TFG y TFM de Ingeniería Agronómica y Agroalimentaria 2026: diseño en bloques al azar y datos del MAPA

Los grados y másteres de Ingeniería Agronómica, Agrícola y Agroalimentaria tienen un trabajo de fin de estudios con una peculiaridad que no comparten con casi ninguna otra titulación: una parte importante de ellos depende del calendario de un cultivo. Si el ensayo se siembra tarde, no hay TFG. Si se diseña mal, tampoco lo hay, y no se arregla con estadística después.

Esta guía cubre las dos mitades del problema. Primero, cómo se monta un ensayo de campo que aguante una revisión: el diseño en bloques completos al azar, por qué es el estándar de la disciplina y los tres errores que lo invalidan. Segundo, de dónde salen los datos cuando el trabajo no es experimental sino de análisis: el aparato estadístico agrario español, que es abundante y poco conocido por los propios estudiantes.

Las tres formas que toma un TFG de Agronomía

1. Ensayo experimental. Comparas variedades, dosis de fertilizante, estrategias de riego, manejos del suelo o tratamientos fitosanitarios en parcelas. Es el formato clásico y el que más nota da, pero está atado a un ciclo de cultivo: hay que empezar a planificarlo con muchos meses de antelación.
2. Trabajo con datos secundarios. Analizas series oficiales de superficies, rendimientos, precios o estructura de las explotaciones. No depende del calendario agrícola, se puede empezar cualquier mes del año y da trabajos perfectamente sólidos.
3. Proyecto técnico. Dimensionas una instalación de riego, una explotación, una industria. Se rige por normativa y proyecto, no por contraste de hipótesis, y tiene su propia lógica de evaluación.

Los dos primeros son los que llevan estadística encima, y son los que trata este artículo.

Por qué el diseño por defecto es en bloques y no completamente al azar

Una parcela agrícola nunca es homogénea. Hay un gradiente de fertilidad, una zona que drena peor, una linde con sombra por la mañana, un rodal donde el cultivo anterior dejó más residuo. Esa variabilidad espacial no es ruido aleatorio: está estructurada en el espacio.

El diseño completamente al azar reparte los tratamientos sin tener en cuenta esa estructura, así que toda la variabilidad del terreno acaba dentro del error experimental. El resultado es un error grande y un ensayo con poca potencia: aunque tu tratamiento funcione, no lo detectarás.

El diseño en bloques completos al azar hace otra cosa. Agrupa el terreno en franjas —los bloques— dentro de las cuales las condiciones son razonablemente parecidas, y coloca todos los tratamientos dentro de cada bloque, cada uno en una posición sorteada. Así la diferencia entre zonas del campo se convierte en un efecto que el modelo estima y descuenta, en lugar de contaminar la comparación.

Dos reglas prácticas que deciden si el bloqueo sirve de algo:

• Los bloques se trazan perpendiculares al gradiente. Si la fertilidad crece de este a oeste, los bloques van de norte a sur. Trazarlos en paralelo al gradiente es tener el mismo problema con más trabajo.
• Tres bloques es el mínimo y cuatro es lo cómodo. Con dos, los grados de libertad del error son tan pocos que el ensayo casi no puede detectar nada. Con más de seis, la parcela se vuelve tan grande que dejan de ser internamente homogéneos.

Cuando uno de los factores no se puede aleatorizar a nivel de parcela pequeña —el caso típico es el riego, que necesita sectores enteros— el diseño que corresponde es el de parcelas divididas: el factor difícil ocupa la parcela grande y el fácil se aleatoriza dentro. Tiene dos términos de error y un análisis distinto, así que hay que declararlo desde el principio y no descubrirlo al analizar.

Aleatorizar de verdad

«Al azar» significa con un procedimiento reproducible, no a ojo. Genera el sorteo con una semilla fija y guárdala; en R, el paquete agricolae está escrito exactamente para esto y devuelve el croquis de campo ya aleatorizado, listo para llevar impreso a la parcela.

Y en la memoria va el croquis real, con la orientación, las dimensiones de parcela elemental y la posición de cada tratamiento. Es la figura que demuestra que el diseño existió antes que los datos. Un tribunal técnico la busca.

