Guía de primeros auxilios para Proyectos de Biología en la UVG

5/9/2018 Gua de primeros auxilios para Proyectos de Biologa en la UVG

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Guia de primeros auxiliospara el estudiante que padeceproyectos cientificos

L ie. R on ald o P ere zIns ti tu to de Invest ig acionesU n iv ersid ad d el V alle d e G u atem ala

V e rsi6 n 1 .0

1997

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Glosario Medico~Biologico

Antibi6tico: E stu dia nte qu e od ia B io log ia .Biologia: C iencia de la m uerte cuyos libros de texto son empleados en las clases de

Fisica para dem ostrar la Ley de la G ravedad .Trauma: Emoci6n queel estudian te experim ent a cuando se entera que al d ia s ig u ie n te

debe entregar la lista de hip6 tesis que el ca tedratico pidi6 hace un m es.Parto: Labor de coord inar las acciones de un grupo de iuadaptados socim es am igospara que trabajen en conjun to y puedan alinear tres sustan tivos, dos articu losy un verba en form a de hip6 tesis cientifica.Salas de Emergencia: O ficinas de la D ra. Poll (Botan ies), D r. M acV ean (B iom etria), Enio C ano(E nto mo lo gia S istem atica), R ony P erez (E nto mo lo gia A plica da) 0 cualquier

otro incau lo generoso investigador que proporc iona ayuda de ultim a hora.Parasito: Estud ian te que no refle ja su alto n ivel tr6fico y que sob revive grac ias a las

ideas y trabajo de sus compafieros. Pueden multip licarse 0 llegar acondiciones graves si no se tom an acciones en su contra .Paralisis: In ca pa cid ad p ar cia l 0 to ta l para m over uno 0 m as m iemoros del cuerpo . Se

m anifiesta usualm ente bajo condiciones de "tension ecadem ica", perodesaparece m isteriosam ente los viem es a las 17:30 horas cuando los "cuates"estan tistos para em pezar a celebrar el fin de sem ana.

Alergia: C ondici6n inm une perfec tam ente norm al que aparece en el estud ian te com orespuesta a uno 0 m as de los sigu ien tes estfm ulos: a) estud io, b) trabajo, c)responsabi l idad 0 d) cualquier condici6n derivada de las tres anterio res.A fortunadam ente existe una gran variedad de rem edios caseros que son delp le no c on oc im ie nto p op ula r.

Sadomasoquismo: D esorden psicosom atico que se m anifiesta en los estud ian tes que , habiendonacido para ser buenos sastres, m odistas 0 flo rista s, se em pei\an en o bten eru n titu lo e n F is ic a, F isic oq uim ic a 0 su equ iva len te .

Genoma: Combinaci6n de secuencias en el ADN que, a in '1 siendo iden ticas en un99.9999999999% a las de un genic, son capaces de producir todo tipo demutantes academicos,

i.


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. .Glosario Tecnico

Descriptivo: M odelo de investigacion que docum ent a (describe) un fen6m eno 0 sujeto. sinm anipula r las variables que 10 definen. Ej: la descripci6n de un ciclo d e v id a.M odelo de investigaci6n que m anipula una 0mas v aria ble s (fa cto re s) y comparae sta dis tic amente lo s r es ulta do s o bte nid os c on tra u n c on tr ol, p ara p ro ba r 0re ch az ar u nahip6tesis dada. E j: efe ctos de distintas dosis de un plaguic ida sobre las poblaciones deplaga.

Experimental:

D isefto experim ental: Descripcion de. las hipotesis, factores, niveles, variables de respuesta y pruebasestadlsticas que componen un estudio. Incluye la ubicaci6n de las parcelasexperim enta les y repeticiones, a si com o u n cronogram a de los experim entos.Hip6tesis: Oracion que es tab lece 0niega c on c la rid ad u n h ec ho . Ej: E xisten diferencias e n el pesoprom edio de hom bre s y mujeres.

H ipotesis a la cual puede asociarse una probabilidad estadistica y que com unm entepropone que no existen diferencias entre las m edias ari tmet icas de dos 0 mastra tamie nto s. E j: N o ha y preferencia de una espe cie de insecto polinizador por e l colorde la flor.

H ipote sis nula:

Factores: V ariables independientes que definen un diseiio experim ental. A elias se refieren laship6tesis en un e studio. E jem plo: N o hay difere ncia en el ingreso econom ico prom ediod el g ua tema lte co a du lto , s eg un lo s sig uie nte s fa ctu re s: s ex o, e da d, re lig io n. lo ca lid adgeografica, grupo etnico y e stado civil.Niveles: D ivisiones dentro de un factor. Ej: dentro del factor SEX O (genero) existen dosn iv el es , ma scu lin o y femenino.V ariables de Respuesta: Todas aquellas variables que el investigador medin" como respuesta u lostra tamie nto s (fa cto re s y su s n iv ele s) a plic ad os . E j: S e m ed ira e l in creme nto e n b io ma sa

(peso fresco) de plantas con y sin fertilizante .Tratam ientos: Combinaciones de los factores y sus respectivos niveles. Ej: Si el factor A posee dosniveles y el factor B tres, existe un tota l de 6 tratam ientos.

Tratam iento que reproduce las condiciones de un experim ento, con excepcion delcompuesto 0fenomeno qu e se desea probar. E j: Si el tratamiento exp er imen ta l c o ns is teen aplicar una soluci6n acuosa de urea, en el control se aplicara agua (el solventcem pleado para pre parar la soluci6n de urea ).R eplicas de una unidad e xperim enta l para cada tra tam iento. P erm iten determ ina r unvalor prom edio en la variable de respuesta y conocer la variabilidad dentro de cadatratamiento. En general, la s me dic io ne s s ob re u n mismo individuo a 10 l argo del tiem pon o s on c on sid era da s e sta dis tic am en te c omo re pe tic io ne s,

Control:

Repeticiones:

Conclusion: Oracion que partiendo de una de las hip6tesis u objetivos del estudio, se basa en lae videncia obten ida (re sultados) para ne gar 0afirm ar un hecho. E j: La aplicacion deurea al suelo increm enta la biom asa del cultivo, respecto del control sin urea,

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INTRODUCCION E n e l p rin cip io e ra e l c ao s y l a ob sc u ri da d (Gene si sj -

