensayan a tratamientos, se obtiene ordenando a 2 parcelas experimentales en un

cuadrado de a. a parcelas y asignando a parcelas a cada uno de los tratamientos de tal

manera que en cada fila y en cada columna haya sólo una repetición de cada tratamiento

como muestra

Tabla 17. Diseño en cuadrado latino para un experimento en el que se ensayan tres

tratamientos (A,B, C, D y E).

Col 1 Col 2 Col 3 Col 4 Col 5

Hil 1 C A E B D

Hil 2 E C B D A

Hil 3 B E D A C

Hil 4 A D C E B

Hil 5 D B A C E


74


El modelo lineal de un experimento en diseño cuadrado latino es el siguiente:

Yijk = µ + τi + χj + ρk + εijk con i=1,…,a; j=1,…,a; k =1,…,a

Dónde:

Yijk es la observación de la respuesta del i-ésimo tratamiento en la columna j-ésima y fila k-

ésima. εijk es el término de error correspondiente a la observación del i-ésimo tratamiento en

la columna j-ésima y fila k-ésima. En este modelo los parámetros χj y ρk modelan los

efectos de las columnas y las filas respectivamente.

El cuadro de Análisis de la Varianza para este diseño se calcula con las siguientes fórmulas

de trabajo de análisis de la varianza de un experimento unifactorial con diseño en Cuadrado

Latino.

Tabla 18. análisis de la varianza de un experimento unifactorial con diseño en

Cuadrado Latino.

F. de V. GL SC CM FC

Hileras

r - 1

r Y

2 Y2

∑ .j.

− …

r r2 j=1

𝑆𝐶 . 𝐻𝑖𝑙𝑒𝑟𝑎

𝑟 − 1

𝐶𝑀. 𝐻𝑖𝑙𝑒𝑟𝑎

𝐶𝑀. 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟

𝑒𝑥𝑝.

Columnas

r - 1

r

Y 2 Y

2

∑ ..k − …

r r2 k=1

𝑆𝐶.

𝐶𝑜𝑙𝑢𝑚𝑛𝑎

𝑟 − 1

𝐶𝑀.

𝐶𝑜𝑙𝑢𝑚𝑛𝑎


𝑒𝑥𝑝.

Tratamientos

r - 1

r

Y 2 Y

2

∑ i.. − …

r r2 i=1

𝑆𝐶. 𝑇𝑟𝑎𝑡.

𝑟 − 1

𝐶𝑀. 𝑇𝑟𝑎𝑡.


𝑒𝑥𝑝.

Error experimental

(t – 1)(r –

2)

POR

DIFERENCIA

𝑆𝐶. 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟

𝑒𝑥𝑝. (𝑡 −

1)(𝑟 − 2)

Total

r2 - 1

𝑟 𝑟 𝑟

Y 2

∑ ∑∑ 𝑌2 −

… 𝑖𝑗𝑘 r2

𝑖=1 𝑗=1 𝑘=1


75


Ejemplo: Rendimiento de trigo cervecero en toneladas por hectárea bajo tres tipos de

labores culturales obtenidos de un experimento en cuadrado latino.

Tabla 19. Ejemplo de un diseño en cuadrado latino

Col I Col II Col III

Fila I 130 (A) 90 (C) 140 (B)

Fila II 100 (C) 120 (B) 147 (A)

Fila III 133 (B) 125 (A) 115 (C)

En el ejemplo se muestra un efecto significativo de los distintos métodos culturales

aplicados. Vale notar que la suma de cuadrados debida a las columnas es muy importante y

si no hubiera sido removida de la suma de cuadrados del error la interpretación de estos

resultados hubiera sido diferente.

Otro ejemplo:

Se llevó a cabo un estudio sobre quinua para evaluar cuatro variedades (A, B, C y D) que

debido a la conformación del diseño se usó el DCL para lo cual se dispuso de 4 hileras o

bloques, 4 columnas y 16 UE. Representadas por parcelas de 8x5 =40m2 cuyo croquis de

distribución fue el siguiente.

Tabla 20. Ejemplo DCL en quinua

1 2 3 4

I B 2 D 3 A 6 C 8

II A 7 C 5 B 5 D 7

III D 5 B 4 C 9 A 10

IV C 6 A 9 D 5 B 5

4. Diseño experimental parcelas divididas

Es usada cuando uno de los factores, por su naturaleza, exige parcelas relativamente

grandes. Ejemplo:

a) Sistemas de labranza

Total de bloques

19

24

28

25

Total de

columnas

20 21 25 30


76


b) Irrigación

c) Distancias entre surcos

d) Niveles de luz o de temperatura Mientras que el otro factor permite su aplicación

sobre unidades experimentales más pequeñas como variedades, distancia entre

plantas, dosis de fertilizantes, etc.

