Cuadro grecolatino

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3. Diseños en Bloques Completos al azar
3.1. Diseño en Cuadrado Latino
3.2. Diseño en Cuadrado Grecolatino
3.3. Uso de un software estadístico?

Diseños En Bloques Completos Al Azar
Diseño en Bloques Completos Aleatorizados
Concepto de Bloques Completos Aleatorizados
Un bloque es (en Estadística) un grupo de observaciones que tienen condición de unicidad estadística, esto es,que pueden y deben ser analizadas e interpretadas sólo de modo conjunto.
Se dice que un bloque es un bloque completo cuando todos sus elementos componentes tienen valores válidos (es decir, no omitidos o “missing”). En caso contrario, se dice que el bloque es un bloque incompleto. Generalmente, un bloque está estadísticamente incompleto cuando alguno de los niveles factoriales no posee valores. Elinterés por el análisis estadístico de bloques incompletos

estriba en estudiar el efecto que la omisión (deliberada o no) de cierto nivel factorial tiene sobre la característica estudiada.

Un bloque puede estar fijado o establecido por el investigador de modo arbitrario. En este caso, se dice que ese bloque es un bloque no aleatorio. Pero puede que este bloque esté fijado, configurado oseleccionado según la ley estadística del azar, en cuyo caso se dice que el bloque es un bloque aleatorio.

Diseño de Bloques como Alternativa al ANOVA

El diseño de bloques aleatorizados (completo o no) representa una alternativa al ANOVA y al ANCOVA (Análisis de la Covarianza). Se somete a los sujetos a medidas a un efecto adicional (los bloques) y se les agrupa de acuerdo con suspuntuaciones. Los grupos de sujetos se convierten en los niveles de las variables independientes (VI) de interés en el diseño factorial. La interpretación del efecto principal de las VI de interés es directa. En el caso de ANCOVA, se elimina la variación debida a la(s) covariable(s) de la estimación de la varianza del error y se la evalúa como un efecto principal separado. Además, si en ANCOVA se hubiesenviolado las asunciones de homogeneidad de la regresión, se muestra como una interacción entre los bloques y la(s) VI de interés.

El diseño de bloques aleatorizados (llamado en inglés “blocking”) tiene varias ventajas sobre ANOVA y ANCOVA:

• En primer lugar, no tiene ninguna de las asunciones de ANCOVA o de un ANOVA dentro de sujetos.

• En segundo lugar, la relación entre la(s)covariable(s) potencial(es) y la VD no necesita ser lineal (el blocking es menos poderoso cuando la relación entre covariable y la VD no es lineal). Las relaciones curvilíneas pueden ser estudiadas en ANOVA cuando se analizan tres (o más) niveles de una VI.

El blocking es, por tanto, preferible a ANOVA y ANCOVA en muchas situaciones y, particularmente, cuando se realiza una investigación experimental,en vez de una investigación correlacional.

El blocking se puede ampliar a una situación de múltiples covariables. Es decir, se pueden desarrollar varias nuevas VI, una para cada VI, a través del blocking y, con alguna dificultad, cruzarlas en un diseño factorial. Sin embargo, a medida que aumenta el número de VI, el diseño se vuelve cada vez mayor y más complejo, y esto hace más difícil lainterpretación del los resultados.

Para algunas aplicaciones, sin embargo, ANCOVA es preferible al blocking:

• Cuando la relación entre la VD y las covariables es lineal, ANCOVA es más poderoso que el blocking.

• En el caso de que se cumplan las asunciones de ANCOVA, la conversión de una covariable continua en una VI discreta puede provocar una pérdida de información.

• Finalmente,ciertas limitaciones prácticas podrían prevenir con la suficiente anticipación de la medición eficaz de covariables potenciales sobre el tratamiento estudiado para cumplir la condición de asignación aleatoria de números iguales de sujetos las celdas del diseño. Cuando se intenta realizar un diseño por bloques (blocking) tras el tratamiento, es probable que los tamaños muestrales dentro de las...
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