3.diseño de bloques completo al azar

7/25/2019 3.Diseo de Bloques Completo Al Azar

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Es conocido como diseo de doble va declasificacin, las unidades experimentales seagrupan en bloques, siendo stashomogneas dentro de cada bloque yheterogneas entre bloques.

Generalmente el diseo es utilizado enexperimentos de campo; donde existen uno o

ms fuentes de variacin


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1.Las unidades experimentales son heterogneas.2.Las unidades homogneas estn agrupadas formando

los bloques.3.En cada bloque el numero de unidades experimentales

es igual al numero de tratamientos (bloquescompletos)

4.Los tratamientos estn distribuidos al azar en cadabloque.

5.El numero de repeticiones es igual o diferentes al

numero de bloques.


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Al agrupar las unidades experimentalesdentro de bloques, usualmente se obtienemayor precisin, que en el DCR.

Es simple y fcil de planificar. Se puede eliminar tratamientos o bloques

sin complicar el anlisis. Las unidades experimentales perdidas no

causan mucha dificultad. Es flexible con relacin al nmero de

tratamientos y repeticiones


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Cuando el numero de tratamientos eselevado, dificulta tener bloques grandes yhomogneos,

debido a que

se

va

incrementar e

error experimenta .

Cuando se pierde las unidadesexperimentales, se tiene que disminuir losGrados de libertad del error (Gle), lo cual traeconsigo un mayor valor del error

experimental.


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Son utilizadde campo.

os generalmente en experimentos

Se utilizan en cultivos anuales y perennes


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Cada observacin del experimento, es expresada enuna ecuacin lineal en los parmetros, el conjunto

conforma el modelo para el DBCA

Yij =

+ t i +

j + ij i= 1,2,3, ..... t tratamientosj = 1,2,3, ......... r Bloques

Donde

Yij = Es la variable respuesta, = La media poblacional.

ti

= Efecto del i-simo tratamiento.

j = Efecto del j-simo bloque.

ij = Efectos aleatorio, EE


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B

A

C

F

E

D

C

B

D

E

A

F

F

C

A

D

B

E

D

A

F

E

B

C

6. Diseo del DBCA

Bloque I

Bloque II

Bloque III

Bloque VI


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7.- Esquema del diseo


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1. TC = (Y..)2/tr

2. SCTOTAL= Y2ij - TC

3. SCBLOQUES = Y2

.j /t - TC

4. SCTRATAMIENTOS = Y2i. /r - TC

5. SCEE = SCTOTAL- SCBLOQUES- SCTRATAM


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a) Prueba de hiptesis para tratamientos


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La evaluacin comparativa de materia seca en gr/parcela,para cinco tipos de cobertura vegetal, llevadas bajo elDBCR y con cuatro repeticiones. Son los siguientes:


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CALCULO DE SUMAS DE CUADRADOS

Hallar:

1. Termino de correccin TC = 154528.2

2. SCTOTAL = (90)2 + . . + (73)2 - TC = 163438.0 154528.2 = 8909.8

3. SCBLOQUES = 155834.0 154528.2 = 1305.8

4. SCTRATAMIENTO = 159192.0 154528.2 = 4663.8

6. SCERROR = 8909.8 - 1305.8 - 4663.8 = 2940.2


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Resumen del ANVA


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a) Plantear la hiptesis.Ho : T1 = T2 = T3 = T4 = T5Ha : T1 T2 T3 T4 T5

b) Nivel de significacin

= 0.05 0.01

c) Prueba estadsticaFcal= 1165.95/245.02 = 4.74


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d) Decisin estadstica.Fcal = 4.74

F0.05 (3, 12) = 3.26 F0.01 (3, 12) = 5.41

Como Fcal F se acepta la Ho

e) Conclusin:Existe evidencias estadsticas para afirmar que los tipos decoberturas presentan diferentes comportamientos para lamateria seca


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a) Plantear la hiptesis.Ho: 1 = 2 = 3 = 4Ha: 1 2 3 4

b) Nivel de significacin

= 0.05, 0.01

c) Prueba estadsticaFcal= 1.78


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de cobertura vegetal en la materia seca

d) Decisin estadstica.Fcal = 1.78

F0.05 (4, 12) = 3.49 F0.01 (4, 12) = 5.95

Como el Fcal

F

, se acepta la Ho

e) ConclusinExiste evidencias estadsticas para afirmar que losBloques presentan similares comportamientos los tipos


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