Cuando los niveles de un factor requieren de gran cantidad de material experimental por

U.E. frente a otros factores.

Ejemplo:

a) Uso de riego

b) Métodos de aplicación de fertilizantes Serían más factibles usarlos como parcela

principal que como subparcela

Las parcelas principales están ―anidadas‖ dentro de los bloques. En las comparaciones no es

necesario especificar distintas fuentes de error, están implícitas en la estructura de

correlación.

Tabla 21. Esquema del análisis de varianza en parcelas divididas

Fuentes de

Variación

S. C. Grados de Libertad Cuadrado Medio F Calculado

Bloque SCB GlB= r -1

Tratamiento A

SCA

glA = a – 1

CM SC A

A

gl A

F CM A

CME(a)

Error (a)

(Int. Bloque x Trat.

A)

SCE(a

)

glE(a) = na = (r -1)

(a -1)

SCE(a)

CME(a) glE

(a)

Tratamiento B

SCB

glB = b – 1 CM

SCB

B gl

B

F CM B

CME(b)

Interacción (A x B)

SCAxB

glAB =(a – 1) (b –

1)

CM SC

AB

AB gl

AB

F CM AB

CME(b

Error (b)

SCE(b

)

glE(b) = nb = a (r -

1)(b –1)

SCE(b)

CME(b) glE

(b)

Total SCT Glt = abr –1


77


Dónde:

SCpp : Suma de cuadrados de la parcela principal

SCsp : Suma de cuadrados de la subparcela

CMeA : Cuadrado medio del error experimental A

CMeB : Cuadrado medio del error experimental B

Ejemplo: DPD con estructura de parcelas completamente aleatorizadas, donde A es el

tratamiento de las parcelas (con cuatro niveles 0-1-2-3) y B el tratamiento de las sub

parcelas (con tres niveles 0-1-2)

Bloque I

A3 A1 A2 A0

B2 B0 B1 B1

B0 B1 B2 B0

B1 B2 B0 B2


78


Figura 7. Croquis de una parcela dividida

Ejemplo:

En Ica, en el cultivo de la vid vinífera se midió el rendimiento en Tn/ha con tres fechas

de plantación y tres métodos para plantar. Las fechas se asignaron aleatoriamente a las tres

parcelas principales de cada bloque, y los 3 métodos se asignaron aleatoriamente a las

subparcelas en las cuales se había dividido cada parcela principal. El experimento contó con

cinco repeticiones. Los datos son los siguientes:

Tabla 22. Diseño parcelas divididas en vid.

Fecha de

Plantación 1 2 3

Método de

Plantación 1 2 3 1 2 3 1 2 3

I 6,8 6,9 6 0,8 2 2 0,9 2,1 1

II 7,8 7 8 5 7 7 1,3 1 1,3

III 4,8 4,5 4 3 3,5 4,4 0,9 1,4 0,8

IV 16,9 11 10 8 6,1 5,9 4,5 2,6 4

V 20 19 18 6 4 5,3 6,3 1,6 3,9

Tipos de muestreo

La mejor manera de asegurar que las inferencias serán válidas, es utilizando una técnica

de muestreo probabilístico para la selección de la muestra.

Ejemplo.

Bloque II

A1 A0 A2 A3

B1 B0 B0 B1

B2 B2 B1 B2

B0 B1 B2 B0


79


El tipo de muestreo fue Probabilística, en su forma de Muestreo Aleatorio Simple (MAS)

porque todos los elementos de la población de plantas de híbridos de coliflor, tienen la

misma probabilidad de ser integrantes de la muestra al momento de la cosecha.

Métodos, técnicas e instrumentos

La lectura de artículos de investigación, de bibliografía, nos puede ayudar en gran

medida a conocer una variedad de métodos de recogida de datos. Los más frecuentemente

utilizados en la investigación son: La entrevista, el cuestionario, as escalas de valoración, la

técnica Delphi.

Fichas que sirven para la recopilación de los elementos bibliográficos de los

documentos leídos para elaborar la literatura consultada la literatura citada según el modelo

de redacción de IICA – CATIE (Instituto Interamericano de Cooperación para la Agricultura

– Centro Agronómico Tropical de Investigación y Enseñanza).

Análisis de contenido, donde se sistematiza el o los documentos leídos para elaborar el

sustento teórico.

Instrumento de campo - Libreta de campo, donde se registran todas las observaciones

realizadas sobre la variable dependiente, independiente desde el inicio de la ejecución hasta

la finalización de dicho trabajo de investigación.

