Familia de diceños para comprar tratamientos

Familia de diseños para comparar tratamientos

Familia de diseños para comparar tratamientos
Los diseños experimentales más utilizados para comparar tratamientos son:
(1) Diseño completamenteal azar (DCA)
(2) Diseño en bloque completamente al azar (DBCA)
(3) Diseño en cuadro latino (DCL)
(4) Diseño en cuadro grecolatino (DCGL)
La diferencia fundamental entre estos diseños es el númerode factores de bloque que incorporan o controlan de forma explícita durante el experimento. La compara- ción de los tratamientos en cuanto a la respuesta media que logran, en cualquiera de estosdiseños, se hace mediante la hipótesis

que se prueba con la técnica estadística llamadaAnalisis de Varianza (ANOVA) con uno, dos, tres o cuatro criterios de clasi…cación, dependiendo del número defactores de bloques incorporados al diseño.

DISEÑO COMPLETAMENTE AL AZAR (DCA) Y ANOVA

El modelo estadístico que describe el comportamiento de la variable observada
Yen cada diseño, incorpora untérmino adicional por cada factor de bloqueo con-
trolado.
De acuerdo con los modelos dados en la tabla, para cada diseño comparativo se tienen almenos dos fuentes de variabilidad:los tratamientos oniveles del factor de interés yel error aleatorio. Se agrega una nueva fuente de variabilidad por cada factor de bloque que se controla directamente. Se observa que los diseños suponen que no hayefectos de interación entre los factores, lo cual sería lo deseable que ocurra; de no ocurrir así, tal efecto se recargaal error y el problema de comparación no se resuelve con éxito.
Un efecto deinteraciónentre dos factores hace referencia a que el efecto de
cada factor depende del nivel en que se encuentra el otro

Supuestos acerca del modelo estadístico

(1)Aditividad: Los factores ocomponentes del modelo estadístico son adi- tivos, es decir la variable respuesta es la suma de los efectos del modelo estadístico.
(2)Linealidad: La relación existente entre los factores o...