E l proposito de este m anual es ofrecer al estud ian te universita rio de prim eros ailo s una gu iapara que pueda llevar a. c abo una investigacion con a lta cali dad cientifica. Se hace enfasis en lai nv es ti ga ci on e xp erim en ta l e n B io lo g ia , A g ro n om i a y d is cip lin as a fin es , a un qu e s e e xp lic an p rin cip io sg enerales que pu eden aplicarse a o tras cienc iasy o tros m odelos de in vestigacio n,L a inv estigac i6n debe seg uir el m eto da cien tifico , que im plica: la observ acion , postu lacio nd e u na hip otesis, v erifica ci6 n (exp erim en tacio n) y e laboraci6n de una teo ria (conclusion). Seco nsid eran b uen as caracteristicas d e u na in vestig aci6 n: su rele van cia, o rig in alid ad , m erito cien tificoy, po r supuesto , bu ena red acci6n y o rtog rafia .A traves de la investigac ion , se busca que el estud ian te desarro lle la actitud critica que

caracte riza a la m ente cientifica: ~com o llegar a la m ejor conclusion en base a la ev idenciaexperim en tal d ispo nible? "ex isten explicacio nes a ltem ativ as? l,co ncu erdan los resultad os de esteestudio con las de estudios previos 0 analogos? E I desarro llo de esta actitud critica es uno de losfin es m as im po rtan tes d e la fo rm aci6 n acad em ic a u niv ersitaria .D urante la inv estigac ion el estud ian te aprend era a bu scar inform aci6n c ien tifica en distin tasfu en te s: lite ra tu ra c ie ntific a, e xp erto s, y otras. U na buena form aci6n academ ica hace enfasis en lah abilid ad d e b uscar in fo rm acio n, m a s que en 1a c apac idad de memorizarla,Este m anua l ha sido divid ido en cuatro partes: en la prim era parte se dan algunos consejospractices acerca de c6m o organ izar y arran car e l trabajo , se explican las no cio nes elem en tales deld is eno e xp e riment al y se d iscu te e l an alisis e in terpretac ion de lo s d ato s; luego se presen tan ejem plos

d e d is en o s y a nalisis estad istico s pa ra d istin to s tipo s d e in vestig acio nes. F in alm en te, se lista u na se rlede errores com unm en te com etidos en la elaboraci6n y ejecue i6n de proyectos de investigacicn .E l m aterial eontenido en esta gu ia es prop iedad de la U niversidad del V alle de G uatem ala; sinem bargo, se autoriza al usuario a hacer uso discre to del m ism o y a d iu nd irlo can fin es acad em ico s,siem pre qu e se c ite al autor y a la institu ci6 n. Queda tenninantemente prohibida 5U reproducci6ncon fines lucrativos. EI auto r no se haee responsab le po r el m al uso que se le pueda dar a l m ism o,ni po r lo s dafio s fisico s 0 psico l6g ico s qu e el estud ian te pu eda sufrir a t usarlo.

I!Una persona puede ser un ser hum ano valioso , independ ien tem en te decu an ta B io lo gia , F isica , M a tem atic a Quim ic a sab e"

L am entab lem en te, no pu ed e decirse 1 0 m ism o de un bu en cientifico .


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1I. EL TRABAJO EN EQUIPO

Las s ig uie nte s re comen da cio ne s h an s id o p ro pu es ta s p or lo s e stu dia nte s d el c urs o "Te cn ic asd e In ve stig ac io n e n B io lo gia " 1 99 6, p ara la e la bo ra ci6 n y e je cu cio n d e p ro ye cto s d e in ve stig ac io n:

O r gan ic e un equ ip o conf ormado p o r p ers on as c on obje tiv o s y fi ne s c omune s, p re fe re n tementeun g rupo mu l ti di sc ip li na ri o en a rea s r el ac ionadas a 1 pro blem a a in vestig ar. C om o ejem plo delo s c rite rio s a em ple ar e n la fo rm a ci6 n d el g ru po d e tra ba jo p ue de n c on sid era rse :o Conocimientos basicos gener al es ( redacc i6n , o r tog ra fi a, conoc imi en to s de e s tad is ti cay c omp uta ci6 n, e tc .)o R ecursos (vehicu lo , telefono, fax , in ternet, finca, com putadora y program as:p ro c es ado r d e p ala br as , g ra fic a do r, h o ja e le ctr 6n ic a y p re se n ta ci on e s)o Habilid ad es e sp ec ia le s y d om in ic d el tem a a in ve stig ar.B usque u n tem a in teresan te, d e relev an cia y elabore una propuesta de investigaci6n. Ses ug ie re n lo s sig uie nte s p aso s:o De fi na e l p ro blema po r e sc rit o. P la n te e s us ob je tiv o s 0h ip 6te sis. N o a bu rra a lle cto rc on u na Ja rg a lis ta d e m ic ro ob je tiv os hlpotesis, Sintetice.o H agase las sigu ien tes preguntas: loE s el tem a suficien tem ente innovativo? loes

c ie ntific o? l.e s re le va nte ? l.p ue de h ac erse c on lo s re cu rso s y tiempo d is po nib le s?o B usqu e info rm acio n en la literatura c ien tifica y, u na v ez ha d efin id o 1 0 que d ese ahacer, puede consu ltar a expertos. A los expertos les fascina ayudar a quien traeideas 0p rob lema s c la ro s, p er o od ia n a se so ra r a q uie n ni siq uie ra ha to rn ad o e l p rim e rpaso.o E sc rib a su s a nte ce de nte s y m etodolog ia, D efina que tipo de datos va a co lectar ycom o los va a analizar.o In vestig ue cu al es el form ato en el qu e d ebe presen tar su pro pu esta . U n fo rm ato qu ese a ju sta a m u ch as p ro pu esta s (e n n eg rita ) y r epo rt es i nc luye:

TituloResumenIntroduelen (incluye Antecedentes, objetivos y justificacion)Materiales y metodosResul tadosDiscus i6nConclus iones y Recomendac ionesLiteratura Citada


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AnexosA ntes de y durante la reco lecci6n d e datos:o Defin a p rio rid ad es y a sig ne ta re as a lo s in te gr an te d el g ru po . E lija a u n c oo rd in ad or.o E lab ore u .n c ro no gram a y p re su pu esto ; tra te d e c um p lir am b os.o E stab lez ca u n d iseiio e xp erim en ta l y d efin a an te s d e co le cta r lo s d ato s q ue p ru eb ae sta dis tic a emp le ar a y c 6mo in te rp re ta ra lo s p o sib le s r es ult ad o s.o G uarde par separado las m uestras y datos de las d istin tas repetic iones. S i lo s"mezc la '' n o pod ra conocer l a v a ri ab il id ady muy p ro ba blem en te n o lo s p od ra a na liz ar.