Validación y confiabilidad de instrumentos

Son útiles cuando para corroborar un juicio de valor numérico o verbal de algún elemento,

factor o programa utilizado. Se establecen utilizando algunos criterios como, por ejemplo,

―menos valioso, moderadamente valioso, muy valioso‖.

Materiales de trabajo.

Ejemplo:


80


Trampas Delta: Para las capturas de los machos adultos, se utilizaron trampas Pherocon VI

(Trécé Inc., USA) de fabricación plástico corrugado, color blanco, estilo Delta con

revestimiento reemplazable.

Septa: El tipo de septa empleado para la formulación de feromona fue rubber septa (Sigma

Aldrich).

Formulación de feromona sexual sintética. SPLAT, desarrollado y patentado por

Tecnologías ISCA (Riverside, California, EE.UU.)

Plan de tabulación y análisis de datos

En investigaciones cuantitativas el análisis estadístico ocupa el Análisis de

Variancia (ANDEVA) a los niveles de 0,05 y 0,01 de significancia y para la comparación de

los promedios, utiliza la Prueba de Duncan, Tukey, LSD Fisher (P < 0,05) entre otros a los

niveles de significación del 0,05 y 0,01.

El Esquema del análisis estadístico más utilizado es la de Análisis de Variancia

(ANDEVA) al 0,05 y 0,01 para determinar la significación estadística entre repeticiones y

tratamientos.

El cumplimiento de los supuestos de normalidad y de homogeneidad de varianza se

realizan por lo general mediante el test de normalidad de Shapiro-Wilk, Anderson-Darling,

las diferencias entre pares de medias de tratamientos son presentados en gráfico de barras,

conglomerados, entre otros.

PRUEBA DE HIPÓTESIS

Todo ANDEVA concluye en una Prueba F que expresa cuantas veces es mayor la varianza

explicada por los tratamientos que la no explicada (error). La prueba F: compara dos

varianzas (por medio de sus cocientes).

F= CM Tratamiento

CM Error


81


Se plantearon las siguientes hipótesis:

H0= T1=T2=T3=…Ti=0

HA: algún Ti distinto de cero

Nivel de significancia = α

En la práctica, es frecuente un nivel de significancia de 0,05 ó 5%. (Seleccionado a

priori por el investigador para la prueba) Si por ejemplo se escoge un nivel de significación

del 5%, entonces hay 5 oportunidades entre 100 de rechazar la hipótesis nula cuando debiera

haberse aceptado.

Figura 8. Nivel de significancia Fuente: Erika Kania, 2014-U de Chile.

Como F calculada es mayor que F de tabla, se rechaza Ho y se concluye que existen

diferencias estadísticamente significativas entre los tratamientos a un 5% de nivel de

significancia. esta conclusión es válida solamente si se cumplen los supuestos del

ANDEVA, que deben cumplirse para que el estadístico F sea válido

CONCLUSION: Como F calculada es mayor que F de tabla, se rechaza la Ho y se concluye

que existen diferencias estadísticamente significativas entre los tratamientos a un 5% de

nivel de significancia.


82


ESTA CONCLUSION ES VALIDA SOLAMENTE SI Se cumplen los SUPUESTOS DEL

ANDEVA.

El nivel de significancia del Análisis de Varianza (ANDEVA) al 5 y 1 % ; está identificada

en parámetros que cuando la Fc es menos a la FT no existe diferencia estadística

significativa el cual se denota con (ns), quienes tienen significación estadística (*) y que

presentan diferencias estadísticas altamente significativos (**).

- El umbral utilizado para decidir cuándo rechazamos la hipótesis nula se conoce como

nivel de significación de la prueba y se simboliza con α.

- Cuando la hipótesis nula se rechaza se dice que la prueba fue significativa.

- En caso contrario diremos que no hay evidencia suficiente para rechazar la hipótesis

nula (o que la prueba no fue significativa).

- Un nivel de significación estándar es 0,05, pero niveles de significación como 0,01 y

0,001 son también convencionales

Ejemplo:

Tabla 23. Análisis de varianza para el grado de infestación de Oligonychus sp a los 15

días de la aplicación.

Fuente de Variabilidad GL SC CM Fc p-valor

Tratamientos 3 37713,73 12571,73 70,09 ** 0,0001

Error Exp. 8 1434,83 179,35

Total 11 39148,56

CV= 15,97 %

** = Altamente significativo al 1 %

Dado que el valor de Fc = 70,09 supera y p valué = 0,0001< 0,05 para un nivel de

significación del 5 %, se rechaza HO, concluyéndose que algún i ≠ 0 (al menos un

tratamiento tiene efecto distinto de cero). Quiere decir que existen diferencias estadísticas


83


altamente significativas entre los tratamientos. El coeficiente de variabilidad (CV) es 15,97

% que da mayor confiabilidad a los resultados.

