Guía del TP N 1 - Año 2022 Ecología

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GUÍA DEL TRABAJO PRÁCTICO Nº 1 
“MUESTREOS Y EXPERIMENTOS” 
 
2022 
 
 
Por: Patricia Abasto y Norberto Bercellini 
 
 
Ecología 
(Código de asignatura 11016)- 
 
 
Universidad Nacional 
de Luján 
TP Nº 1: Muestreos y experimentos 
 
1 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
TP Nº 1: Muestreos y experimentos 
 
2 
 
La mayoría de las personas a nivel mundial vive en las ciudades, mientras que unos 
pocos tienen la posibilidad de hacerlo en lugares alejados de los centros urbanos. 
Sin embargo, tanto unos como otros dependen, en mayor o menor medida, del 
abastecimiento de productos alimenticios, bienes y/o servicios derivados de 
sistemas productivos agropecuarios. 
A nivel mundial, pero de manera más intensa en nuestra cultura occidental, la 
mayoría de esos sistemas productivos agropecuarios fueron diseñados para operar 
en condiciones de abundancia de recursos naturales. Sin embargo, cabe 
preguntarse: ¿Están esos sistemas productivos preparados para operar en otras 
condiciones?, ¿Cuáles pueden ser las consecuencias de la explotación de los 
recursos naturales tanto a nivel local, como regional o mundial? ¿Cuál es el 
panorama a futuro? 
Actualmente se sabe con certeza que la explotación o extracción desmedida de los 
recursos ocasiona problemas de deterioro, renovación y agotamiento (por ej. del 
suelo, agua, biodiversidad) y es la causa del incremento de problemas ambientales, 
económicos y sociales de grandes consecuencias, tales como el efecto invernadero, 
la destrucción de la capa de ozono, la contaminación de la atmósfera, del agua y del 
suelo, la aparición de plagas, la deforestación, la erosión, la pérdida de 
biodiversidad, etc. Esta realidad ha determinado que en las últimas décadas sea 
imprescindible tener información permanente sobre la estructura y el funcionamiento 
de los ecosistemas con el fin de mantener una adecuada productividad a lo largo del 
tiempo. 
Parte de la información que se necesita sobre la estructura y el funcionamiento de 
los sistemas ecológicos y agrícolas es posible obtenerla a través de la estimación de 
ciertos parámetros de interés agronómico y/o ecológico, relacionados con los 
cultivos, las poblaciones o con las comunidades en su conjunto. Entre esos 
parámetros de interés, es posible citar: el número y densidad de individuos de una 
población, la productividad de los cultivos, la diversidad de especies, la conectividad, 
etc. Dichos parámetros son posibles de estimar a través de distintas técnicas, entre 
las que se puede mencionar el método de muestreo. 
Respecto de este método, el propósito fundamental de este trabajo es brindarte 
elementos que te permitan responder los siguientes interrogantes: 
a. ¿De qué maneras se pueden estudiar los agroecosistemas? 
b. ¿Qué es y para qué sirve el método de muestreo? 
TP Nº 1: Muestreos y experimentos 
 
3 
 
c. ¿Qué métodos de muestreo existen y cuáles son sus ventajas y desventajas? 
d. ¿Qué es una muestra y cómo se toma? 
e. ¿Cómo se elige el lugar para tomar la muestra? 
f. ¿Cuántas muestras debo tomar y por qué? 
g. ¿Cómo organizo los datos que obtuve de la muestra para poder analizarlos? 
h. ¿Cómo debo presentar los resultados de mi trabajo? 
i. ¿Qué se debe tener en cuenta al diseñar un experimento? 
Para responder estas preguntas te proponemos el abordaje de los siguientes temas: 
• Muestreo y tipos de muestreo 
• Error de muestreo 
• Distribución de las poblaciones 
• Tamaño de muestra 
 Error experimental 
 Curva de tamaño óptimo de muestra 
 Representatividad de la muestra 
 Parámetros de una población 
 Experimentos 
 Informes científicos 
METODOLOGÍA DE TRABAJO 
Este trabajo práctico consta de dos partes principales: 
• Primera parte: Introducción. Consta de una introducción general, una sección 
destinada a explicar las características del muestreo de vegetación y otro 
apartado en el que se hace referencia al diseño de experimentos. Está 
estructurada de manera tal que incluye tanto actividades de investigación 
como de los conceptos que se van explicando. 
• Segunda parte: Muestreo a campo. Actividad de aplicación de conocimientos 
adquiridos, a desarrollarse en el campo experimental de la UNLu. 
PRIMERA PARTE: INTRODUCCIÓN 
Para lograr la sustentabilidad de los agroecosistemas en el tiempo resulta primordial 
conocer su estructura y funcionamiento. Preguntarse cómo está formado un 
agroecosistema, cómo funciona o qué necesita para funcionar, es necesario para 
poder intervenir en ellos y mantenerlos más o menos estables a lo largo del tiempo. 
TP Nº 1: Muestreos y experimentos 
 
4 
 
Dar respuestas a las preguntas anteriores requiere necesariamente de tiempo, de 
dinero y de un conjunto de conocimientos que permitan hacer bien la tarea. Se 
necesita obtener información confiable acerca de los sistemas en estudio, pero con 
gastos de tiempo y dinero razonables, que tengan en cuenta las dificultades del 
trabajo en la naturaleza y los errores que de ello se puedan derivar. 
El conocimiento del agroecosistema nos puede conducir, por ejemplo, a querer 
conocer la abundancia de los organismos, es decir cuántos hay, o la respuesta de 
esos individuos frente a factores bióticos, abióticos o de manejo por parte del ser 
humano, ya que ello resultará determinante de la producción de ese 
agroecosistema. 
Como en la práctica resultaría imposible realizar un recuento completo de todos los 
individuos del agroecosistema en estudio por las razones de tiempo y dinero 
expuestas anteriormente, usualmente se usan métodos para hacerlo que reciben el 
nombre de técnicas de muestreo. Dichas técnicas se aplican en superficies o 
volúmenes de referencia llamadas unidades de muestreo. El conjunto de unidades 
de muestreo constituye la muestra. Un error frecuente es el de confundir ambos 
términos, denominando muestra a la que en realidad es una simple unidad de 
muestreo. 
Con el fin de obtener una muestra se pueden aplicar distintas técnicas de muestreo. 
Es importante tener en cuenta que dichas técnicas serán diferentes si lo que se 
quiere estudiar es una población vegetal o animal. En esta guía describiremos las 
características del muestreo vegetal. 
 