o AI d is cu ti r e in te rp re ta r s us r es ul ta do s:o Conse rve la conexi6n l6g ica h ip6tesi s -me todo log ia - re su ltados -conc lus iones ,o Dete rm in e s i lo s o bje tiv os d el e stu dio s e h an c ump lid o.o H aga enfasis en la re levancia de sus resultados descriptivos. D eterm ine si elf en 6me no d e in te re s o cu rri6 0 no y com o.o E xp liq ue su s an alisis e stad istico s, S i el fe n6m en o o cu rre, lo co n q ue fre cu en cia 0in te ns id ad ? l,c 6mo s e c omp ara n lo s g ru po s e xp erim e nta ie s (tr atam ie nto s) re sp ec tod el g ru po c on tro l?o Si ya deslum bro al lec to r con lenguaje tecno tr6n ico (la prueba cuadrada delp ar ale lo p ip ed o b io ti co inverse da una P=O ,891), traduzca sus conclusiones 0r es ulta do s a l c as te lla no (n o h ay e fe cto s v isib le s e n e l tra tam ie nto e ns ay ad o).o D eterm ine si las hip6tesis planteadas se han aceptado 0 rechazado. U na vez had is cu tid o c ad a h ip ot es is u o b je ti vo , s in te tic e: loCUaJs e l p un to c en tr al d e s u e st ud io ?

o AI e la bo ra r s us c on cl us io n es y r ec omenda cio n es , h ag as e la s s ig ui en te s p re gu n ta s:o l oE s la me jo r in te rp re ta ci6 n po sib le , a p ar tir d e lo s r es ul ta do s o b te nid o s?o loExis ten explicac iones a l tema t ivas? losonprobab les?o l oEscon si st en te c an 1 0 q ue se co no ce ac ere a d el te ma ,o co n e stu dio s a na lo go s?o loCon te st a l as p re gu nt as p la nte ad as a l in ic io d el e stu d io ?


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3r r , EL DISENO EXPERIMENTAL

1 . M odeJos de jnyestiiaci6n :P ara lo gra r su s o bje tiv os, u n in ve stig ad or e lig e e l m o de lo q ue m e jo r re sp on de a la n atu ra le zay requerim ientos del estudio. Existen dos gran d es m odelos en la investigacion cientifica: eld es cr ip tiv o q ue do cumenta un fe n6meno s in ma nip ula r la s v a ria ble s q ue 1 0 definen y e l exper iment alque m anipu la una 0 m as v ariables (factores) para observ ar su respu esta. E n el prim erm od elo sep reten de estab lecer si el fen om en o o cu rre o no , en q ue co nsiste y su f te cuenc ia 0 in tensid ad. E n elsegu nd o m odele se busca establecer si la frecu encia 0 in tensidad con que el fenom eno ocurre ese sta dis tic am e nte ig ua l e n lo s g ru po s e xp erim e nt a le s, re sp ec to d el g ru po c on tro l.E n u n tra ba jo d es crip tiv o e l in ve stig ad or se lim ita a o bs erv ar, sin mo dific ar la s c on dicio ne s

en las que el fenom eno ocurre, por ejem plo : en el estud io de un ciclo de v ida, la determ inaci6n dela distribucion geografica de un organism o, la descripcion de una nueva especie vivien te uo bse rv ac io ne s so bre la b io lo gia 0 e co lo gia d e u na e sp ec ie .E n el trab ajo ex perim en tal el in vestig ad or o bserv a u n fen 6m en o bajo d istin tas co nd icio nesc on tro la da s (tra tam ie nto s), p or e jemplo : a l m e dir la re sp ue sta d e u n o rg an ism o 0ma te ria l a d is tin ta sd osis d e u n c omp ue sto 0ha ci a d is ti nt os e st imu l os ( co lo r, s onido , o lo re s 0 t empe ra tu ra ), a l e st ab le ce rla s ta sa s d e s up er viv en cia , r ep ro duc tiv id ad u o tr a e n c ond ic io n es c on tr ola da s (tempe ra tu ra , h ume da dr ela tiv a y f ot op e riodo ).L o m as pro bab le es q ue u na in vestig aci6 n ten ga asp ecto s d escrip tiv os y ex perim en tales, y a

qu e es d eseab le la com bin acio n d e am bo s. T an to el pro feso r com o el estu dian te d eberan ten er claroq ue e s ig ua lm e nte im p orta nte h ac er tra ba jo d esc rip tiv e, c omo e xp erim e nta l.La investigacion baisica, aunque tiene objetivos y fines claros, no pretende reso lver unp roblema p ra ctic e 0 co tidiano . L a inv estigacion apU cad a, com o su nombre 10 in d ic a, tie ne fin esa plic ad o s a un a r ama e sp ec ffic a d e la s c ie nc ia s0a la reso lu cion de u n problem a con creto . D os 0masc ie ntific os d is tin to s p ue de n e stu d ia r e l m i smo fe n6meno (un in se cto ) c on p rop6 sito s d iametr alme nteo pu esto s: e l p rim e ro (b asic o) d es ea d es crib irlo , c on oc er m e jo r s us c ic lo s b io l6 gic os e im p orta nc ia ;el segundo (aplicado) desea aprender a com batirlo . Existe un tercer tipo de investigaciori,e xte ns io n is ta , q ue b us ca la me jo r fo rma d e tr an sfe rir te cn o lo g ia 0 c on oc im ie nto s, d esd e la fu en te (lo si nve st ig a do r es b as ic o s 0a plic ad o s) h ac ia la s p er so n as q ue lo s n ec es ita n.Una in v es tig ac i6 n h is t6 ric a h ae e u so d e la s tr ad ic io n es o ra le s, la e vid en cia fis ic a (a rq ue olo g ia

y paleontologia) 0 lin gu istica, p ara reco nstru ir u n pro ceso h isto rico . L a h isto ria d e la cien cia es u nr eg is tr o c ro nolo g ic o d e s us p ar ad igma s. L a in v es tig ac io n on to lo g ic a tr ata d e r ec on str uir 0 establecerel patron de desarrollo de un fenom eno; por tan to , puede 0 n o ser u na reco nstru cci6 n h ist6 rica.D e te nn in ar la s e ta pa s d el d es ar ro llo d e un in d iv id uo, d es de la e ta pa embr io n ar ia h as ta la s en es ce nc ia ,o las fases d e d esarro llo d e u na comu nid ad so cial so n d os ejem plo s d e estu dio s o nto 16 gico s.


