Test sobre Principios de Diseño Experimental y Bioestadística

Pregunta 1: La variable independiente también se denomina factor, tratamiento o predictor en un estudio científico.

A. Sí

B. No

Explicación: Según el material de estudio, la variable independiente es aquella que se manipula o se considera la causa del fenómeno, y también se le denomina factor, tratamiento o predictor.

Pregunta 2: En el contexto del diseño experimental pesquero, ¿cuáles de las siguientes afirmaciones describen correctamente los Errores Tipo I y Tipo II?

A. El Error Tipo I ocurre cuando se rechaza una hipótesis nula verdadera, también conocido como falso positivo.

B. El Error Tipo II significa que no se detecta un efecto que sí existe, siendo también llamado falso negativo.

C. La potencia estadística, calculada como 1 - β, indica un mayor riesgo de Error Tipo II cuanto mayor es su valor.

D. Un ejemplo de Error Tipo I es concluir que una dieta no mejora el crecimiento cuando en realidad sí lo hace.

Explicación: El Error Tipo I (α) ocurre cuando se rechaza una hipótesis nula verdadera, significando que se detecta un efecto que no existe (falso positivo). El Error Tipo II (β) ocurre cuando no se rechaza una hipótesis nula falsa, lo que significa que no se detecta un efecto que sí existe (falso negativo). La potencia estadística es 1 - β, por lo que una mayor potencia implica un menor riesgo de Error Tipo II, no mayor. El ejemplo de concluir que una dieta no mejora el crecimiento cuando en realidad sí lo hace corresponde a un Error Tipo II, no a uno Tipo I.

Pregunta 3: El promedio de captura diaria de tilapia en 10 faenas fue de 14.5 kg.

A. Sí

B. No

Explicación: Según los datos proporcionados, el promedio de captura diaria de tilapia es de 14.7 kg (147 / 10 = 14.7 kg), no 14.5 kg. El valor de 14.5 kg corresponde a la mediana.

Pregunta 4: Los materiales de estudio detallan los resultados específicos de la regresión y correlación para evaluar el crecimiento vegetal en un sistema de acuaponía con y sin biofiltro.

A. Sí

B. No

Explicación: Los materiales de estudio mencionan la necesidad de 'Evaluar el biofiltro sobre la calidad del agua (con y sin biofiltro) para acuaponía Amonio (NH₄⁺); Nitritos (NO₂⁻) y Crecimiento Vegetal' y listan 'Regresión y correlación' como una base estadística general. Sin embargo, no se presentan resultados específicos o análisis detallados de regresión y correlación aplicados al crecimiento vegetal en acuaponía dentro del texto proporcionado.

Pregunta 5: ¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe una limitación o supuesto fundamental para la eficiencia del Diseño Completamente al Azar (DCA) según los materiales de estudio?

A. El análisis estadístico es complejo y requiere software especializado.

B. Requiere que las unidades experimentales sean homogéneas en aspectos como tamaño, edad o condiciones ambientales.

C. Es adecuado para experimentos con muchas fuentes de variación.

D. Mantiene su precisión incluso si existe mucha variabilidad ambiental.

Explicación: El Diseño Completamente al Azar (DCA) tiene como supuesto fundamental la homogeneidad experimental, lo que significa que las unidades experimentales deben ser similares en tamaño, edad, condiciones ambientales, calidad de agua y manejo. Si existe mucha heterogeneidad, el DCA pierde eficiencia. Además, una de sus limitaciones es que pierde precisión si existe variabilidad ambiental y no controla gradientes ambientales. Su análisis estadístico es fácil y es adecuado para pocas fuentes de variación.