 
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…………………..……………………………………………………………….……………
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…………………………………………………………………………………………………. 
1. Investiga y luego, explica a qué se refiere el concepto de 
sustentabilidad y por qué se considera que es una característica 
importante para el manejo de los ecosistemas 
 
TP Nº 1: Muestreos y experimentos 
 
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…………………………………………………………………………………………..………
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…………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………
……………………………………………………………………………………………..……
…………………………………………………………………………………………………
………………………………………….………………………………………………………
……………………………………..……………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………. 
 
 
 
…………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………
……………………………………………………………………………………………..……
…………………………………………………………………………………………………
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……………………………………………………………………………………….…………
…………………………………………………………………………………………………
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2. Explica por qué se aplican técnicas de muestreo en el estudio de 
agroecosistemas 
 
3. ¿Qué diferencia hay entre muestra y unidad de muestreo? 
4. ¿Qué desventajas poseen las técnicas de muestreo? 
TP Nº 1: Muestreos y experimentos 
 
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MUESTREO DE VEGETACIÓN 
Muestrear vegetación puede parecer una tarearelativamente sencilla si se tiene en 
cuenta que las plantas, a diferencia de la mayoría de los animales, no se trasladan, 
ni se esconden. Sin embargo, al planificar un muestreo de vegetación se deben 
tomar una serie de decisiones acerca de: 
1. El tipo de método a utilizar 
2. La forma y el tamaño de las unidades de muestreo 
3. El número de unidades de muestreo (tamaño de la muestra) 
4. Dónde y cómo ubicar las unidades de muestreo (el tipo de muestreo 
propiamente dicho) 
Estos aspectos se analizan a continuación: 
1. El tipo de método a utilizar. 
Para estudios de vegetación se distingue entre los métodos destructivos y los no 
destructivos. Los métodos destructivos consisten en cortar el material motivo de 
estudio. Se utilizan, por ejemplo, para la determinación de biomasa que se puede 
medir como peso fresco (PF) o peso seco (PS), y cuyo valor se usa habitualmente 
en estudios de producción de la comunidad vegetal herbácea, arbustiva o de algún 
determinado cultivo. No obstante, la biomasa puede estimarse también de manera 
indirecta empleando los métodos no destructivos (Bonham, 1989). Para árboles, por 
ejemplo, se usan sistemas indirectos como el área basal o el diámetro de los 
troncos. 
Los métodos no destructivos, en los cuales el material vegetal no se destruye (no se 
corta), permiten obtener datos de densidad y cobertura, aunque también se utilizan 
para determinar la frecuencia (“presencia- ausencia”), el área basal, el perímetro y el 
diámetro de los troncos. 
2. La forma y el tamaño de las unidades de muestreo 
Generalmente las unidades de muestreo son cuadradas, aunque también pueden 
utilizarse formas circulares y rectangulares. En cuanto al tamaño de las unidades de 
muestreo, este suele elegirse en función del tamaño de los individuos que se 
pretende estudiar, así, para estudios de vegetación herbácea suelen usarse 
unidades de muestreo de 1 m de lado o menores, mientras que para matorrales o 
arbustos resultan convenientes tamaños de 5 a 10 m de lado. 
La forma de la unidad de muestreo influye en el denominado efecto borde, que 
aumenta con la relación perímetro/superficie. El efecto borde surge por los errores 
TP Nº 1: Muestreos y experimentos 
 
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que se cometen al decidir si un individuo está dentro o fuera de la unidad de 
muestreo. En la figura 1 se muestra el aumento del efecto borde en relación a la 
forma de la unidad de muestreo 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 P/A= 1,18 
 
 
Si bien la forma circular minimiza el efecto borde, como en el campo es común 
delimitar las unidades de muestreo con cuerdas y estacas, se prefiere habitualmente 
la forma cuadrada. Sin embargo, cuando las unidades de muestreo son pequeñas se 
pueden utilizar aros circulares o marcos cuadrados de metal rígido (hechos con 
varillas de hierro) cuyas dimensiones representen la superficie que se desea 
estudiar. Por ejemplo, un aro circular de 28,21 cm de radio o un cuadrado de 50 cm 
de lado permitirán evaluar una superficie de 0,25 m2, pero en este último caso el 
efecto borde será mayor. 
3. Tamaño de la muestra 
Se refiere al número de unidades de muestreo y guarda relación con la 
disponibilidad de tiempo, dinero y personal; y también se debe tener en cuenta el 
efecto negativo de la actividad de muestreo sobre el objeto de estudio. Un número 
reducido de unidades de muestreo supone un mayor error en la estimación, por el 
contrario, a mayor cantidad de unidades de muestreo, el error será menor. Sin 
embargo, cabe preguntarse: ¿Cómo puede determinarse el tamaño de muestra 
adecuado? 
 
P/A= 1,44 
P/A= 
1,33 
 
E
fe
c
to
 b
o
rd
e
 
Figura 1: Relación de diferentes 
formas de unidades de muestreo 
con el efecto borde. Las tres 
unidades de muestreo tienen la 
misma superficie 
 
TP Nº 1: Muestreos y experimentos 
 
8 
 
Existe un método gráfico sencillo para determinar el tamaño de la muestra, consiste 
en representar el valor del promedio en función del número de unidades de 
muestreo (ver figura 2). Se determina que el tamaño óptimo de la muestra se 
alcanza cuando la curva tiende a estabilizarse. 
Figura 2: Método gráfico para estimar el tamaño óptimo de la muestra 
Existen métodos analíticos que permiten calcular las unidades de muestreo 
necesarias para estimar la densidad de una población con determinado margen de 
error, pero los mismos requieren de conocimientos estadísticos más avanzados que 
los que utilizaremos en este curso. Sin embargo, a fin de conocer cómo se analizan 
los datos procedentes de un muestreo nos referiremos en las próximas líneas al 
valor promedio, a la varianza, al desvío estándar y posteriormente haremos mención 
al coeficiente de variación. 
El promedio (también llamado media, media aritmética o valor medio), la varianza y 
el desvío estándar son medidas estadísticas que se pueden calcular a partir de los 
datos obtenidos en la muestra. Mientras que el promedio, que se representa con X 
es una medida de posición, el desvío estándar (S) y la varianza (S2) son medidas de 
dispersión. 
 