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. .42. Elementos del disefio experimental:

a. La hip6tesisUna h ip o te si s e s s imp lement e u na o ra ci6 n qu e n ie ga 0 afirm a u n h ec he. C om unm en tee l inves tigador l a ' p lantea en form a d e hipotesis nula, n eg an do q ue e l tra tam ie nto a plic ad otenga a lgun e fe cto s ob re lo s s uje to s de lexper imento (0 q ue b ay a re la ci6 n en tre la variabledependiente y la variable independiente. Ej:

H o .: N o b ay d ifere ncia en el p eso (b iom asa) d e g ra no d e m aiz fe rtiliza do q uim icame nte v rs.f er ti li za do c on a bo n o o rg an ic o ( compos ta ).H o2: N o bay u na asociaci6 n en tre la frecuencia de av istam iento de aves y la h ora del dia,Ho3: El numero de oviposic iones de la mosca m inad ora L ir to m yz a h utd ob re ns is(B la nc ha rd ) so bre v ain as d e a rv eia n o c or re la cio na c on e l a re a s up erfic ia l d e la v ain a.

A la h ip 6te sis c on tra ria , q ue a firm a q ue e xis te u n e fe cto d el tra tam ie nto a pJ ic ad o (0u na r ela ci6 n e nt re la v ar ia ble d ep en d ie nte e in d ep en d ie nte ) s e I e ll ama hipotesis alterna. E j:

H a l: E xis te d ife re nc ia e n e l p e so d e g ra no d e ma iz fe rtiliz ad o q uim ic am e nte v rs . fe rtiliz ad oco n a bo no o rg an ic o (c om p osta) ..H8 .,;: E xiste u na aso cia ci6 n e ntre la fre cu en cia d e av ista m ie nto s d e av es y 1 ah ora d el d ia.H 8.J.: E l num ero de oviposiciones de la m osca m inadora Liriomyza huidobrensis(B la nc ha rd ) s ob re v ain as d e a rv eja c orre la cio na c on e l a re a s up erf ic ia l d e la v ain a.

b. Los tratam ientosS e llam a tra tam ien to ala com binaci6n de los faeto res y sus distin tos nivetes. Ej:U n e xp erim e nto c on 4 d is tin ta s e sp ec ie s d e fe lin os in te nta d ete rm in ar lo s e fe cto s d e3 d ie ta s y 2 epocas del ano sobre la frecuencia de apaream iento . E sto da un total de 24tra tam iento s, defin idos com o sig ue: 4 especies x 3 die tas x 2 epo cas del ano = 24 pos ib le scombinaciones .


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5En un estudio se detennin6 el grupo sangufneo de hom bres y mu je re s (F a cto rG ENERO, 2 niveles) de 3 region es g eog raficas (F actor L OCAL IDAD, 3 niveles). E sto dau n to ta l d e 6 trata mien to s, c om osig uen :1.ii.iii.

Mu je re s d e la lo ca lid ad 1Mu jeres d e la lo calid ad 2M u je re s d e lalocalidad 3I V .v .V l .

H om bres de la localidad 1H om bres de la lo calidad 2H om bres de la lo calidad 3

c. EI arupo contro lEn muchos estudios, es im portante comparar los grupos (tra tam ientos)experim entales contra un grupo contro l. E I contro l es un tra tam iento que reproduce lascond iciones de un exp erim ento , co n excepci6n del com puesto 0 fen6m eno que se desea

probar. E j:S i s e d es ea o bs erv ar e l e fe cto d e u na s olu ci6 n a cu os a d e fe rtiliz an te s ob re u na p la nta ,el contro l d ebera ser ag ua adm inistrada a plantas sim ilares a las del grupo experim ental(m i sma e da d, a ltu ra , fe no lo gia , e tc .) e n ig ua l fo rma y d os is c omo s e a dm i nis tr 6 e l fe rtiliz an teacuoso.D e acuerdo con los fines del estudio , puede estab lecerse un con tro l positivo 0n eg ativ o. E j: E n u n e stu dio s ob re la d efic ie nc ia d e vitamina A, al grupo con tro l se le di6 unadieta no rm al m ientras el grupo experim en tal recibi6 una d ieta deficiente en vitam ina A( co n tro l p os itiv o, e l tr atam ie nto c on tro l p os ee la s us bta nc ia d e in te re s m i en tra s lo s e fe cto s d e

la d efic ie nc ia s e e stu dia n e n e l g ru po e xp erim e nta l).

d . variables de resguestaS on to da s a qu ella s m e dic io ne s q ue s e e fe ctu an s ob re lo s in div id uo s q ue in te gra n lo sd is tin to s tra ta mien to s. E j: p eso , ed ad , g en ero (s ex o), area , lo ng itu d, an ch o, te mp era tu ra ,h um e da d, p re cip ita cic n p lu via l, c on ce ntra cio n, fte cu en cia (c on q ue o cu rre u n fe nom en o),nume ro ( pob la c i6n ), f er ti li dad , f ecund id ad, supe rv iv enc ia , e tc .A lg un as v ariab le s, c om o e l p eso , la ta ll a , e tc . so n c on tin ua s, m ien tras o tras como lafrecuencia y el num ero son discre tas (s610 adoptan valores enteros), Existen tam bienv aria bles lo gic as (V erd ad ero -F also ), b oo le an as (S f-N o), d e tip o o rd in al y nom inal. E sim p orta nte , c ua nd o s e e la bo ra e l d is efio e xp erim e nta l, a de cu ar la s p ru eb as e sta dis tic as a lanatura leza de las variab les que se h an m edido. P or ejem plo , una variable ex presad a co mofrecuen cia podria ser perfectam ente analizada can u na pru eba de X i cuadrado, m ientrasd ificilm en te u na v aria ble b oo lea na se p od ria a na liza r c on u na p ru eb a d e m ed ia s c om o t 6 F .


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6e. R epetic iones y bloQues

La s r ep etic io n es s on la s med ic io n es (g en er a1mente simu lt!n ea s) q u e e fe ctu amos s ob red is ti nt os i nd iv iduo s 0 rep licas d e u n m ism o tra tam iento . Tam bien se refiere a la ubicaci6 nfisica de un m ism o tratam iento que se replte . Por ejem plo , e l siguiente diseno de unexperim ento co ntiene 3 repeticio nes de plantas aI so l y 3 a la so mbra:

So l So l Sol

H ay q ueser cuidado so aI analizar las repeticio nes en el tiem po ya qu e, a m eno s queT IEM PO sea un facto r d el estudio , m ed iciones sobre un m ism o ind ividu o (0 p arc ela ) a 1 0largo del tiem po deben ser consideradas pseudorepetic iones y no ser analizadase s tad is ti camen te como r epe ti ci on e s.