El CV (%), brinda información acerca de la relación porcentual entre la variabilidad

residual (no explicada por el modelo) y la media de los datos, es usual como una posible

cota inferior al valor del 30 %, sin embargo, este rango difiere cuando se trabaja con

poblaciones fluctuantes.

CME: Cuadrado Medio del Error, Representa una medida de la variabilidad dentro de los

tratamientos, o dicho de otra manera, entre las repeticiones del mismo tratamiento.

Comparaciones múltiples

Es una diferencia observada muy improbablemente atribuida al mero azar. La

diferencia significativa entre tratamientos indica evidencia estadística de una diferencia real

entre parámetros, es decir, diferencias significativas entre medias muestréales implica o

equivale a diferencias significativas entre medias poblacionales.

Se resume el resultado de las comparaciones múltiples en una tabla con promedios unidos

por letras (Tabla con letras)

Tabla 24. Prueba de significación de Duncan para el grado de infestación a los 15

días de aplicación

OM TRATAMIENTOS MEDIAS NIVEL DE SIGNIFICACION

0,05 0,01

1 Bacillus thuringiensis 14,50 a a

2 Caolín 70,50 b b

3 Bacillus subtilis 79,67 b b

4 Testigo 170,83 c c

Promedios unidos por letras iguales en sentido vertical indican diferencias estadísticamente

no significativas entre los tratamientos, según la prueba de ________________(p-value >

0,05)

a=Mejor Tratamiento (más grande en este caso)

- Es incorrecto decir: Si μ 1 = μ 3 y μ 1 = μ 4, entonces μ 3 = μ 4,


84


- Es incorrecto afirmar de tratamientos “similares”, solamente: -Existen

diferencias estadísticamente significativas o -No existen diferencias

estadísticamente significativas

Caso I.

Veamos otro ejemplo: ¿cómo lo interpretamos?

Tabla 25. Ejemplo de interpretación Duncan

Tratamiento Promedio T4 a

T3 a b

T5 a b

T1 a b

T2 b

Promedio poblacional T4 presenta diferencias estadísticas significativas con el promedio

poblacional T2.

Caso II. ¿cómo lo interpretamos?

Tabla 26. Ejemplo de interpretación de Duncan con rangos

Tratamiento Promedio

T4 aMayor

T3 a b

T5 a b

T1 a b

T2 b Menor

Los mejores tratamientos: T4, T3, T5,T1 (por tener los mayores rendimientos y estar unidos

por la letra ―a‖)

Los peores tratamientos: T3, T5, T1 y T2 por tener los menores rendimientos y estar unidos

por la letra ―b‖)

Existen dos tipos de pruebas:

1) Pruebas para comparar todos los pares de tratamientos


85


- Tukey

- SNK

- Duncan

- Diferencia Mínima Significativa

- Dunnet (se comparan todos los tratamientos contra un control o testigo)

- Otras.

2) Pruebas de contrastes ortogonales

Las diferentes pruebas de comparaciones múltiples difieren si son:

-de rango fijo (un valor crítico para efectuar todas las comparaciones) o

-de rango múltiple (varios valores críticos para efectuar las diferentes comparaciones)

a) Prueba de Tukey

La prueba de comparaciones múltiples de Tukey, hace uso de un único VC para

realizar cada una de las comparaciones, siendo por lo tanto de rango fijo (un valor crítico

para efectuar todas las comparaciones)

- Es más exigente

- Muy conservadora

- Encuentra menos diferencias

b) Prueba de SNK

La prueba de comparaciones múltiples de SNK, hace uso de varios VC para realizar cada

una de las comparaciones, siendo por lo tanto de rango múltiple (varios valores críticos para

efectuar las diferentes comparaciones).

- Es más sensible que Tukey

- Encuentra más fácil las diferencias que Tukey

c) Prueba Duncan

Similar a la SNIK, la prueba de comparaciones múltiples de Duncan, hace uso de

varios VC para realizar cada una de las comparaciones, siendo por lo tanto de rango múltiple

(varios valores críticos para efectuar las diferentes comparaciones).

- Es menos estricta

- Es más sensible que Tukey y SNK

- Encuentra más fácil las diferencias que Tukey y SNK


86


TÉCNICAS E INSTRUMENTOS, MATERIALES Y EQUIPO

La lectura de artículos de investigación, de bibliografía, nos puede ayudar en gran

medida a conocer una variedad de métodos de recogida de datos. Los más frecuentemente

utilizados en la investigación son: La entrevista, el cuestionario, as escalas de valoración, la

técnica Delphi.