 
…………………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………………… 
0 
10 
20 
30 
40 
50 
60 
70 
80 
90 
100 
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 
Tamaño de la muestra (n) 
P
ro
m
ed
io
 p
ar
ci
al
 (
p
l/
p
ar
ce
la
) 
5. ¿Qué diferencia hay entre una medida de posición y otra de dispersión? 
Tamaño óptimo 
(TOM) 
TP Nº 1: Muestreos y experimentos 
 
9 
 
 
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…………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………………….. 
A fin de poder construir un gráfico como el de la figura 2, que nos permitirá conocer 
el tamaño de muestra adecuado, comenzaremos con el promedio. El valor promedio 
de una muestra es sencillo de calcular, consiste simplemente en sumar los valores 
obtenidos en cada unidad de muestreo y dividir ese valor por la cantidad de 
unidades de muestreo relevadas. Veamos el siguiente ejemplo: 
Nº de unidad de muestreo 
(parcela) 
Peso seco 
(en g/parcela) 
01 167 
02 154 
03 133 
04 154 
05 152 
06 146 
07 147 
08 151 
09 149 
10 152 
∑ 1505 
Para el cálculo de la varianza y del desvío estándar se pueden utilizar al menos dos 
métodos, uno de los cuales requiere conocer el funcionamiento de la función 
“estadística” de las calculadoras científicas y cuyos procedimientos de uso varían 
según marcas y modelos. Esa variación entre marcas y modelos hace surgir la 
necesidad de que tengas tu propia calculadora científica y adquieras destreza en su 
uso ya que los cálculos de los valores de promedios, varianzas y desvíos estándar 
serán utilizados en distintos momentos del curso. 
Para el cálculo de la varianza (S2) con una calculadora común se puede usar la 
siguiente fórmula: 
 
1
2


N
xxi
 
Donde xi representa a cada uno de los valores de la muestra. Para el ejemplo 
anterior los cálculos a realizar son: 
N
x
x
i

 
X= 1505/10 = 150.5 g PS/parcela
 
 
TP Nº 1: Muestreos y experimentos 
 
10 
 
 (Xi-X)
2
 
(167-150.5)
2
 = 16.5
2 
= 272.25 
(154-150.5)
2
 = 3.5
2 
= 12.25 
(133-150.5)
2
 =-17.5
2 
= 306.25 
(154-150.5)
2
 = 3.5
2 
= 12.25 
152-150.5)
2
 = 1.5
2 
= 2.25 
(146-150.5)
2
 = 4.5
2 
= 20.25 
(147-150.5)
2
 = 3.5
2 
= 12.25 
(151-150.5)
2
 = 0.5
2 
= 0.25 
(149-150.5)
2
 = 1.5
2 
=2.25 
(152-150.5)
2
 = 1.5
2 
= 2.25 
∑= 642.50 
 
Entonces S2 = 642.50 / 9 = 71.39 
A partir de este valor se puede calcular el desvío estándar utilizando la siguiente 
fórmula: 
2SS  
 
Entonces, para el ejemplo analizado 
39.71S 
45.8S 
 
La otra manera de calcular la varianza y el desvío estándar (y muchísimas otras 
funciones) es con programas estadísticos de computadora (Excel; R; Estatistica, 
etc.). 
Una explicación sobre el uso de calculadoras científicas está disponible como 
material complementario en el aula virtual dela asignatura. 
Ahora que sabemos, o recordamos, cómo se calcula el promedio, la varianza y el 
desvío estándar, construiremos un gráfico como el de la página 8 que nos permitirá 
conocer cuál es el tamaño de muestra adecuado para el ejemplo que analizamos. 
Para ello graficaremos el valor promedio de peso seco hallado al agregar cada una 
de las unidades de muestreo (parcelas). Los valores que surgen se muestran en la 
tabla que aparece a continuación: 
 
 
TP Nº 1: Muestreos y experimentos 
 
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Nº de unidad de muestreo 
(parcela) 
Peso seco 
(en g/parcela) 
Promedio de peso seco 
(en g/parcela) 
01 167 
02 154 160,50 
03 133 151,33 
04 154 152,00 
05 152 152,00 
06 146 151,00 
07 147 150,42 
08 151 150,50 
09 149 150,33 
10 152 150,50 
Al representar estos datos en un gráfico podemos ver lo siguiente (ver figura 3): 
 
 
Figura 3: Representación de datos hallados en el ejemplo analizado. 
Como vemos en el gráfico, la curva tiende a estabilizarse a partir de la tercera 
unidad de muestreo. Otra manera de decidir la cantidad de parcelas a relevar es 
mediante procedimientos estadísticos de distinta complejidad. El más simple de 
estos procedimientos permite determinar el tamaño de muestra adecuado a partir del 
cálculo del error. Como se mencionó al principio, cada vez que se trabaja con una 
parte de la población total, es decir cada vez que se elige trabajar con una muestra, 
surgirán inevitablemente errores en la estimación. La persona que realiza el 
muestreo debe decidir qué valor de error considerará aceptable para su trabajo. 
Para nuestro ejemplo trabajaremos con un error aceptable menor al 5%, aunque es 
importante destacar que en condiciones naturales es frecuente trabajar con errores 
que van del 10% al 40 % ya que hay que recordar que cuanta más exactitud se 
desee lograr, más unidades de muestreo habrá que relevar, incrementándose el 
tiempo y los gastos invertidos. 
P
S 
p
ro
m
ed
io
 (
en
 g
/p
ar
ce
la
) 
Tamaño de la muestra (n) 
1
2
3
4
5
6
7
8
Tamaño óptimo 
(TOM) 
TP Nº 1: Muestreos y experimentos 
 