Los tres errores que invalidan un ensayo de campo

Uno: la pseudorreplicación. Es el error más frecuente y el más caro. Mides diez plantas dentro de cada parcela y las metes en el análisis como diez observaciones independientes. No lo son: comparten suelo, riego y microclima. Tu unidad experimental es la parcela, porque es a la parcela a la que asignaste el tratamiento. Las diez plantas son submuestras y lo que va al análisis es su media, o bien un modelo que reconozca explícitamente los dos niveles. Contarlas como repeticiones infla artificialmente el tamaño muestral y produce significaciones que no existen. Hurlbert le puso nombre a este problema en 1984 y sigue apareciendo en TFG cuarenta años después.

Dos: el efecto borde. Las plantas del perímetro de una parcela tienen más luz, más espacio y menos competencia, y además reciben salpicaduras del tratamiento vecino. Se resuelve dejando líneas de guarda y evaluando solo la zona central de cada parcela. Anota en la memoria qué superficie útil evaluaste frente a la superficie total: es un detalle que distingue un trabajo cuidadoso.

Tres: confundir repetición con tratamiento. Dos fincas, una con riego por goteo y otra por aspersión, no son un experimento: son dos fincas. Cualquier diferencia puede deberse al suelo, al historial de cultivo o al agricultor. Sin aleatorización dentro de una misma unidad de terreno tienes un estudio observacional, y hay que escribirlo así. Este y otros fallos de planteamiento están recogidos en la guía de errores de diseño de experimentos en TFG de ingeniería.

El análisis: qué ANOVA corresponde

Un diseño en bloques completos al azar se analiza con un análisis de la varianza con dos factores, tratamiento y bloque, y sin término de interacción. El efecto del bloque no es lo que te interesa, pero tiene que estar en el modelo: es lo que retira del error la variabilidad del terreno. Los fundamentos están en la guía de ANOVA de un factor, y si tu ensayo cruza dos factores dentro de cada bloque —variedad × dosis, por ejemplo— la referencia es la de ANOVA factorial, donde la interacción sí importa y suele ser el resultado más interesante.

Un caso frecuente que conviene identificar bien: si mides las mismas parcelas en varias fechas a lo largo del ciclo, ya no tienes un ANOVA ordinario sino un diseño con medidas repetidas, con sus propios supuestos, explicado en la guía de ANOVA de medidas repetidas.

Dos cosas que se esperan en la memoria además del ANOVA:

• El coeficiente de variación del ensayo. En agronomía funciona como indicador de la calidad del experimento: valores bajos indican un ensayo limpio, y valores altos avisan de que algo —manejo desigual, terreno más heterogéneo de lo previsto, daño localizado— añadió ruido. Los rangos aceptables dependen mucho de la variable y del cultivo, así que compáralo con lo publicado en ensayos parecidos, no con una cifra universal.
• Las comparaciones múltiples entre tratamientos, cuando el ANOVA resulta significativo y tienes más de dos. La elección de la prueba y su interpretación están tratadas en las guías de ANOVA enlazadas arriba.

Dónde están los datos agrarios oficiales

Si tu trabajo no es experimental, o si necesitas contextualizar el ensayo con cifras del sector, España tiene un aparato estadístico agrario extenso y abierto. Casi todo cuelga del Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación.

El flujo de trabajo para explotar cualquiera de estas series —descarga, depuración, tabla y figura— es el mismo que se describe en la guía de TFG con datos secundarios del INE. Y si tu trabajo tiene componente cartográfica o de suelos, la cartografía del IGME complementa a SIGPAC con la información geológica y de acuíferos que este no trae.

Un consejo sobre la campaña meteorológica: descárgala y descríbela siempre, aunque tu ensayo no vaya de clima. Un año atípico explica la mitad de los resultados raros, y un tribunal agronómico pregunta por él sin falta.

Si tu trabajo es agroalimentario y no agronómico

La rama agroalimentaria cubre dos territorios que conviene no mezclar. Si lo tuyo es transformación y producto —vida útil, análisis sensorial, seguridad alimentaria—, el marco es otro y está desarrollado en la guía específica de TFG de Ciencia y Tecnología de los Alimentos. Si trabajas un cultivo concreto con denominación de origen, la lógica de ensayo más pliego de condiciones está en la de TFG de Enología y Viticultura.