Fichas que sirven para la recopilación de los elementos bibliográficos de los

documentos leídos para elaborar la literatura consultada la literatura citada según el modelo

de redacción de IICA – CATIE (Instituto Interamericano de Cooperación para la Agricultura

– Centro Agronómico Tropical de Investigación y Enseñanza).

Análisis de contenido, donde se sistematiza el o los documentos leídos para elaborar el

sustento teórico.

Instrumento de campo - Libreta de campo, donde se registran todas las observaciones

realizadas sobre la variable dependiente, independiente desde el inicio de la ejecución hasta

la finalización de dicho trabajo de investigación.

Validación y confiabilidad de instrumentos

Son útiles cuando para corroborar un juicio de valor numérico o verbal de algún elemento,

factor o programa utilizado. Se establecen utilizando algunos criterios como, por ejemplo,

―menos valioso, moderadamente valioso, muy valioso‖.

Materiales de trabajo.

Ejemplo:

Trampas Delta: Para las capturas de los machos adultos, se utilizaron trampas Pherocon VI

(Trécé Inc., USA) de fabricación plástico corrugado, color blanco, estilo Delta con

revestimiento reemplazable.

Septa: El tipo de septa empleado para la formulación de feromona fue rubber septa (Sigma

Aldrich).

Formulación de feromona sexual sintética. SPLAT, desarrollado y patentado por

Tecnologías ISCA (Riverside, California, EE.UU.)


87


Datos a registrar

Se consideran aquellos datos relevantes que permitirán efectuar los análisis estadísticos,

como por ejemplo emergencia, altura de planta , numero de mazorcas, numero de vainas,

diámetros, peso, días a la floración, etc. según sean los objetivos del trabajo a lograr.

Materiales, equipos e insumos

Herramientas Insumos Equipos

Pico

Azadón

Costales

Arado

Wincha

Libreta de campo.

Lampa

Semillas

Fertilizantes

Abonos foliares

Insecticidas

Fungicidas

Herbicidas

Compost

Cámara fotográfica

Computadora

Calculadoras

Fumigadora manual

Cámara fotográfica

Balanza

Conducción de la investigación

Comprenden todas las actividades a realizar en la conducción de la investigación entre las

que podemos citar, elección y preparación del terreno, siembra, trasplante, aporque, cambio

de surco, aplicación de herbicidas u otros fitosanitarios, riegos, abonamiento, fertilización,

cosecha, y otros según corresponda al tipo de cultivo o lugar donde se desarrollara la