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La fórmula a utilizar para el cálculo del error es la siguiente: 
 
El promedio parcial surge al agregar cada una de las parcelas, en tanto que el 
promedio total es el resultado de todas las parcelas muestreadas. Para nuestro 
ejemplo, surgen los siguientes valores de error: 
Nº de unidad de 
muestreo 
(parcela) 
Peso seco 
(en g/parcela) 
Promedio 
parcial 
(en g/parcela 
Error 
(en %) 
 
01 167 167 10,96 
02 154 160,5 6,64 
03 133 151,33 0,55 
04 154 152 0,99 
05 152 152 0,99 
06 146 151 0,33 
07 147 150,42 0,05 
08 151 150,5 0,00 
09 149 150,33 0,11 
10 152 150,5 0,00 
En coincidencia con el valor hallado a partir del gráfico, surge que con tres unidades 
de muestreo se alcanzó en este caso el tamaño de muestra adecuado. Es de 
destacar que un tamaño de muestra tan pequeño, como el de este ejemplo, sólo 
será posible en poblaciones con ciertas características, un aspecto que 
analizaremos más adelante. 
4. Dónde y cómo ubicar las unidades de muestreo 
Según cómo se sitúen las unidades de muestreo en el área de estudio, se pueden 
distinguir diferentes tipos de muestreo (ver figura 4). 
El muestreo aleatorio es considerado como el método ideal para cualquier análisis 
estadístico. Se determina de antemano la ubicación de las unidades de muestreo 
mediante tablas de números al azar (ver apéndice 1, página 27) u otros métodos que 
generen números aleatoriamente. 
El muestreo regular o sistemático, consiste en ubicar las unidades de muestreo a 
intervalos regulares dentro de la población. Su desventaja reside en que pueden 
ocurrir regularidades naturales en los intervalos que hayamos establecido. Por 
ejemplo, si en un estudio decidimos evaluar el tamaño de las hojas que alcanza 
determinada planta en determinada época del año, nuestra unidad de muestreo será 
una hoja de esa planta. Si al elegir el muestreo sistemático decidimos por ejemplo 
Tamaño de muestra con un 
error menor al que fijamos 
previamente: menor al 5%. 
TP Nº 1: Muestreos y experimentos 
 
13 
 
evaluar el tamaño de la quinta hoja de esas plantas, puede ocurrir que siempre esa 
quinta hoja quede sombreada en el momento de hacer el muestreo, con lo cual 
nuestros datos podrán subestimar o sobreestimar el parámetro medido. 
El muestreo parcialmente al azar puede considerarse una mezcla entre sistemático y 
al azar, ya que inicialmente se seleccionan grandes parcelas de forma sistemática y, 
dentro de cada una de ellas, en una segunda fase, se eligen al azar las unidades de 
muestreo. 
 
 
 
Figura 4: Diferentes tipos de muestreo 
 
 
 
…………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………
……………………………………………………………………………………………..……
…………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………….………
…………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………
……………………………………………………………………………………..……………
6. Menciona y explica brevemente cuáles son las decisiones que se 
deben tomar al realizar un muestreo de vegetación. 
 
Aleatorio 
Regular o sistemático 
Parcialmente al azar 
TP Nº 1: Muestreos y experimentos 
 
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…………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………
……………………………………………………………………………….…………………
…………………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………………… 
 
 
 
…………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………
……………………………………………………………………………………………..……
…………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………………… 
 
 
 
 
 
…………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………………..…
…………………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………………….. 
 
 
7. Diferencia medidas destructivas y no destructivas y da ejemplos de 
cada una. 
 
8. Si te dieran a elegir entre la forma circular, cuadrada o rectangular 
para las unidades de muestreo, indica cuál elegirías y fundamenta tu 
elección (debes incluir en tu explicación el efecto borde relacionado a 
la forma de la parcela). 
 
9. Menciona de qué maneras se puede determinar el tamaño de 
muestra adecuado. 
 
TP Nº 1: Muestreos y experimentos 
 
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…………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………….………
…………………………………………………………………………………………………
……………………………………….………………………………………………………… 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
…………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………
……………………………………………………………………………………….…………
…………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………….……………………
…………………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………………… 
10. Para los siguientes datos referidos a densidad de plantas de maíz 
determina de manera gráfica y analítica cuál es el tamaño óptimo de 
la muestra. Para la determinación analítica deberás considerar en 
este ejemplo un error menor al 10%. 
Nº de parcela Densidad de plantas de maíz 
(plantas/parcela) 
01 11 
02 8 
03 7 
04 9 
05 8 
06 4 
07 6 
08 6 
09 5 
10 6 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
TP Nº 1: Muestreos y experimentos 
 
16 
 
 
…………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………………… 
…………………………………………………………….……………………………………
…………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………
……………………………………………………………………………………………….... 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Como yase mencionó antes, un factor importante al momento de determinar el tipo 
de muestreo es la distribución espacial de los organismos. Esta distribución 
puede seguir tres patrones principales: regular, agrupada o aleatoria (al azar). 
La distribución regular es aquella en que los individuos aparecen a espacios 
regulares entre sí. Esta distribución es rara en la naturaleza y, generalmente, se 
debe a interacciones agresivas entre los individuos de las poblaciones. Por ejemplo, 
algunas plantas como los pinos secretan sustancias conocidas como compuestos 
alelopáticos que, al ser tóxicas para otras plantas, impiden el crecimiento de otras 
especies vegetales alrededor de ellas. Igualmente, en los animales, la distribución 
uniforme es el resultado de comportamientos territoriales de algunas especies, lo 
que hace que los individuos se alejen y se ubiquen equidistantemente en el espacio. 
11. Teniendo en cuenta que el muestreo aleatorio es considerado como el 
método ideal para cualquier análisis estadístico, explica cómo se hace 
para determinar la ubicación de las unidades de muestreo en el 
campo. 
 
