DBCA

DBCA

Carácterísticas

Diseño de bloques

Análisis Estadístico

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DCL

Características

Modelo Matemático

DISEÑO DE BLOQUES COMPLETAMENTE AL AZAR

UNIDAD II - Isaac Chang

Características

Pros y Contras

Modelo

Notación

Pros y Contras

Modelo

Notación

DBCA Diseño de Bloques Completamente al Azar Diseño experimental que agrupa a unidades experimentales por sus semejanzas en grupos llamados bloques. Cada bloque contiene todos los tratamientos y que son asignados al azar en su interior, sin embargo, se puede omitir un tratamiento al azar en cada bloque experimental. Para la construcción de los bloques es necesario que sus elementos sean lo más similares entre sí pero diferentes al resto de bloques, SUPUESTOS: 1. Homogeneidad entre las unidades experimentales. 2. No hay interacción entre los tratamientos y los bloques. El diseño se puede analizar como un experimento de dos factores sin repeticiones.

MODELO LINEAL ADITIVO

MODELO LINEAL ADITIVO

DISEÑO CUADRADO LATINO Diseño experimental que tiene igual numero de tratamientos, columnas e hileras, estos últimos funcionan como los bloques del DBCA. Se busca que cada tratamiento solo este una vez en cada columna e hilera, y que a su vez estos tengan todos los tratamientos posibles, Es de gran utilidad cuando el terreno experimental presenta dos gradientes perpendiculares, Es posible identificarlos con el número de tratamientos al cuadrado, así, si un experimento tiene 5 tratamientos, deberá tener 25 unidades experimentales, además, se puede tener un número total de 161.280 permutaciones posibles, se presenta una forma sencilla de ordenar los tratamientos en las columnas e hileras.

Diseño de Bloques Los tratamientos están presentes una sola vez en cada bloque, y el número de tratamientos determina el número de unidades experimentales de cada bloque. El número de bloques se determina mediante: 1. A mayor variación entre las unidades experimentales, se recomienda una mayor cantidad de bloques. 2. El número de tratamientos, a mayor número de estos, se recomienda trabajar con solo 2 bloques. 3. Grado de precisión de la experimentación. 4. Recursos disponibles.

Ventajas DBCADesventajas DBCAPuede usarse con cualquier numero de tratamientos y bloques.Los bloques disminuyen la variación del error experimental.Análisis estadístico sin mayor dificultad.La pérdida de observaciones tiene solución.Después del DCA, tiene el mayor número de grados de libertad para el error experimental.Disminuye la precisión del análisis si no es aplicado correctamente.Se debe buscar homogeneidad entre las unidades experimentales.Diferenciar a que bloque pertenece cada unidad experimental.

VENTAJAS DCLDESVENTAJAS DCLEliminar la variación en dos direcciones.Reducir el error experimental.Análisis experimental sencillo.Ejecución del experimento fácil.Aplicable a la agricultura y ganadería.No se recomienda para experimentos con menos de 4 tratamientos debido a no hay suficientes grados de libertad para el error.No se recomienda para experimentos con más de 8 tratamientos por ser experimentos demasiado grandes.Detección clave de las fuentes de variación.Si se pierden datos de una unidad experimental, su cálculo lleva fórmulas complicadas.

Notación u= media hi= Efecto de la hilera Cj= Efecto de la columna Tk= Efecto del tratamiento Eijk= Error experimental