C uand o las repetic iones no pued ao estab lecerse en co ndicion es fisicas (u otras)e qu iv ale nte s (h om o ge ne as), se ra n ece sa rio el em p le o d e b lo qu es, ca da u no c on ten ien do atm eno s una repetici6 n de cad a tra tam iento . E j:A I co lo car las rep etic io nes d e u n ex pe rim en to so bre las la de ras d e u na m o nta na (h ayu n g ra die nte d e a ltitu d), s e e sta ble cie ro n b lo qu es a 3 d is tin ta s a ltitu de s:

Tratam iento 1 Tratam iento 3

T ra tam ie nto 3 T ra tam ie nto 2

T ra tam ie nto 2 T ra tam ie nto 1

N ote que el ord en d e los tra tam ientos en cad a bloq ue es aleatorio y q ue lo s b lo qu esso n c olo cad os e n fo rm a o rto go na l (ta ng en cia l) a l g rad ien te d e a Ititu d. E n o tro s c as os, s eranecesario hacer bloques aunque no ex ista un gradiente . Por E j: a l establecer los m ism ostr ata rn ie nto s e n d is tin ta s lo ca lid ad es g eo gr aflc as , c ad a lo ca lid ad pu ed e c on sid er ars e c omo unbloque 0 p ue de in clu irs e e l fa cto r LOCALIDAD e n e l d is efto e xp erim e nta l.


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73. Tipos de d iseDQS

A con tin u ac i6 n s e d is cu te n 3 d is tin to s e jemp lo s d e d is ef to s e s ta dis tic os . E s re comend a ble q u e,independ ien temen te de l disefio que emplee, a le ato ric e s u mu e str eo y qu e lo s tr atam ie n to s te ng a n igualn umer o d e r ep lic as 0 re pe tic io ne s. L a p ru eb a e sta dis tic a q ue em ple e d eb e ra c orre sp on de r a l tip o d edisefio, tipo de m uestreo y a l n um e ro igual 0 des igual de repet iciones entre d i st in t o s t ra t am ien to s ,

a. De u nll y illC onsta de un solo factor con sus d istin tos n iveles. E j: D eseam os saber que grupotien e u n in gre so e co n6 rn ic o p rom ed io m ay or: l,h om b re s 0 m ujeres? (F acto r G EN ERO, 2n iv ele s= M y F ; V a ria ble d e re sp ue sta =in gre so e co n6 rn ic o p rom ed io ).H o: N o hay d iferencia en el in greso econ 6m ico prom edio d eb ido a t g en e ro (s ex o ).(p ro ba blem e nte se ap lic a u na p ru eb a d e t)U n c aso p artic ula r s on lo s e stu dio s d e d osis -re sp ue sta . E n es to s e xiste n d ifere nte sn iv ele s (d osis ) q ~e se com pa ra n c on tra u n g ru po c on tro l (d osis c ero ).H o: L a variable de respuesta no depende de la dosis del com puesto .(p ro bab lem ente se apliea u na pruebad e F , si h ay 3 0mas t ra t amien tos , 0 unanalisis de co rre lacion y reg resi6n si hay m uehos n iveles) .

b . D e dos v iasH ay d os factores con sus d isd nto s niv eles. E j: S i se co mp ara la lo ng itud de alas dem o sea s d e 2 e sp ec ie s e n 3 d is tin ta s p la nta s h os pe de ra s (F ac to r E SPEC IE , 2 n iv ele s; F ac to rHOS PEDERO ,3 n iv eles ; V aria ble d e re sp ue sta =lo ng itu d d e ala s, e n mm ).H o 1 : N o hay difereneia en la longitud de alas debido a la ESPECIE de m osca.H o2 : N o hay d iferencia en Ia lo ng itud de alas d ebid o a la plan taH O SP EDERO .H o3 : N o ex iste in teraccion entre la E SP EC IE de m osca y la p la nta HOSPEDERO .S e da una in teraction en tre dos factores cuando sus efeetos no son ad itivos. P ore je mp lo , en la F ig . 1 no h ay interacei6 n (Ia pen dien te d e las rectas es la m ism a). E n la F ig .2 e xis te u na in te ra cc i6 n: e l in gre so e co n6m ic o p rom ed io d e la s m u je re s a um e nta (c on la e da d)a un ritm o distin to qu e para los ho mb res.


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"8

RendlmlentoPromedlo de Malzsegun Tlpo de FertflizaclOn Salarlo Promedlosegun Genero (Sexo)40 . ~= -~~~.. . . . . . = - - - - = ~. . . ..=....1aof-- = .All .10 .

flItlAIIo (t880-1882) . . . . aD 40Ed . c l (dIM) eoT r . . .- o r g A n .. - . - Quj! e - ..... D

Figura 1 F ig ura 2

c. Factoria lConsta de 3 0 mas factores y sus distin tos niveles. E j: Un estudio so bre lap reva len ci a d e he lm in to s int es ti na le s en humanos cuen ta con 16 t ra tam ien to s d e fi nido spo r l os s ig u ie nte s 3 factores y su s n iv e le s:

FACTOR NIVELESiii .iii.

REGION geogr af ic aEPO CA del anoGENERO4 (No rte , S ur , C e ntro y O rie nte d e Gu atem ala )2 (E poca seca y lluviosa)2 (Femen ino, Mascu l ino )

H o l_3: No h ay d ifere nc ia e n la p rev ale ncia (n um ero d e c aso s) d e h elm in to s d eb id o alo s s ig uie nte s fa cto re s: REG ION , EPOCA y GENERO .H04 -7 : No exi st en i nt er ac cio n es e ntr e lo s s ig u ie nte s f ac to re s:In te ra cc io ne s d e 1e r O rd en In te ra cc io n es d e 2d o O rde nREG ION X EPOCAREG ION X G ENEROEPOCA X G ENER O

REG ION X EPOCA X GENERO


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m. RECETARIO ESTADISTICO1. Indices

E sta distic os de sc rip tiv os q ue se e mp le an p ara re po rta r riq ue za , sim ilitu d, d isim ilitu d, d iv ersid ad , e tc .,de form a que puedan ser com parados d irectam ente con ind ices para sitios, g rupos 0epoca s d is ti nt as .

A . Ind ice de sim ilitud (y disim ilitud) de D ice: R eporta el to tal de especies com partidas (com unes)e ntre d os sitios 0grupos, respecto del to tal de especies en cada sitio .

ID"" 2N(2A+B + C), donde A = especies com partidas en tre sitios 1 y 2B = espeeies no compsr t idas en sitio 1C "" e sp ecie s n o c om pa rtid as en sitio 2

Ej: Al com parar Jas especies de Passalidae en un bosque pino-encino y un bosque deliq uid am ba r te ne mo s 3 e sp ec ie s c om pa rtida s, 4 e sp ec ie s n o-co mp artid as e n pin e-e nc ino y6 espec ie s no -compar ti das en l iq u id ambar .Ind ice de sim ilitud de D ice (ID )" 6 /(6+4+6) "" 0.375Ind ice de d isim ilitud '" 1 - ID = 1 - 0 .375 = 0.625

B . Indice de sim ilitud de Jaccard : Represen ta el num ero de especies com partidas en tre dos sitios 0grupos, respecto del to tal de especies en am bos sitios.o

IJ""N(A+B+C)Ej: Para el m ism o estud io de pasalidos: IJ = 3/(3+4+6) = 0.231

C . Ind ice de sim ilitud de Sorensen: R eporta el to tal de especies com partidas en tre dos sitios 0g ru pos , re spe cto de l to tal d e e spe cie s n o co mp artid as.