………………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………………
…..……………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………………
……………………………………………………………………………………………… 
TP Nº 1: Muestreos y experimentos 
 
17 
 
La distribución regular aparece también en campos cultivados por el hombre en los 
cuales los individuos aparecen conforme al lugar en que han sido sembrados o 
plantados con el fin de optimizar los recursos del medio. 
La distribución agrupada ocurre cuando los individuos se juntan debido a que las 
condiciones del medio son discontinuas o heterogéneas, por ejemplo, cuando los 
recursos o las condiciones aptas para el desarrollo de las especies se encuentran 
concentrados en un lugar específico. Muestran una distribución agrupada por 
ejemplo los pingüinos emperadores que forman parejas y familias protegiendo a las 
crías del intenso frío, o los bosques que crecen cerca del agua. 
La distribución al azar aparece cuando el espaciamiento entre los individuos es 
irregular y la presencia de un individuo no afecta de manera directa la ubicación de 
otros. Para que ocurra es requisito que las condiciones ambientales sean 
homogéneas, al menos para como las percibe esa especie. 
Es importante considerar que el tipo de distribución espacial de los individuos puede 
afectar los resultados del muestreo y que los mejores resultados se obtienen con 
distribuciones aleatorias y muestreos también aleatorios. 
La distribución agrupada, por su parte, puede incrementar la varianza de los datos, 
haciendo necesario aumentar el número de unidades de muestreo a fin de disminuir 
el valor del error. 
Por último, si en una población con distribución regular se utiliza un muestreo 
sistemático, se corre el riesgo de sobreestimar o subestimar los valores estudiados, 
ya que se incrementa la posibilidad de que las unidades de muestreo caigan siempre 
dentro o fuera del área donde se encuentran los individuos que se quieren relevar. 
La abundancia de los individuos también puede influir de manera importante en las 
estimaciones. En el caso de las especies poco abundantes (especies raras) habrá 
que tomar mayor número de unidades de muestreo para obtener márgenes de error 
aceptables. 
 
 
…………………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………………
……………………………………………………………………………………………..…… 
12. Indica por qué resulta importante considerar la distribución espacial 
de los organismos al momento de determinar el tipo de muestreo 
 
TP Nº 1: Muestreos y experimentos 
 
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Nº de parcela Densidad de plantas de cípero 
(plantas/parcela) 
01 4 
02 0 
03 5 
04 0 
05 0 
06 4 
07 4 
08 0 
09 0 
10 9 
11 0 
12 6 
13 0 
14 2 
15 0 
13. Teniendo en cuenta que la abundancia de los organismos puede 
influir en las estimaciones al momento de realizar un muestreo, analiza 
para el siguiente caso cuándo se alcanza el tamaño de muestra 
representativo (tamaño óptimo de la muestra). Realizar las 
estimaciones aceptando trabajar con un error menor al 10 % y con un 
error menor al 5%. Debés dar dos respuestas de TOM 
TP Nº 1: Muestreos y experimentos 
 
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OTRO TIPO DE ESTUDIOS: LOS EXPERIMENTOS 
Al comenzar el tema que nos convoca en esta guía, indicamos que para el estudio 
de los agroecosistemas surgía la necesidad de aplicar métodos especiales de 
investigación, llamados técnicas de muestreo, que permiten observar y evaluar una 
característica particular de la población en estudio, por ejemplo, la abundancia, la 
densidad, el peso fresco, el peso seco, etc. Esos estudios en que el observador no 
manipula ninguna variable se conocen como estudios observacionales y se 
realizan generalmente en condiciones de campo. 
En otras oportunidades y con distintos fines, por ejemplo, conocer la respuesta de 
los individuos ante la variación de un factor del ambiente, puede ser necesario el 
14. A partir de lo resuelto en el punto anterior, indica con tus palabras la 
relación que puede establecerse entre abundancia de los organismos y 
tamaño óptimo de muestra 
 
TP Nº 1: Muestreos y experimentos 
 
20 
 
diseño de un experimento. En este caso se habla de estudios experimentales que 
pueden ser desarrollados en condiciones de laboratorio o de campo. 
De acuerdo con el método científico, al planear un experimento se deben tener en 
cuenta una serie de etapas: 
1. Definición del problema: se deben determinar los antecedentes, importancia, 
objetivos, hipótesis a probar y revisión de la bibliografía 
2. Planeamiento y diseño del experimento: se deben definir los tratamientos a 
realizar, el lugar de ejecución del experimento, el tamaño de la unidad 
experimental, el número de repeticiones por tratamiento, los materiales a 
utilizar y los métodos de evaluación de los resultados. 
3. Ejecución del experimento 
4. Recolección y análisis de datos del experimento 
5. Discusión de los resultados obtenidos 
6. Elaboración de conclusiones (y recomendaciones, si corresponde) 
7. Redacción de un informe (ver apéndice 2, página 29) 
El término diseño experimental hace referencia a la estructura lógica de un 
experimento (Krebs, 1999) y requiere del conocimiento de ciertos conceptos. 
En primer lugar, se debe tener en cuenta que un elemento clave en un experimento 
es la unidad experimental y que la misma constituye la división más pequeña de 
material experimental que recibe un tratamiento. Así, cada uno de los objetos 
(parcelas, individuos, etc.) sobre los que se aplica un determinado tratamiento 
constituye una unidad experimental. 
Un requerimiento importante de la experimentación es que entre los tipos de 
tratamientos de un experimento debe figurar uno de control, que permita compararal 
analizar los efectos de los tratamientos. Generalmente el tratamiento control, 
también llamado testigo, consiste en un no- tratamiento. Por ejemplo, si se desea 
conocer la respuesta del maíz a la fertilización con nitrógeno, se expondrán plantas 
de maíz a distintas concentraciones de fertilizante, pero también se deberá 
considerar la respuesta de las plantas de maíz ante la ausencia del fertilizante. Las 
plantas de maíz sin fertilizante constituirán el tratamiento control, que permitirá 
comparar la respuesta con la de los otros tratamientos. 
En otras ocasiones, puede no ser necesario un tratamiento control, por ejemplo, 
cuando se pretende determinar entre dos o más tratamientos, cual es el mejor. En 
estos casos, cada tratamiento actuaría como control del resto (Krebs, 1999). 
TP Nº 1: Muestreos y experimentos 
 