investigación pudiendo ser además en laboratorio e invernadero,

CAPITULO V


88


CRONOGRAMA- PRESUPUESTO. MATRIZ DE CONSISTENCIA

LITERATURA CITADA

Tabla 27. Cronograma de actividades

2021 Actividades 1 2 3 4 5 6

Identificación del terreno

X

Análisis de suelo

X

Preparación de terreno

X

X

Siembra en almacigo

X

Deshierbo X

Siembra X

Repique

Abonamiento X

X

Riego X

X

X

Cambio de surco

X

Control fitosanitario

X

X

Cosecha

X

Recolección de datos

X

X

X

Procesamiento de datos

X

Redacción del informe

X

Sustentación de la tesis

X

Publicación X


89


Tabla 28. Presupuesto

Costo de producción Soles T.C: 3.55

Lugar: Huánuco Nivel: 260-70-300 COSTEO: Enero 2021

Cultivo: col morada AREA 600 m2 Rdto Aprox.25 t/ha

Hibrido Ruby F1 Per. Veg.110 días Destino : Mercado local

RUBROS U.M CANT. C.U TOTAL

A.COSTOS DIRECTOS

1.TERRENO

ALQUILER m2 600 nd 100.00

PREPARACION h/m 2 50.00 100.00

Sub total SUB TOTAL 200.00

2. MANO DE OBRA

RIEGOS jornal 12 25.00 300.00

SIEMBRA jornal 2 25.00 50.00

ALMACIGO jornal 3 25.00 75.00

FERTILIZACION jornal 2 25.00 50.00

CONTROL FITOSANITARIO jornal 10 25.00 250.00

APORQUE jornal 2 25.00 50.00

COSECHA jornal 3 25.00 75.00

SELECCION jornal 2 25.00 50.00


3. INSUMOS ENVASES

semilla millar 1 38.00 38.00

Urea kg 23 2.00 46.00

Fosfato di amónico kg 6 2.20 13.20

Cloruro de potasio kg 22 2.00 44.00

Insecticida Litro 2 65.00 130.00

Fungicida Litro 1 65.00 65.00

Abono foliar Litro 2 25.00 50.00


1+2+3= COSTOS DIRECTOS 1486.20

B. COSTOS INDIRECTOS

Asistencia técnica 5%CD 74.31

Imprevistos 3%CD 44.60

Total de costos indirectos 118.91

COSTO TOTAL= CD+CI 1605.11


90


. Tabla 29. Matriz de consistencia Nombre del investigador. ……………………

Título de la Investigación. Efecto de microorganismos eficaces (EM) en el rendimiento del cultivo de habas (Vicia faba L) variedad señorita en

condiciones edafoclimaticas de Pachitea - 2021

FORMULACION DEL PROBLEMA OBJETIVOS HIPOTESIS VARIABLES INDICADORES

Problema general:

¿Cuál será el efecto de los

Microorganismos Eficaces (EM) en el

rendimiento del cultivo de habas (Vicia

faba L) variedad señorita en condiciones

agroecológicas de Pachitea 2021?

Objetivo General

¿Evaluar el efecto de los

Microorganismos Eficaces (EM) en

el rendimiento del cultivo de habas

(Vicia faba L) variedad señorita en

condiciones agroecológicas Pachitea

2021?

Hipótesis general:

Si aplicamos Microorganismos Eficaces

(EM) en el rendimiento del cultivo de

habas (Vicia faba L) variedad señorita

entonces tendremos efectos significativos

en el rendimiento en condiciones

agroecológicas Pachitea

Variable I:

EM (microorganismos

eficaces)

Variable II:

Rendimiento

Variable III

Condiciones agroecológicas

NIVELES

a) 1 L EM/10 L agua

b) ½ L EM/10 L agua

c) ¼ L EM/10L agua

d) sin aplicación (testigo)

a) Numero de granos y vainas b) Peso de

grano y vaina a) Clima, suelo

Problemas específicos Objetivos específicos Hipótesis especificas Sub variables Sub indicadores

¿Cuál será el efecto de 1L EM/10 L agua

en el número y peso de granos y vainas

del cultivo?

¿Comprobar el de 1 L EM/10 L agua

en el número y peso de granos y

vainas del cultivo

Si aplicamos 1 L EM/10 L agua en el

cultivo de habas, entonces tendremos un

efecto significativo el número y peso de

granos y vainas.

a) 1 L EM/10 L agua Numero

Peso

Clima

suelo

a) 1 L EM/10 L agua

Numero de vaina/planta/ANE/Ha

Numero de grano /por vaina/planta/

ANE/Ha

Peso de vainas /planta/ANE/Ha

Peso de granos/vaina/planta/ANE/Ha

Temperatura, humedad, precipitación

PH, textura, estructura

¿Tendrá efecto ½ L EM/10 L agua en el

número y peso de granos y vainas del

cultivo?

¿Determinar el efecto de ½ L EM/10

L agua en el número y peso de granos

y vainas del cultivo?

Si aplicamos ½ L EM/10 L agua en el

cultivo de habas, entonces tendremos un

efecto significativo en el número y peso

de granos y vainas.


Numero

Peso

Clima, suelo, temperatura




ANE/Ha



¿Tendrá efecto ¼ L EM/10Lt agua en el

número y peso de granos y vainas del

cultivo?

¿Evaluar el efecto de ¼ L EM/10L

agua en el peso del grano y vainas del

cultivo?

Si aplicamos ¼ L EM/10L agua en el

cultivo de habas , entonces tendremos un

efecto significativo en el peso del grano

del cultivo de habas

c) ¼ L EM/10L agua

Numero Peso

Clima, suelo, temperatura

c) ¼ L EM/10L agua



ANE/Ha




91


TIPO Y NIVEL DE INVESTIGACION POBLACION, MUESTRA DISEÑO DE INVESTIGACION TECNICAS DE RECOLECCION DE

INFORMACION

INSTRUMENTOS DE

RECOLECCION DE

INFORMACION

Tipo de investigación Es aplicada por que se generará

conocimientos tecnológicos expresados

en la dosis óptima en el manejo de la

papa a través de la tecnología EM (Microorganismos Eficaces) que

permitirá producir más con menos costo

y un producto de calidad que influirá de

manera significativa en la salud humana.

2. Nivel de investigación Es experimental por qué se va a

manipular la variable independiente EM (Microorganismos Eficaces) donde se

medirá el efecto en la variable

dependiente (rendimiento de las habas)

y se comprobará con el testigo sin aplicación del EM.

