CURSO DE POSGRADO “DISEÑO Y ANÁLISIS DE EXPERIMENTOS”

CURSO DE POSGRADO

“DISEÑO Y ANÁLISIS DE EXPERIMENTOS”

Aprobado por Resolución FAA Nº 546/2012

Fecha: 12 al 16 de Noviembre de 2012.

Horario: Lunes a Viernes de 8,30 a 12,30 hs. y de 14 a 18 hs.

Lugar de realización: Universidad Nacional de Santiago del Estero, Facultad de Agronomía y Agroindustrias, Edificio Central, Aula 7, Avenida Belgrano (s) 1912. CP 4200. Santiago del Estero.

Docente Responsable

Dr. Daniel Werenitzky (FAyA-UNSE).

Cuerpo Docente

Dr. Daniel Werenitzky (FAyA-UNSE).

Ing. Erica Raña  (FAyA-UNSE).

Docentes Colaboradores

Ing. Gabriela Abdala (FAyA-UNSE).

Duración del Curso: 40 horas.

Modalidad del Curso: Teórico-Práctico con práctica de análisis de datos con software estadístico (Infostat).

Sistema de Evaluación: Examen Final Teórico-Práctico de análisis de datos.

Cupo: 25 participantes.

Conocimientos Previos: Estadística Básica.

Destinatarios: Alumnos del Posgrado en Ciencia y Tecnología de los Alimentos y carreras de posgrado afines y Profesionales. No se aceptarán estudiantes avanzados de carreras de grado.

Arancel:

Alumnos de Posgrado $400.

Otros Profesionales     $450.

Informes e Inscripción: Vía email: Sra. Sandra Greco, Área Posgrado, FAyA - UNSE; sanmagre@gmail.com
 
Fines y Objetivos:

• Presentar las características de los principales diseños experimentales, su análisis e interpretación de resultados.
• Modelar relaciones entre variables continuas u ordinales para descubrir estructuras subyacentes.
• Utilizar técnicas estadísticas que permitan analizar e interpretar situaciones referidas a la investigación o a la actividad profesional.

Programa:

• Propósito y necesidad de los diseños experimentales. Concepto de unidad experimental, tratamiento, unidad de observación, error experimental. Principios básicos del diseño de experimentos: aleatorización, repetición y control local. Distintos tipos de diseños.
• El modelo aditivo lineal. Estimación de los parámetros del modelo. Hipótesis. Supuestos del análisis de varianza: normalidad e independencia de las observaciones y homogeneidad de varianzas, transformaciones. Modelo de efectos fijos (Modelo I) y de efectos aleatorios (Modelo II). Partición de la suma de cuadrados. Esperanza de los cuadrados medios. Estimación de los componentes de varianza.

• Diseños de Experimentos más usados: Características. Ventajas y desventajas.

·   Diseño Completamente Aleatorizado.

·   Diseño en Bloques Completos Aleatorizados.

·   Diseño en Cuadrados Latinos.

·   Diseños con Medidas Repetidas.

·   Otros Diseños utilizados.

• Comparaciones múltiples y contrastes ortogonales.

·   Comparaciones "a posteriori": Tukey, LSD (Diferencia Mínima Significativa), Duncan, Bonferroni y Dunnett. Tasas de error. Comparaciones “a priori”: contrastes ortogonales.

·   Aplicaciones, análisis de casos.

• Experimentos Factoriales.

·   2X2, 3X2, 2^K, 3^K. Planteo de Contrastes.

• Regresión:

·   Lineal Simple, Cuadrática, Polinomios a la “n”.

·   Regresión Múltiple.

·   Modelos No Lineales.

·   Adecuación de los Modelos.

-    Pruebas de ajuste (lack of fit) interpretación.

-    Error puro, cálculo e interpretación.

-    R² ajustado.

-    Otros indicadores.

Informes e Inscripción: Vía email: Sra. Sandra Greco, Área Posgrado, FAyA - UNSE; sanmagre@gmail.com