21 
 
El concepto unidad experimental está íntimamente ligado al de replicación. Replicar 
consiste en disponer al menos de dos unidades experimentales por cada tipo de 
tratamiento. A las réplicas se les da también el nombre de repeticiones. 
Otro aspecto a tener en cuenta es la cantidad de réplicas que se necesitan para un 
buen diseño experimental. Esta cuestión que excede los objetivos de esta asignatura 
es objeto de estudio de la Estadística, por ese motivo tomaremos aquí como regla 
que “cuantas más mejor”, poniendo en consideración las limitaciones de tiempo, 
espacio, dinero y personal que se necesitan al aumentar el número de réplicas en un 
experimento. No obstante, algunos aspectos que guardan relación con este tema ya 
fueron tratados anteriormente para la determinación del tamaño de muestra en los 
muestreos de vegetación. 
La distribución de las réplicas en el espacio es otro de los aspectos a tener en 
cuenta al diseñar el experimento. Una disposición espacial aceptable debe 
considerar la adecuada separación o espaciamiento de las unidades experimentales 
con el mismo tratamiento. Básicamente hay tres tipos de diseños que se consideran 
aceptables: aleatorio, sistemático y en bloques (ver Figura 5) 
 
Aleatorio 
 
 
 Sistemático 
 
 
 
En bloques al azar 
 
 
Figura 5: Distribución de las réplicas en el espacio 
El diseño más adecuado es el aleatorio, aunque en el caso de pocas réplicas puede 
ser conveniente una disposición sistemática que asegure el máximo espaciamiento. 
El diseño en bloques no será explicado aquí por exceder los contenidos que se 
desean explicar en esta guía y porque constituye parte del programa de la 
asignatura Estadística. 
TP Nº 1: Muestreos y experimentos 
 
22 
 
Por último, en los experimentos agrícolas, muchas veces existen diferencias en el 
crecimiento y la producción de plantas que están situadas en los perímetros del área 
de investigación en relación con aquellas plantas situadas en la parte central. Esa 
diferencia surge por el llamado efecto de borde y puede causar una 
sobreestimación o una subestimación de las respuestas de los tratamientos. El 
efecto de borde puede ser causado por vecindad de las unidades experimentales 
(parcelas o macetas) con áreas sin vegetación, que hacen que las plantas en los 
perímetros tengan otras condiciones ambientales, como por ejemplo menor 
competencia por luz y nutrientes. Para evitar el efecto de borde en experimentos a 
campo se acostumbra a descartar las parcelas que por azar queden ubicadas en 
áreas del borde, mientras que cuando los experimentos se hacen en macetas, se 
opta por realizar semanalmente una reubicación aleatoria de las unidades 
experimentales. 
 
 
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15. ¿A qué se denomina unidad experimental? 
16. Explica la importancia de incluir los tratamientos control en un 
experimento. Da un ejemplo 
TP Nº 1: Muestreos y experimentos 
 
23 
 
 
 
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LAS FUENTES DE ERROR. 
Al realizar estudios observacionales o experimentales como los que hemos tratado 
hasta aquí, pueden surgir errores. La clasificación de los errores varía según 
distintos autores y por ese motivo fijaremos algunos criterios comunes respecto del 
tema. 
Los errores experimentales pueden clasificarse en tres categorías: errores 
personales, errores sistemáticos y errores aleatorios. 
Los errores personales dependen de la persona que realiza la observación, ya sea 
por descuido al realizar la medida o al realizar los cálculos matemáticos que 
necesite. 
Los errores sistemáticos están asociados con el instrumento de medición o las 
técnicas al utilizarlos, surgen al utilizar elementos mal calibrados o por la tendencia 
del observador a tomar la medida mayor o menor al leer un valor intermedio en una 
escala. Por ejemplo, si el ancho de una hoja de una planta se encuentra entre 5,7 y 
5,8 cm, puede surgir que, de acuerdo a la persona que tome la medida se registre el 
valor más bajo o el más alto. 
Los errores aleatorios son aquellos no predecibles durante la experimentación y que 
pueden surgir por la variabilidad natural de los individuos o del ambiente, por 
imprevistos o por fallas en la conducción del experimento. Los errores aleatorios 
pueden ser minimizados con un diseño experimental adecuado que incluya 
suficiente cantidad de repeticiones para que las medidas erróneas se hagan 
estadísticamente insignificantes. 
17. Indica qué es una réplica y cuál es la mejor manera de distribuir las 
réplicas en el espacio (en tu explicación deberías incluir el concepto de 
“efecto de borde”) 
TP Nº 1: Muestreos y experimentos 
 
24 
 
Cabe señalar que al realizar un muestreo se puede cometer un tipo de error 
conocido como error de muestreo, el que puede deberse a distintas causas: mal 
diseño del muestreo; empleo de una técnica de muestreo no adecuada; mal uso del 
material de muestreo; insuficiente tamaño de muestra, etc. Dicho error de muestreo 
es un componente más del error experimental. 
 
 
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SEGUNDA PARTE: MUESTREO A CAMPO 
En esta parte del trabajo aplicaremos los conocimientos adquiridos en una situación 
real de campo. La propuesta consiste en realizar, en grupos, un muestreo en un 
cultivo que se encuentra en el campo de la UNLu. 
El día de la salida a campo, cada grupo de trabajo deberá asistir con los siguientes 
materiales: 
1. Un marco cuadrado de alambre rígido de 50 cm de lado o 4 estacas de madera 
(o 4 varillas del metal) de 25 cm de largo cada una y una cuerda de 1.25 m. 
2. La guía del TP con la tabla de números al azar. 
3. Elementos de escritura y calculadora. 
Además, en cada grupo se deberán seguir los siguientes pasos para el desarrollo de 
la actividad en el campo: 
1. Elegir un método que permita tomar una muestra en el campo con el menor error 
posible. 
2. Reconocer la especie cultivada y las tres especies de malezas que le indiquen 
los docentes. A estas especies les daremos el nombre de “Cultivo”, “Especie A”, 
“Especie B” y “Especie C”. 
3. Tomando como base lo realizado en el punto 1, cada grupo de estudiantes 
deberá ubicar en el cultivo dos sitios de muestreo y realizar el recuento de las 
cuatro especies vegetales (cultivo y tres malezas indicadas por los docentes). Esmuy importante seguir las orientaciones de los docentes a fin de ubicar de 
manera adecuada las parcelas en el campo. 
18. ¿Cómo definirías al error de muestreo? 
TP Nº 1: Muestreos y experimentos 
 
