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<html><head></head><body><div> <div> <p><a href="https://www.facebook.com/baa.udea/"><img loading="lazy" decoding="async" class="alignleft wp-image-38500 size-medium" src="https://strapi-fontagro.nyc3.cdn.digitaloceanspaces.com/legacy/2020-01-27-Afiche-Curso-R-Versión-3-198x300.png" alt="" width="198" height="300" srcset="https://strapi-fontagro.nyc3.cdn.digitaloceanspaces.com/legacy/2020-01-27-Afiche-Curso-R-Versión-3-198x300.png 198w, https://fontagro.org/wp-content/uploads/2020/02/2020-01-27-Afiche-Curso-R-Versión-3-675x1024.png 675w, https://fontagro.org/wp-content/uploads/2020/02/2020-01-27-Afiche-Curso-R-Versión-3-768x1166.png 768w, https://fontagro.org/wp-content/uploads/2020/02/2020-01-27-Afiche-Curso-R-Versión-3-1012x1536.png 1012w, https://fontagro.org/wp-content/uploads/2020/02/2020-01-27-Afiche-Curso-R-Versión-3.png 1021w" sizes="auto, (max-width: 198px) 100vw, 198px"></a></p> <p>El Grupo de investigación en Bacteriología Agrícola y Ambiental (BA&A) de la Universidad de Antioquia, en Medellín Colombia, dictará la tercera versión del <strong>curso certificado de análisis de datos experimentales con R</strong>, entre el 28 de Febrero y el 14 de Marzo de 2020.</p> </div> </div> <div></div> <div></div> <p>El diseño experimental y análisis estadístico constituyen una herramienta poderosa en ciencias naturales para discernir entre los efectos reales de las prácticas o tratamientos y los engaños de la intuición o la interpretación subjetiva. Además, esta herramienta no es de uso exclusivo de los científicos y, por el contrario, toda actividad industrial es susceptible de obtener sus beneficios. De hecho, las grandes multinacionales fundamentan todas sus decisiones en el diseño de experimentos y el análisis estadístico de datos. Por lo anterior, se hace necesario promover dentro de las comunidades académicas y emprendimientos de todo tipo el uso adecuado de estas herramientas para la toma de decisiones.</p> <div> <p><strong><a href="https://forms.gle/YLeqmDXMusvcRM8G9">Puedes pre-inscribirte y recibir más información</a>. </strong></p> <p><strong> </strong></p> </div> <p><strong>Contenidos y cronograma</strong></p> <p>Sesión 1 (viernes 28 de Febrero)</p> <p>Trabajo básico con R – Parte 1:</p> <p>• Introducción a R y Rstudio</p> <p>• Tipos de variables y la lógica básica de la investigación</p> <p>• Registro de datos en Excel para análisis en R</p> <p>• Importación de datos a R</p> <p>• Visualización de datos en R</p> <p>Sesión 2 (sábado 29 de Febrero)</p> <p>Trabajo básico con R – Parte 2:</p> <p>• Ejemplos de análisis en R.</p> <p>• Preparación de reportes en R.</p> <p>Sesión 3 (viernes 6 de Marzo)</p> <p>Análisis de varianza en R – Parte 1:</p> <p>• La búsqueda de efectos: la lógica del análisis de varianza</p> <p>• Diseño completamente aleatorizado</p> <p>• Diseño en bloques al alzar</p> <p>• Diseño en parcelas dividas</p> <p>Sesión 4 (sábado 7 de Marzo)</p> <p>Análisis de varianza en R – Parte 2:</p> <p>• Diseño factorial</p> <p>• Pruebas de comparación de medias</p> <p>• Ejemplos comparativos entre diseños</p> <p>Sesión 5 (viernes 13 de Marzo)</p> <p>Alternativas frecuentes al análisis de varianza</p> <p>• Transformaciones como primera alternativa</p> <p>• Pruebas No-paramétricas</p> <p>• Tablas de contingencia</p> <p>Sesión 6 (sábado 14 de Marzo)</p> <p>• Producción gráfica</p> <p> </p> <p> </p> </body></html>