IS =2N(B+C)E j: Para el m ism o estud io de pasalidos: IS = 6 /( 4+ 6 ) " " 0 .6 00

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D . Indice de diversidad de Shannon: R epresen ta la sum a logaritm ica de la fracc iones com puestaspo r e l n um ero de especies 0 in div id uo s e n d is tin ta s c ate go rta s, p or e j: ta xo ne s.H= -L ,P i(ln P i). don de P i = fraccion de i nd iv id uo s 0especies

E j: En un m uestreo del cam pus de In U niversidad del V alle de G uatem ala se encontraron 4fami l ias d e i ns ec to s m i na do re s. Se b usc a re po rta r su d iv ers id ad :.s~G -# ~ i~ \~ \~ .'DiII~' II de espeelet PI In P i P i (InP i)Agromyzidae 5 5 / 8 -0 .47 -0 .29Anthom yiidae 1 118 -2 .08 -0 .26Gelechiidae 1 1 / 8 -2 .08 -0 .26Cluysomelidae 1 1/8 -2.08 -0 .26Total 8 H = -L ,P i(ln P i) = = 1.07 ._

'" L a d ive rs idad max ima se alcanza c ua nd o la s e sp ec ie s 0 individuos sed istrib uy en e qu itativ am en te en tre las categ ories. E n el ejem plo a nterio r:si hu biesen 2 espec ies p or cada fam ilia, H (m ax ) = 1.39.

'" Un indice d e S ha nn on igual a ce ro in dica q ue e xiste una s o la e spe ci e.'" D iversidad bruta (to tal de espec ies) = = S =8

E. Ind ices de R iqueza de M argalef y M enh in ick: R epo rtan el to tal d e esp ecies, respecto deln um ero d e in div id uo s o bse rv ad os.Rl (Margalef) = (S-l)lln(n),R2 (Menhinick) = S/(n ) l l2 , donde S = to tal de espec ies ,

n = numero de individuos observadosE j: En un m uestreo se colectaron 32lagartijas, las cuales se iden tificaron, dando un total de 6especies.

R l (Mar ga le f) :: ::( 6- 1) /l n( 32 ) = 1.44R2 (Menhinick) = 6 / (32 )112 = 1.06

, , '


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2 . P rueb as de fre cue ncias11

Estadls t ica inferencial que se em plea para com parar la frecuencia con que un fen6meno ocurre endistintas ca tego rias (tratam ien to s). A con tinu acio n se presenta la prueba de C hi cuadrado ()(2). OtrasapIicaciones de )(2 incluyen: d ete nn in ar lim ite s d e c on fia nz a p ara v aria nz as, p ro ba r la h omo ge ne id ad d e v arin nz asy coeficientes de correlacion, y pruebas de ajuste ( go o dn es o ff it ).

. ,

A. Chi cuadrado (X l): C om para las frecuencias observadas y esperadas en cada categor ia(tra tam ien to), de acuerdo con la siguiente f6rmula:

X l = E ( o- e) 2/ e, d on d e 0= frecuencia observada, e = f re cuen ci a e sp e rad aH o: La proporcion de frecuencias (variable de respuesta) no varia en tre distintos grupos.

(n o h ay d ife re nc ia s s ig nific ativ as e ntre fre cu en cia se sp era da s y o bs erv ad as )

E j: Un orni tologo d ese a s ab er s i In FR ECUENC IA de avistam iento de aves varia con losSITIOS de observacion, co locados sobre un transecto. Se han hecho 3 observaciones de10 m inuto s e n cada punto, da ndo e l sig uiente m im ero prom ed io de a vista miento s:

Punto 0 e (o-e) (o~e)l (o~e)l/eA 28 66 3 8 1 ,444 21 .88B 130 66 64 4,096 62.06C 40 66 2 6 676 10 .24Total 19 8 gl = (3-1) = 2 )(2= 94.18*

* AI com parar con X2 te6 ric o p ara 2 grados de libertad (Anexo B), las frecue ncia s d eavistam ien to difiere entre SITIO S y la diferencia entre frecuencias observadas y esperadas esa l tamen te s ign if ica ti va (P


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12. .

A . Prueba de t: E ntre su s ap licac io nes ten em os: fija r lim ites d e co nfian za a m u estras p eq ueiias,probar d iferen cias en tre d os m ed ias ar i tmet icas y comparar un e sp ecim en co ntra u na m uestra.1. Comparac i en de un especim en contra una m uestra: Este es u n c as e e sp ec ia l d e la prueba de t,

do nde se busca estim ar I a probab il idad de q ue u n individuo p erten ezca a la m uestra con tra la c ua lse esta comparando.t = -i,-Xl-, donde

S 2 /(n 2 + 1 ) / n 2 YI = me dic i6 n p ara e l espec imeny2 :: p ro me dio d e la m uestraS 2 :: desviaci6n estandar de la mues tra~ = = ta maiio d e la m ue stra

Ej: Un mo sq uito Aedes de Ia costa sur tiene una longitud de alas Y l . . 2.90mm. Una colectade 5 A ed es a eg yp ti d e Ia c iu dad cap ital d io las lon gitud es ind icadas abajo . S e desea sab ersi, por la long itud de a las, e l m osquito de la costa sur podria pertenecer a la m uestratom ada en la c ap ital (H o: n o e xiste d ife re ncia e n la lo ng itu d p ro m ed io de a la s).y 4.02 3 .88 3 .34 3.87 3.18 Y2:: 3.65, S2 = 0.37. n2 = 5, g l ... (~-l) = 4t= 2.903.65 - 0

0.37 /615 = = -0,750.405 ... -1 .8 5 (e n v alo r a bso lu te , 1 .8 5)

De la tabla de t (A nexo B ) tenem os que t.05(g l= 4) - 2 .7 76. D ado qu e tex p(1 .8 5) < it..,(2.776) no puede rechazarse la H o: e l m osquito Aedes de la costa sur prov iene de unapoblac ion con la m ism a longitud prom edio de a las que la poblac ion de A ed es a eg yp tt del a c iu d ad c ap it al .