Población La población es homogénea con un total

de 1440 plantas del área experimental y

por cada parcela experimental 90 plantas.

Constituido por área neta experimental de 30 plantas de habas.

Muestra La muestra se tomará de los surcos

centrales de cada parcela experimental denominados plantas de área neta

experimental que consta de 30 plantas

haciendo un total de 480 plantas de todas

las áreas netas experimentales a evaluar.

Tipo de muestreo Se utilizará el probabilístico (estadístico)

en su forma de muestreo aleatorio simple (MAS) porque cada planta tiene la misma

probabilidad de formar parte del área neta

experimental al momento de la

evaluación.

Tipo de diseño

El tipo de diseño es experimental en su

forma Diseño de Bloques Completamente

al Azar (DBCA) con cuatro repeticiones,

cuatro tratamientos y dieciséis unidades

experimentales.

Técnicas estadísticas

Se utilizará el Análisis de Varianza

(ANDEVA) o prueba de Fisher (F) para

determinar la significación entre

repeticiones y tratamientos a un margen

de error de 1 al 5%.

Y para la comparación de los tratamientos

se utilizará la prueba de Duncan a un

margen de error de 1 al 5%.

Técnicas bibliográficas

- Análisis de contenido.

- Fichaje

Técnicas de campo

- bolígrafos.

- Evaluación

Instrumentos:

-Fichas de registro o

localización (Bibliográficas y

hemerográficas)

-Fichas de documentación e

investigación (textuales,

resumen, comentario.)

Instrumentos

- Inventario

-Libreta de campo.


92


LITERATURA CITADA

¿Cómo redactar las referencias bibliográficas?

Las referencias bibliográficas vienen a ser el conjunto de datos, precisos y detallados que

permiten identificar y localizar la fuente documental de la que se ha extraído una

información (Jiménez 2014).

Se estructuran de dos formas: completa y abreviada. Las referencias completas se incluyen

en una lista al final de un documento y las abreviadas se incorporan en el texto para señalar

las fuentes documentales de las que se tomaron las citas.

Las referencias bibliográficas deben colocarse al final del trabajo y serán escritas en orden

alfabético, según el primer apellido del primer autor. Solo se debe incluir las referencias

citadas en el texto de la tesis y/o artículo. Existen muchos modelos de redacción científica.

Estos establecen una serie de aspectos para la redacción, cada institución toma como

referencia según la línea de investigación y reglamento interno. Entre los modelos tenemos

al American Psychological Association (APA), IICA-CATIE, Vancouver, Harvard, etc.

Para la Carrera de Ingeniería Agronómica se toma como referencia al estilo IICA-CATIE.

Los ejemplos estarán especificados en IICA-CATIE y APA.

Ejemplos para citar un libro

Apellido(s) del autor, coma, inicial/es del nombre, punto, fecha sin paréntesis, punto, título

en letra normal, punto, edición, lugar de edición, dos puntos, editorial, punto.

EJEMPLO 1

Estilo IICA CATIE

Nicholls, C. I. (2008). Control biológico de insectos: un enfoque agroecológico (Vol.

2).Editorial Universidad de Antioquia.

Estilo APA


93


León, M. (2017). Insectos y ácaros de los cítricos: compendio ilustrado de especies dañinas

y benéficas, con técnicas para el manejo integrado de plagas.

EJEMPLO 2

Estilo IICA CATIE

Jackson, DI. y Looney NE. 2003. Producción de frutas de climas templados y subtropicales.

2 ed. Zaragoza: ACRIBIA, S.A.

Estilo APA

Pastor-Corrales, M., & Schwartz, H. F. (1994). Problemas de producción del frijol en los

trópicos. CIAT, Cali, Colombia.

EJEMPLO 3

Estilo IICCA CATIE

García Casillas, I., & Sánchez, B. 2015. Sistemas de riego por aspersión y goteo. Editorial

Universidad Autónoma de nuevo León México

Estilo APA

Melgarejo, P., Romagosa, I., & Durán-Vila, N. (2014). Biotecnología

agrícola. Arbor, 190(768), 152-152.

EJEMPLO 4

Estilo IICA CATIE

Taiz, L., Zeiger, E., Møller, I. M., & Murphy, A. 2021. Fundamentos de fisiología vegetal.

Artmed Editora.

Estilo APA


94


Rodríguez Fuentes, H., Muñoz López, S., & Alcorta García, E. (2006). El tomate rojo:

sistema hidropónico. Trillas, México. 78p.

Ejemplos para citar una Tesis

Autor. Año de publicación. Título: subtítulo. Grado académico. Ciudad donde se ubica la

institución que otorga el grado, país donde se ubica esa institución, nombre de la

institución. Paginación. Notas.

