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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
2
Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias
3
Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
Formulación de Proyectos de Investigación en
Ciencias Agrarias
Editor
Henry Briceño Yen
Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias
4
Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias
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
Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias
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Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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.
Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias
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Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
DEDICATORIA
A nuestras familias,,,,, con todo amor…
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Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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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Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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
Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias
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Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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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Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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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Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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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Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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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Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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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Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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
Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias
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Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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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Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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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Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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
Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias
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Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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
Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias
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Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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
Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias
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Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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.
Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias
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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
Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias
23
Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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?
Problemas específicos
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?
Problemas específicos
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 pre- montano tropical?
Problemas específicos
Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias
24
Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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
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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:
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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
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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
Objetivos Específicos
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
Objetivos Específicos
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 pre- montano tropical.
Objetivos Específicos
Comparar el comportamiento vegetativo y reproductivo los cultivares en estudio
Evaluar el rendimiento de los cultivares en estudio
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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).
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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.
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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
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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:
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• 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
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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.
Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias
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¿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?
Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias
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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
Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias
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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.
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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‖,
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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
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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
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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.
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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 ‖.
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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
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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.
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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.
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• 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
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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
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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
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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.
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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
Tipo Variables Dimensiones Indicadores
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
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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
Tipo Variables Dimensiones Indicadores
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
Tipo Variables Dimensiones Indicadores
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
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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.
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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
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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)
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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
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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.
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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,
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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
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Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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
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60
Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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
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61
Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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.
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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)
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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
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64
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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.
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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)
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66
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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
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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
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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
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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:
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- 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
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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
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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
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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
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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
𝐶𝑀. 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟
𝑒𝑥𝑝.
Tratamientos
r - 1
r
Y 2 Y
2
∑ i.. − …
r r2 i=1
𝑆𝐶. 𝑇𝑟𝑎𝑡.
𝑟 − 1
𝐶𝑀. 𝑇𝑟𝑎𝑡.
𝐶𝑀. 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟
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
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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
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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
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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
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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
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Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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:
Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias
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Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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
Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias
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Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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.
Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias
82
Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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
Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias
83
Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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,
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84
Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
- 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
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85
Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
- 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
Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias
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Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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.)
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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
Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias
88
Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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
Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias
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Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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
Sub total SUB TOTAL 900.00
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
Sub total SUB TOTAL 386.20
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
Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias
90
Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
. 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.
b) ½ L EM/10 L agua
Numero
Peso
Clima, suelo, temperatura
b) ½ 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
¿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
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
Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias
91
Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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.
Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias
92
Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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
Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias
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Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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
Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias
94
Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
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.
Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias
95
Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
Ejemplos para citar recursos electrónicos en línea
Libro
Estilo IICA CATIE
Galán Saúco, V. (2009). El cultivo del mango. Mundi-Prensa Libros. (2da edición) .
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-
based characterization of arbuscular mycorrhizal fungal communities in a restored
tropical dry forest, Margarita island-Venezuela (en línea). Revista de Biología
Tropical 63(3):859-870.Consultado 24 jul. 2015. Disponible en
http://revistas.ucr.ac.cr/index.php/rbt/article/view/15940/20146.
Estilo APA
Haouas, D., & Baldizzone, G., & Hamdi, A., & Hafsi, C., & Ben-Hammouda, M. (2019).
Occurrence of new case-bearer on cereals, Coleophora perplexella Toll, 1960
(Lepidoptera: Coleophoridae). SHILAP Revista de lepidopterología, 47(186),251-
259. [fecha de Consulta 22 de Febrero de 2021]. ISSN: 0300-5267. Disponible
en: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=455/45561111012
Tesis
Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias
96
Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
Estilo IICA CATIE
Farinango Chushig, VA. 2015. Evaluación fitosanitaria y potencial agronómico de la
variabilidad de maíz de Cotacachi y Saraguro en las principales zonas maiceras de
Imbabura y Loja (en línea). Tesis Ing. Agr. Quito, Ecuador, UCE. Consultado 18 jul.
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Formulación de Proyectos de Investigación en Ciencias Agrarias
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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
MATERIALES Y METODOS
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
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Henry Briceño Y. Luísa M. Alvarez B. Agustina Valverde R.
ESTRUCTURA DEL ARTICULO CIENTIFICO
EJEMPLO 1,
TITULO DEL ARTICULO ESPAÑOL E INGLES
AUTORES.
RESUMEN Y PALABRAS CLAVE
ABSTRATC KEY WORDS
INTRODUCCION
MATERIALES Y METODOS
RESULTADOS Y DISCUSION
CONCLUSIONES
AGRADECIMIENTOS
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
EJEMPLO 2
TITULO DEL ARTICULO ESPAÑOL E INGLES
AUTORES.
RESUMEN Y PALABRAS CLAVE
ABSTRATC KEY WORDS
INTRODUCCION
MATERIALES Y METODOS
RESULTADOS
DISCUSION
CONCLUSIONES
AGRADECIMIENTOS
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
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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Henry Briceño-Yen, Luisa M. Alvarez -Benaute, Agustina Valverde- Rodríguez
HUÁNUCO - PERÚ
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