2 . Comparac ien de des m uestras:t = -Yl-~_ donde/(S,2 + sl)/n Y " S1 2 ... m edia y varianza de la m uestra 1y2. S22 "" m edia y varianza de Ia m uestra 2

n = = namero de repeticion es en cad a m uestra (si n es igu al)Ej: Se desea probar la H o de que no existe diferenc ia en el peso de las crias de un felino en

cau tiverio vrs. erias en su habitat na tu ra l. Para eU o se com pararon los pesos (en Ib) desiete cria s p ro ve nie ntes d e c ad a a mb ie nte:Cautiverio (l)H abita t na tu ral (2) Y, .. 8.56. S1

2 = 1.05Y2""7 .11. S22:: 1.42.t= 8.56-7.11 =__,1 .....4.. . . ._= IA5 =3.90/(0 .55+0.42 )17 ';0 .9717 0.372De la tab la de t (A nexo B) tenem os que t . o s ( g l = 6 ) : 0 1 12 .59. D ado que ~ (3 .90) < it..,(12.59) no puede rechazarse la H o: no hay diferencias estadisticas en el peso de la s c ri asen cau tiv erio v rs. en h ab ita t n atu ra l.


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B. Prueba de F: Bsta se em plea para probar d iferencias entre dos 0mas m ed ia s a ritm etic as. U nav ez s e e sta ble ce s i h ay d ife re nc ia s e sta dls tic as y c on q ue n iv el d e s ig nific an cia (V e r c orre la cio ne s,a ba jo ), e s n ec es ario c orre r u na p ru eb a d e s ep era cio n d e media s (Tukey, L SD , SNK U o tr a) p ar ad ete rm in ar q ue media s a ritm e tic as s on e sta dis tic am e nte d is tin ta s. E I a na lis is d e v aria nz a s e b as aen una prueba de Fy c ue nta c on p ru eb as a de cu ad as a lo s mo de lo s p re viam en te d is cu tid os d e u nav ia , d os v ia s, fa cto ria l, a nid ad o y o tro s.Referencias: Z ar, J . 1984 . B io st at is ti ca l a na ly si s. 2 n d Ed . P ren tic e -H a ll .

4. Correlaciones y R eg re sio ne s: E sta s p ru eb as c on siste n e n d ete rm in ar c oe fic ie nte s p ara c on ju nto sapa re ado s d e v ar ia b le s d ependi en te (Y) e independ ien te (X), p os tu la nd o q ue e xis te u na re la ci6 n d e a lg iln tip o( lin e al .I og a ritm ic a , e xponenc ia l, e tc .) e nt re amba s v a ri ab le s. Mucha s c al cu la do ra s d e bo ls ill o 0 computadoras(PC) i n cluyen r eg r es iones y co rr el ac lones, po r 1 0 qu e s 610d is cu tir emo s l a i nt er pr et ac i6 n d e l os d at os o bt en id o s.

A . Correlaciones: Esta prueba asum e que la re lacion entre las variables X y Y es lineal. Si elc oe tic ie nte d e c orre la ci6 n(r) tie ne v alo r p ositiv o, sig nific a q ue a um en ta la v aria ble Y a lin creme nta r la v aria ble X . S i e l c oe fic ie nte e s n eg ativ o, Y d ism in uy e a t incrementar X. Encuan to a l v a lo r a bs ol ut o d e l c o ef ic ie nt e, n o ex is te n r ea lmen te l im i te s Ita c ep ta b le s" , p e ro u n v a lo rde 1 .0 i nd ic a u n a co rr el ac i6 n p e rf ec ta en tr e ambas v a ri ab le s.E j: Un estud io en plan tas de cafe ( C o ff ea a r ab ic a L.) mo stro q ue la c orre la ci6 n e ntre e l n um e ro d eh oja s p os t-c os ec ha y e l n ume ro d e g ra no s fo rm a do s tie ne u n c oe fic ie nte r= -0.86. E sto in dic a q ueh ab ra m e no s h oja s p os t-c os ec ha m ie ntra s m a yo r h ay a s id o la c an tid ad d e g ra na fo nn ad o.

Quo v alo r c omu nmente o bte nid o e s la s ig nific an cia d el a na lis ia d e c orre le cio n. E sta e s u nap ru eb a d e F c on la h ip ote sis n ula d e q ue la p en die nte e s c ero (H o : m=O) y la h ip 6te sis a lte rn a d equ e la p end ie nte es distinta de ce ro (H a; m ~ 0). E ste v alo r p ue de se r e xp re sa do c on u na d e la ss igu ien tes no taciones:Aster iscos V alo r e stim ad o d e P Interpretaci6n P (.OS Significativo P (.01 Altamente s igni fica tive P (,001 Altamente s ign i fica tivoE I v alo r d e P se re fle re a la p ro ba bilid nd d e e sta r e qu iv oc ad o a l re ch az ar In h ip 6te sis n ula (H o).

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14t

B. R eg resio nes: U na regresion p reten de evalu ar un a ecuaci6n aritm etica (lineal, ex po neneial,logaritm ica, de potencias, etc.) que describa la relacion entre las variables X y Y , y e stirn ar q ueporcentaje de los cases se pueden explicar con el m odelo aritm etico em pleado (valor de c2) .

Ej: Un cientifico aplic6 u na regresio n lin eal p ara estud iar la relaci6 n en tre fuerza m uscular (p esom axim o que un individuo puede levantar) y diam etro del m usculo bisceps, obteniendo unc oe fic ie nte d e reg resi6 n lin ea l r'" 0 .3 4 (3 4% de los casos se explican con el m odelo linealplanteado). .A l aplicar u na regresi6 n d e p oten cias (0 una regresi6n lineal tom ando la ralz cuadrada de la fuerzam uscu lar vrs. diamet ro 0rad io m uscular) se o btuv o u n c oe ficien ter' - 0 .8 9 (8 9% de los casos sepueden explicar con el m odelo cuadratico propuesto). L a fuerza m uscular aum enta en form acu ad ratica cu an do se in crem en ta el d iam etro 0 r ad io musc ul ar .Tipos comunes de regresion:LinealExponencialLogaritmicaDe po te nc ia sInversa

y=a+bxy = ae bxy= a +b(lnx)y= ax"y = a + b/x

C:)lponC:rl l iul rellll!HSio[l i 'Qrmulay

..... /'. /.'."';' .- - - . .~ . .> ~ . . . . .