Estilo IICA CATIE

Menjívar Barahona, RD. 2010. The systemic activity of mutualistic endophytic fungi in

solanaceae and cucurbitaceae plants on the behaviour of the phloem-feeding insects

Trialeurodes vaporariorum, Aphis gossypii and Myzus persicae. Tesis Ph.D. Bonn,

Alemania, Universität Bonn. 120 p.

Estilo APA

Ponce Madrid, L. C. (2021). Control biológico del gusano cogollero en el cultivo de maní

(Stegasta bosquella) en periodo lluvioso (Bachelor's thesis, Jipijapa. UNESUM).

Ejemplos para citar un articulo

Estilo IICA CATIE

Tully, KL; Wood, SA; Lawrence, D. 2013. Fertilizer type and species composition affect

leachate nutrient concentrations in coffee agroecosystems. Agroforestry Systems

87(5):1083-1100.

Estilo APA

Gonzáles, E., Alcarraz, M., Castro, A., & Casas, S. (2018). Efecto del biofertilizante

azotobacter-rhizobium en tarwi (Lupinus mutabilis SWEET.), como alternativa a la

fertilización química. Ciencia e Investigación, 21(2), 7-12.


95


Ejemplos para citar recursos electrónicos en línea

Libro

Estilo IICA CATIE

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Barcelona España 326 p. Consultado 21 de febrero 2021. Disponible en

https://books.google.es/books?id=nB

Estilo APA

Montaño, Noé Manuel, & García Sánchez, Rosalva (2016). Redescubriendo El Suelo: Su

Importancia Ecológica y Agrícola. Terra Latinoamericana, 34(4),467-469. [fecha de

Consulta 22 de febrero de 2021]. ISSN: Disponible

en: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=573/57347465008

Artículo de una revista

Estilo IICA CATIE

Fajardo, L; Lovera, M; Arrindell, P; Aguilar, VH; Hasmy, Z; Cuenca, G. 2015. Morphotype-

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en: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=455/45561111012

Tesis

https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=573/57347465008



96


Estilo IICA CATIE

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http://www.dspace.uce.edu.ec/bitstream/25000/3228/1/T-UCE-0004-03.pdf

http://www.dspace.uce.edu.ec/bitstream/25000/3228/1/T-UCE-0004-03.pdf

http://repositorio.untrm.edu.pe/bitstream/handle/UNTRM/2147/Fern%c3%a1ndez%20Valqui%20Rosa%20Luz.pdf?sequence=1&isAllowed=y

http://repositorio.untrm.edu.pe/bitstream/handle/UNTRM/2147/Fern%c3%a1ndez%20Valqui%20Rosa%20Luz.pdf?sequence=1&isAllowed=y


97


CAPITULO VI

ANEXOS

ESTRUCTURA DEL INFORME DE TESIS

CARATULA

DEDICATORIA

RESUMEN - ABSTRACT

INDICE

INTRODUCCION

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

PROBLEMA GENERAL

PROBLEMA ESPECIFICO

MARCO TEORICO

FUNDAMENTACION TEORICA

ANTECEDENTES

HIPOTESIS GENERAL

HIPOTESIS ESPECIFICAS

VARIABLES

OPERACIONALIZACION DE VARIABLES


TIPO Y NIVEL E INVESTIGACION

LUGAR DE EJECUCION

POBLACION MUESTRA

TRATAMIENTOS EN ESTUDIO

DISEÑO DE LA INVESTIGACION

DATOS A REGISTRAR

TECNICAS E INSTRUMENTOSMATERIALES Y EQUIPO

CONDUCCION DE LA INVESTIGACION

RESULTADOS

DISCUSION

CONCLUSIONES

RECOMENDACIONES

LITERATURA CITADA


98


ESTRUCTURA DEL ARTICULO CIENTIFICO

EJEMPLO 1,

TITULO DEL ARTICULO ESPAÑOL E INGLES

AUTORES.

RESUMEN Y PALABRAS CLAVE

ABSTRATC KEY WORDS

INTRODUCCION


RESULTADOS Y DISCUSION

CONCLUSIONES

AGRADECIMIENTOS

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS

EJEMPLO 2

TITULO DEL ARTICULO ESPAÑOL E INGLES

AUTORES.

RESUMEN Y PALABRAS CLAVE

ABSTRATC KEY WORDS

INTRODUCCION


RESULTADOS

DISCUSION

CONCLUSIONES

AGRADECIMIENTOS



99



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Henry Briceño-Yen, Luisa M. Alvarez -Benaute, Agustina Valverde- Rodríguez

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