Estudiante
Páginas: 6 (1384 palabras)
Publicado: 16 de septiembre de 2012
OBJETIVO DEL D. E.
Permitir “controlando las fuentes de variación presentes en el material experimental” que se puedan hacer comparaciones entre los efectos de los tratamientos libres de interferencias
20/05/2010 MCII. E.P. 1
DEFINICION
El diseño es una forma de asignación de los tratamientos a las Unidades Experimentales
20/05/2010
MCII. E.P.
2
DISEÑO COMPLETAMENTE AL AZAR(DCA)
• Cuando usarlo: cuando las UE son Homogéneas • Aleatorización: asignación de los tratamientos a las UE enteramente al azar • Modelo estadístico:
Y ij
Y ij
20/05/2010
i
ij
= µ i+ε ij
MCII. E.P. 3
¿Qué pasa en cada UE?
• En cada UE se realiza un experimento aleatorio • En cada experimento aleatorio se generan dos variables aleatorias: rendimiento en grano y errorexperimental εij • Las variables se pueden relacionar mediante un modelo estadístico
Yij = µ + τ i + ε ij
20/05/2010 MCII. E.P. 4
SUPUESTOS
El modelo es correcto Es aditivo Los errores son v.a independientes Los errores tienen idéntica distribución Están centrados en 0 y tienen varianza constante
εij ~ N (0 ; σ2ε) ∀ i, j
20/05/2010 MCII. E.P. 5
I. ¿Cuándo usarlo?
• Cuando las UE sonhomogeneas
20/05/2010
MCII. E.P.
6
U.E.HOMOGENEAS Animales de la misma camada que reciben tratamientos diferentes
20/05/2010
MCII. E.P.
7
1. Medir velocidad de maduración en 3 procedencias de queso
20/05/2010
MCII. E.P.
8
Aparición de colonias de bacterias de 2 trat. de un mismo suelo
20/05/2010
MCII. E.P.
9
20/05/2010
MCII. E.P.
10
EJEMPLOExperimento para comparar el rendimiento (Ton/ha) de tres variedades de trigo • 9 parcelas de 10 m2 (1x10) “homogéneas” • se siembra cada variedad en tres parcelas (r=3) • Y : v.a. Rendimiento
Yij = µ + τ i + ε ij
20/05/2010 MCII. E.P. 11
PLANO DE CAMPO
V31 V11 V32 V12 V21 V13 V22 V33 V23
20/05/2010
MCII. E.P.
12
RESULTADOS
Variedad=Tratamiento Repetición (1)
(2) 1.92.0 2.3
(3) 2.2 2.6 2.3
1 2 3
1.8 2.1 2.0
20/05/2010
MCII. E.P.
13
En estos casos, como probamos si los efectos de tratamientos son iguales o no????
20/05/2010
MCII. E.P.
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20/05/2010 MCII. E.P. 1
DEFINICION
El diseño es una forma de asignación de los tratamientos a las Unidades Experimentales
20/05/2010
MCII. E.P.
2
DISEÑO COMPLETAMENTE AL AZAR(DCA)
• Cuando usarlo: cuando las UE son Homogéneas • Aleatorización: asignación de los tratamientos a las UE enteramente al azar • Modelo estadístico:
Y ij
Y ij
20/05/2010
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MCII. E.P. 3
¿Qué pasa en cada UE?
• En cada UE se realiza un experimento aleatorio • En cada experimento aleatorio se generan dos variables aleatorias: rendimiento en grano y errorexperimental εij • Las variables se pueden relacionar mediante un modelo estadístico
Yij = µ + τ i + ε ij
20/05/2010 MCII. E.P. 4
SUPUESTOS
El modelo es correcto Es aditivo Los errores son v.a independientes Los errores tienen idéntica distribución Están centrados en 0 y tienen varianza constante
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20/05/2010 MCII. E.P. 5
I. ¿Cuándo usarlo?
• Cuando las UE sonhomogeneas
20/05/2010
MCII. E.P.
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U.E.HOMOGENEAS Animales de la misma camada que reciben tratamientos diferentes
20/05/2010
MCII. E.P.
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1. Medir velocidad de maduración en 3 procedencias de queso
20/05/2010
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EJEMPLOExperimento para comparar el rendimiento (Ton/ha) de tres variedades de trigo • 9 parcelas de 10 m2 (1x10) “homogéneas” • se siembra cada variedad en tres parcelas (r=3) • Y : v.a. Rendimiento
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20/05/2010
MCII. E.P.
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RESULTADOS
Variedad=Tratamiento Repetición (1)
(2) 1.92.0 2.3
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20/05/2010
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En estos casos, como probamos si los efectos de tratamientos son iguales o no????
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