25 
 
4. Cada grupo deberá registrar la cantidad de plantas de cultivo y de las malezas 
encontradas en cada parcela. Se sugiere ser preciso en las anotaciones ya que 
los resultados de cada grupo incidirán en los resultados de toda la comisión. 
5. Al volver al aula, se completará la tabla 1 con los datos aportados por cada grupo 
de trabajo. (Cada grupo solo completará los datos correspondientes a dos 
parcelas o unidades de muestreo con las que trabajó. El resto de la tabla será 
completada con los resultados hallados por los otros grupos de trabajo). 
6. Finalmente se completará la tabla con los resultados de promedio, desvío 
estándar y coeficiente de variación. 
 
Número 
de parcela 
Nº de plantas de cultivo/ 
parcela 
Nº de malezas/parcela 
Especie A Especie B Especie C 
1 
2 
3 
4 
5 
6 
7 
8 
9 
10 
11 
12 
13 
14 
15 
16 
Promedio 
S 
CV (%) 
Tabla 1: Resultados hallados en el campo 
TP Nº 1: Muestreos y experimentos 
 
26 
 
El CV, coeficiente de variación, es la relación que existe entre el desvío y el 
promedio y puede calcularse con la siguiente fórmula: 
 100
2

x
S
CV 
 
1. ¿Considerás que la cantidad de sitios muestreados son suficientes para tener 
una información adecuada de las características evaluadas? (Importante: 
Para poder responder deberás conocer el TOM de cada una de las especies 
muestreadas) 
2. ¿Qué sucedería con el tamaño de muestra, si en lugar de muestrear en un 
cultivo, se lo hubiera hecho en un ecosistema natural? 
3. Menciona los errores que se pudieron haber cometido en el desarrollo de este 
trabajo en el campo. 
 
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Luego del trabajo de campo, te proponemos las siguientes 
actividades finales: 
TP Nº 1: Muestreos y experimentos 
 
27 
 
Apéndice1: Tabla de Números Aleatorios. 
Las Tablas de Números Aleatorios contienen los dígitos 0, 1, 2,..., 7, 8, 9. (ver Figura 
2). Tales dígitos se pueden leer individualmente o en grupos y en cualquier orden, 
en columnas hacia abajo, columnas hacia arriba, en fila, diagonalmente, etc., y es 
posible considerarlos como aleatorios. Las tablas se caracterizan por dos cosas que 
las hacen particularmente útiles para el muestreo al azar. Una característica es que 
los dígitos están ordenados de tal manera que la probabilidad de que aparezca 
cualquiera en un punto dado de una secuencia es igual a la probabilidad de que 
ocurra cualquier otro. La otra es que las combinaciones de dígitos tienen la misma 
probabilidad de ocurrir que las otras combinaciones de un número igual de dígitos. 
Estas dos condiciones satisfacen los requisitos necesarios para el muestreo 
aleatorio, establecidos anteriormente. La primera condición significa que, en una 
secuencia de números, la probabilidad de que aparezca cualquier dígito en cualquier 
punto de la secuencia es 1/10. La segunda condición significa que todas las 
combinaciones de dos dígitos son igualmente probables, del mismo modo que todas 
las combinaciones de tres dígitos, y así sucesivamente. 
Existen métodos más eficaces para generar números aleatorios, en muchos de los 
cuales se utilizan calculadoras u otra clase de aparatos electrónicos. Las tablas 
elaboradas mediante estos métodos son verificadas completamente para asegurarse 
de que en realidad sean aleatorias. Sin embargo, el interés no radica en elaborar 
estas tablas, sino utilizarlas. 
¿Cómo usar la Tabla de números aleatorios? 
La tabla de números aleatorios que aparece en la próxima página la utilizaremos 
tanto en este trabajo práctico, como en el TP Nº 2 y para usarla hay que seguir los 
siguientes pasos: 
1. Construir una tabla de 3 columnas y tantas filas como unidades de muestreo se 
deseen incluir en la muestra. La primera columna será para ubicar el nº de 
unidad de muestreo, la segunda para el valor de x y la tercera para el valor de y. 
Por ejemplo: 
Unidad de muestreo Nº Valor para el eje X Valor para el eje Y 
 
 
 