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IV. ERRORES COMUNES EN PROYECfOS DE INVESTIGACI6N

A continuaci6n se listan los errores m as com unes en las propuestas y trabajos de investigaci6n . U na vezha escrito su propuesta 0 reporte final, lea esta lista y preguntese si no esta com etiendo uno 0 m as de estoserrores:1. M ala 0 PObre d efm i'c i6n < l e i pro ble m: S e d a cu an do la busq ue da de litera tura es p ob re ylo e l i nves ti g ado r

no h ac e un e sfu erz o ad ec ua do po r de finir c on cla rida d el te ma d el e studio. S olutio n: C onsu lte lite raturaespecializada en la ram a de su in teres, discuta y defienda su idea an te otras personas y com pare sutrab ajo c an m ode los 0 e xp erie nc ias sim ilare s e n la lite ra tura c ie ntific a.

2. M ala asilW acjOn de los su jetos a los W lpoS experim entales: Ocurre cuando hay un sesgo en la form acom o los sujetos son repartidos entre los tratam ien tos. E j: no puede asignarse los sujetos sanos altra tam ien to control y los enferm os al experim ental; tan to el grupo control com o el experim ental debentener: 5610 su jetos sanos (am bos), s610 enferm os (am bos) 0 una proporci6n equita tiva de am bos.S olu tion : C lasifique a los sujetos previo a asignarlos a los grupos experim entales y haga la asignucione n form a alea toria 0 u nifo rm e.

3. Iam ano de las muestras no cOQcuerda con el tam nfto del un iyerso a c o n las conclusiones: U naconclusi6n sera valida s610 si el tam afio de la m uestra analizada es represen tativa del universe 0p ob la ci6 n a I n cual se qu iere aplicar la conclusion . E j: N o es posib le analizar la d iversidad de insectosen dos arbo les y conclu ir que la Sierra de las M inas (con m illones de arboles) es un sitio altam ented iverso . So lution: Em plee una f6rm ula estad istica para calcular el tam ano adecuado de m uestra 0lim ite sus conclusiones a la m uestra que analiz6.

4. Resu ltados ylo co nc Ju sj on e s n o co ncu er dn n con o Rietiy os e hip ote sis: E ste e rror o cu rre si n o se m antie neu na re la ci6 n lo gic s o bje tiv o-h ip 6te sis -re su lta do -c on clu si6 n~ re com en da ci6 n. E ]: u n e stu dio re com en d6reforz ar la s po lltic as de c on se rva ci6n d e re cu rso s na tura le s, ya q ue (c on clu si6n) e l ta ma Do de n ue stro sb os qu es s e h a re du cid o d ram atic am e nte e n lo s p ltim o s 2 0 aD os; sin em ba rgo , su ob je tivo era de ten nin arla diversidad actual de especies de arbo les a traves de un inven tario forestall? Solu tion : R evise que sut raba jo man tenga una re lac ion 16g ica ob je t ivo -h ip6 t es is - re sul tado -conclus i6n -r ecomendaci6n.

5 . Uso jnadecyndo d e cuadros y f i r w m s : O curre por infinidad de razones. Las reg las de oro para el uso detablas 0fig ura s s on :a . No emplee cuadros ni figuras si 10 p uede decir con poeas palabras, si va a representar un so lo

dato 0 si una co lum na es la resta de la otra .

b. EI tipo de figuras debe concordar con la naturaleza de los datos. Las variables d iscretas see xp re sa n m e jo r e n fig ura s de BAR RA S, variables condnuas com o L IN EA S y frecuencias com oBARRAS 0P AY (pie c ha rt).

c. No coloque can tidades excesivas de inform aci6n en tablas 0figu ras. S i n ec esita v ario s m inu tespara poder com prender una tabla 0fig ura , e sta h a p erd id o s u p ro p6 sito .


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. .166. M al u so d e l as Pmeb as e st ad is tiC8$ :Ocu rr e p ri nc ip almen te p o r u s ar un a p ru e ba q ue no s e c onoc e 0porno cons ide ra r e I a na li si s d e lo s d a to s a l d is efi ar u n a p ro pu es ta . L o s s ig u ie nte s d o s e jempto s I e a yu da ra na n o c om ete r lo s m ism os e rro re s:

a . Pseudorreplicacion : O curre cuando se m ide varias veces un m ism o ind ividuo 0 r epl ic a . po reje mp lo , cu an do se m uestrean d istin to s pu nto s d el m ism o rio , cu an do se ev ahia la m ism ap ar ce la e n d is ti nt as f ec h as 0s e tom an v ar ia s mu es tr as d e l a rn ism a p la nta .h. E I m od ele estad istico d el an alisis n o co rrespo nd e al d el d isefio exp erim en ta l: S e d a cu an do sedesconocenlos requerimientosde la prueba 0 c u ando e l i nv e st ig a do r e sc oge a le a to ri amen te unapru eba estad lstica en la cu al "ca ben " su s d ato s. A lg un as pru eb as estad isticas em plean u nmod elo q ue d ep en de d e la f orm a c omo s e t om a ro n lo s d at os , s i h ay r ep et ic io ne s y s u m im ero e s

igua l 0de si gu a l e n tr e t ra tam ie n to s , e l n ume ro de f ac to re s y n iv e le s.

7 . L os o bje tiv os s on d em n sja do amb jc ia so s p ara lo s re cu rsa s )' tje m po d is po nib le s: L a c au sa p rin cip al e sm a la p la nific ac io n a la c os tum bre la tin a d e d eja r to do p ara u ltim a h ora . N o h ay o bje tiv os d em a sia doam hiciosos para un excelente investigador, pero es necesario reconocer que no todos som osinvestigadores exce lentes .

8 . M ala redacci6n y o rtQ if afi a: Un r ep ort e d eb e t en er c ali da d c ie ntif ic a y a dem as , s er a gr ad ab le d e le er .E st o in clu ye b ue na r ed ac ci6 n y o rt og ra fla . U n b ue n p arr af o d es arr ol la u n a s ol a id ea . la c ua l s e r es um een u na o racio n al prin cip io d el m ism o. E vite em plear o rac io nes complejas y Jarg as (hasta d e u napagina]I)0s in v er bo s. S ea c uid ad o so c on lo s p arti cip io s y g er un d io s. R e pa se s us c urs os d e o rto g ra fi ao emple e u n b ue n p ro ce sa do r d e t ex to c on c or re cto r d e o rto g ra fi a.

9 . E t repo rte Q pmpyestn ca re ce de in fonnacjOn sy fi ci ente0cont jene jnformac iOn ir re leyante10. E l titu lo e s c op fy .q O,c oo tie ne p n1 ab ra s Q ue p ue de n e tim in ars e s ip P erd er e l s ep tjd o o ria jn al. 0 esi na d ec u ado P a ra QUiepy a a s er d ir ie id o

11. El leo lW ' l ie e s ipndecyado para l os i pt ere se s a [ arm ad 6p d e lo s te eto re s


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Guía de primeros auxilios para Proyectos de Biología en la UVG