Lo que queda en el terreno propiamente agronómico es lo de campo: suelo, agua, nutrición, sanidad vegetal, maquinaria y economía de la explotación.

El marco normativo que hay que citar

Un TFG de Agronomía que ignore el contexto regulatorio parece hecho fuera del mundo. Tres bloques que casi siempre son pertinentes:

• La Política Agraria Común en su periodo actual, con la condicionalidad reforzada y los ecorregímenes, que determina qué prácticas se incentivan y por tanto qué es viable en una explotación real.
• Las obligaciones de registro digital de la actividad agraria, de implantación escalonada y con exenciones para las explotaciones más pequeñas. Comprueba en la sede electrónica del ministerio y en la de tu comunidad autónoma cuál es la situación exacta en la fecha en que escribes, porque los plazos se han ido ajustando.
• La normativa fitosanitaria y de fertilización, incluidas las limitaciones en zonas vulnerables a nitratos, que condicionan directamente las dosis que puedes ensayar.

Y si tu trabajo evalúa el impacto de una actuación sobre el medio, revisa qué figura de evaluación ambiental le corresponde: la distinción está en la guía de estudio de impacto ambiental frente a estudio ambiental estratégico.

Preguntas frecuentes

¿Cuántas repeticiones necesito?

Cuatro bloques es el estándar en ensayos de campo y tres el mínimo defendible. Lo que decide la potencia no es solo el número de bloques sino la variabilidad del terreno, así que si la parcela es heterogénea conviene subir a cinco antes que agrandar las parcelas elementales.

¿Puedo hacer el ensayo en macetas o en invernadero?

Sí, y es una alternativa razonable cuando no llegas al calendario de campo. La contrapartida es la validez externa: los resultados en condiciones controladas no se extrapolan directamente a campo, y eso se declara en las limitaciones. La unidad experimental sigue siendo la maceta o la bandeja, no la planta.

¿Qué hago si pierdo una parcela por un accidente?

Un dato faltante en un diseño en bloques se maneja bien con software moderno, que ajusta el modelo sin necesidad de estimar el valor perdido a mano. Lo que hay que hacer es documentar qué pasó y por qué. Perder un bloque entero es más grave y hay que discutirlo.

¿Necesito análisis de suelo previo?

Es muy recomendable, y en ensayos de fertilización, imprescindible. Caracterizar el suelo antes de empezar sirve además para trazar bien los bloques y para justificar en la memoria por qué los trazaste donde los trazaste.

¿Puedo usar imágenes de satélite en el TFG?

Sí. Los programas europeos de observación de la Tierra ofrecen imágenes gratuitas con resolución suficiente para calcular índices de vegetación a escala de parcela grande. Para parcelas experimentales pequeñas la resolución se queda corta y hay que recurrir a dron o a medida en campo.

¿Con qué software se analiza un ensayo agronómico?

R con el paquete agricolae es la opción más extendida y cubre desde la aleatorización hasta el análisis y las comparaciones múltiples. Otros programas estadísticos generales también valen; lo importante es declarar cuál usaste y con qué versión.

¿El TFG tiene que resolver un problema real de una explotación?

No es obligatorio, pero ayuda mucho. Un ensayo acordado con una cooperativa o una finca comercial suele dar acceso a terreno, maquinaria y datos históricos que un estudiante no tiene por su cuenta, y convierte el trabajo en algo que alguien va a leer.

Del ensayo a la memoria entregada

Tener los datos del ensayo no es tener la memoria. Hay que justificar el diseño, describir el material y los métodos con detalle suficiente para que otro lo repita, montar las tablas de medias con sus letras de separación, discutir los resultados frente a la bibliografía del cultivo y cerrar con conclusiones que se sostengan sobre lo medido. Tesify trabaja sobre tus propios datos —no inventa rendimientos ni parcelas— y te ayuda a convertirlos en capítulos redactados, con las citas y la bibliografía en el formato que exija tu escuela.

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