 
TP Nº 1: Muestreos y experimentos 
 
28 
 
2. Determinar para cada unidad de muestreo, pares de coordenadas que permitirán 
ubicarlas en el sitio de muestreo. Para ello podrás seguir las instrucciones que te 
den tus docentes en clase o elegir entrar en la tabla de números aleatorios de modo 
tal de asegurarte que no exista subjetividad en la elección de las mismas, por 
ejemplo, se puede arrojar un lápiz sobre los números de la tabla y desde aquel que 
resulte marcado tomes el segundo número a la derecha, el tercero hacia arriba, el 
primero en diagonal, etc. Es importante que durante el proceso de selección de 
todos los pares de coordenadas que necesitas, sigas el mismo procedimiento. 
61 18 81 58 56 69 30 12 70 88 41 33 19 75 22 48 89 40 19 60 92 76 97 48 73 
91 76 16 56 11 60 28 67 49 00 51 39 48 88 68 48 27 09 29 15 93 14 48 39 33 
96 60 39 07 44 77 10 77 42 86 48 08 04 04 88 39 92 19 97 17 82 66 13 57 15 
16 49 53 96 20 35 06 36 09 55 53 41 12 69 07 04 53 45 62 40 84 55 96 55 24 
37 32 23 48 49 63 00 66 94 08 02 30 85 82 25 62 07 58 09 28 79 63 17 58 19 
78 35 84 55 64 02 67 71 36 60 18 10 34 00 03 76 00 38 27 48 08 57 26 11 46 
66 99 18 14 01 37 99 04 49 75 99 22 80 00 18 27 52 86 74 31 98 66 43 53 18 
36 81 99 40 17 01 61 01 83 87 82 18 77 98 82 35 32 85 49 37 63 70 53 23 15 
59 94 81 00 36 16 73 84 70 02 93 63 59 30 74 22 22 87 75 07 90 02 40 75 77 
63 95 23 37 23 92 89 97 29 79 26 97 01 19 49 64 04 21 69 62 24 43 69 78 90 
34 24 45 46 36 34 01 34 67 56 43 94 81 60 88 70 96 01 57 04 77 94 57 92 81 
41 17 04 83 23 64 57 28 01 65 78 93 24 41 82 15 32 65 23 43 42 51 04 36 12 
76 48 19 76 01 33 31 38 75 99 89 02 52 49 09 54 81 09 30 93 27 91 91 22 06 
79 54 39 12 31 57 09 85 74 67 04 48 91 86 43 93 87 23 67 72 46 56 53 71 96 
61 23 90 92 52 53 99 16 02 85 09 34 54 76 00 76 40 55 85 92 72 15 07 08 91 
26 07 86 34 81 43 41 62 33 99 83 86 61 88 69 27 54 76 40 89 23 72 74 90 05 
20 42 71 56 82 87 75 68 43 64 30 41 77 24 02 16 57 31 40 85 40 18 57 04 53 
97 59 55 43 74 01 95 57 42 32 84 58 41 34 40 36 42 43 28 93 16 98 69 67 61 
02 16 18 98 43 85 76 64 35 28 50 58 00 60 69 05 57 20 05 70 91 45 31 65 75 
57 44 10 27 57 93 49 11 27 14 04 79 84 01 14 55 81 21 63 66 37 32 26 08 94 
07 42 06 94 91 09 35 19 47 30 44 21 01 34 50 99 85 56 66 18 72 39 80 44 18 
15 93 78 71 17 32 87 65 04 89 27 28 87 11 06 53 84 37 76 18 06 35 25 08 23 
00 04 39 35 88 88 26 29 03 25 16 45 35 93 55 02 48 91 51 32 80 38 53 91 95 
80 23 09 00 15 51 16 54 81 42 16 64 80 39 25 68 87 32 59 23 64 68 32 24 37 
64 96 55 90 45 68 75 27 10 01 35 81 55 42 91 35 51 79 76 63 08 26 08 18 98 
71 00 77 73 27 61 80 11 14 40 42 69 45 27 20 57 75 75 21 69 62 25 57 85 90 
43 72 70 90 88 89 16 78 44 65 00 90 33 61 70 37 47 33 81 16 83 37 66 06 31 
80 22 61 60 13 91 98 19 63 25 83 32 41 36 45 80 35 5524 99 80 22 23 93 71 
92 55 19 77 34 99 81 04 35 55 91 64 70 90 11 05 04 35 36 09 36 45 84 57 10 
 
Figura 2: Tabla de números aleatorios. Tomado de Donald B. Owen, Handbook of Statistical 
Tables, Reading Mass:Addisson‐Wesley, 1.962. 
TP Nº 1: Muestreos y experimentos 
 
29 
 
Apéndice 2: Los informes científicos y sus partes. 
Tal como vimos durante el desarrollo de esta guía luego de un estudio observacional 
o experimental, puede ser necesario confeccionar un informe. Si bien las partes que 
se requieren en un informe científico pueden variaras, básicamente todos deben 
contar con las siguientes partes: 
1. Título: debe ser corto, sencillo e informativo. 
2. Resumen: en un máximo variable de palabras (generalmente de 150 a 300) 
debe reflejar el objeto de la investigación, los resultados y los pronósticos. 
3. Introducción: se hace referencia al estado actual de conocimientos sobre el 
tema, se citan investigaciones previas y se menciona la hipótesis 
4. Materiales y métodos: se mencionan los materiales necesarios y la 
metodología para acceder a los resultados con la idea de que el lector pueda 
repetir exactamente la técnica empleada en el trabajo. 
5. Resultados: se presenta la información obtenida mediante explicaciones, 
tablas y gráficos. 
6. Análisis y discusión: se analizan los datos, se discuten, se comparan con 
los hallados en otras investigaciones. 
7. Conclusiones: se exponen las conclusiones del trabajo. 
8. Bibliografía: se citan las distintas fuentes consultadas para el desarrollo del 
trabajo (libros, revistas, páginas web). Para citar se deberán seguir ciertas 
normas, por ejemplo, normas APA. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
TP Nº 1: Muestreos y experimentos 
 
30 
 
BIBLIOGRAFÍA: 
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Interscience Publication 
 Graf, E. y Sayagués Laso, L. (2000). Muestreo de la Vegetación. Unidad de 
Sistemas Ambientales. Facultad de Agronomía, UBA. Recuperado de 
http://ecaths1.s3.amazonaws.com/general/Muestreo%20Vegetacion%20UNL
AR.pdf 
 Lam Díaz, Rosa María. (2016). La redacción de un artículo científico. Revista 
Cubana de Hematología, Inmunología y Hemoterapia, 32(1), 57-69. 
Disponible en http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0864-
02892016000100006&lng=es&tlng=es. 
 Mostacedo, B., & Fredericksen, T. (2000). Manual de métodos básicos de 
muestreo y análisis en ecología vegetal. Proyecto de Manejo Forestal 
Sostenible (BOLFOR). 
 Owen, D.B (1962). Handbook of statistical tables. Massachusetts: Addisson- 
Wesley Publishing Company. 
 
http://ecaths1.s3.amazonaws.com/general/Muestreo%20Vegetacion%20UNLAR.pdf
http://ecaths1.s3.amazonaws.com/general/Muestreo%20Vegetacion%20UNLAR.pdf
http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0864-02892016000100006&lng=es&tlng=es
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