UNIVERSIDAD DE SAN CARLOS DE GUATEMALACENTRO UNIVERSITARIO DE OCCIDENTEDIVISION CIENCIA Y TECNOLOGIA AREA COMUN AGRONOMIA Y GALMETODOLOGIA DE LA INVESTIGACION LIC. EDUARDO VITAL

DISEOS EXPERIMENTALES

JOSE DAVID AGUILAR MENDOZA 201430875BETZAIDA ASUCENA LOPEZ CARMELO 201431596ALFREDO YONATAN GARCIA TZUL 201432075JASON ADONIS IXCHOP DOMINGO 201431570WILSON LEONEL SILVESTRE CARDONA 2014316801. Diseo de parcelas apareadas o tratamientos apareados:Este diseo consiste en aparear unidades experimentales vecinas o muy similares y aplicar a cada una el tratamiento en estudio, haciendo la aplicacin por sorteo, emplear el mayor numero de pares y luego estudiar las diferencias entre los pares, considerando a dichas diferencias como muestra de una poblacin. Este diseo se usa cuando se tienen nicamente dos tratamientos por comparar, y en las siguientes condiciones:a) Cuando las unidades experimentales, parcelas o el suelo son muy heterogneos, pero hay similitud entre parcelas contiguas o las unidades experimentales estn correlacionadas. b) Cuando se tiene un reducido numero de unidades experimentales. Si el material es muy heterogneo, de ser posible se usaran mas pares cuanto mas heterogneo sea. c) Cuando es posible aparear. 2. Diseo de comparacin de grupos sorteados:consiste en dividir el numero de unidades experimentales en dos grupos; sortear los tratamientos para cada grupo y luego comparar las medias de cada grupo considerando a cada uno de estos como una muestra de una poblacin, por lo cual se estarn comparando dos muestras de dos poblaciones independientes.Este diseo se usa en aquellos casos en que se estudian dos tratamientos en un grupo de unidades experimentales, y en las siguientes condiciones: a) Unidades experimentales relativamente homogneas. b) Cuando no es posible aparear. c) Cuando se comparan medias de dos poblaciones o muestras independientes, no apareadas.

3. Diseo de distribucin completamente al azar:Esta distribucin se usa cuando se estudian dos o mas tratamientos bajo las siguientes condiciones:a) Lugar y unidades experimentales muy uniformes (suelo homogneo, en laboratorios, invernadero, gallineros, etc.) b) Cuando sea probable que un experimento se pierda. c) Cuando se tiene un experimento pequeo y donde la mayor precisin de otras distribuciones no compensa la perdida de grados de libertad del error. 4. Diseo de distribucin de bloques al azar: El diseo de bloques al azar se usa por tanto, donde las unidades experimentales pueden agruparse en bloque relativamente homogneos, de manera tal que las diferencias observadas entre unidades sean primordialmente debidas a los tratamientos.Este diseo se lleva a cabo bajo las siguientes condiciones:a) Cuando el numero de tratamientos es de 3 a 15.

b) Cuando el numero de tratamientos es de 3 a 5, en cuyo caso deben tenerse como mnimo seis repeticiones, para contar con suficientes grados de libertad del error experimental. c) Cuando se conoce el gradiente de la variabilidad, en cuyo caso los bloques deben orientarse perpendicularmente al gradiente y las unidades experimentales deben tener su mayor dimensin en la misma direccin y sentido que dicho gradiente.

5. Diseo de distribucin de cuadro latino:Esta distribucin es muy eficaz cuando el numero de tratamientos esta entre 4 y 10. Tiene la desventaja de que es rgido en el numero de repeticiones y en agrupar los tratamientos en hileras y columnas en tal forma que no se repita ningn tratamiento en fila ni en columna; adems se reducen los grados de libertad para el error experimental.Este diseo se debe llevar a cabo bajo las siguientes condiciones:a) Dividir el lote, o lugar de experiencia en un numero de unidades experimentales igual al cuadrado del numero de tratamientos. b) El numero de repeticiones debe ser igual al numero de tratamientos. c) Formar hileras y columnas de unidades experimentales iguales al numero de repeticiones y de tratamientos. d) Distribuir los tratamientos en tal forma que no se repita en hilera o columna.

6. Diseo de distribucin de cuadro latino modificado:Esta distribucin es til cuando se tiene un numero de 20 a 30 tratamientos y el numero de repeticiones es 4 o 6, o el numero de tratamientos es mltiplo del de repeticiones, tiene la ventaja de aprovechar la eficacia de la distribucin en bloques y la del cuadro latino.7. Diseo de distribucin de bloques incompletos:Cuando el numero de tratamientos es alto, como cuando se evalan lneas, cruzas, mestizos, etc. en programas de geotecnia, la distribucin en bloques que incluyan todos los tratamientos es poco eficaz, por que los bloques resultaran muy largos y se afectaran mas los tratamientos por la accin de la heterogeneidad del suelo, ya que la primera unidad experimental quedara muy lejos de la ultima. En tales circunstancias, se han ideado distribuciones, en las cuales se usen bloques pequeos que solo incluyan parte del numero total de tratamientos, generalmente la raz cuadrada del numero total. Dentro de estas distribuciones esta el grupo de distribuciones ltice. Se realiza de la forma siguiente:a) Tener un numero de tratamientos igual a un cuadrado perfecto; por ejemplo: 25, 36, 49, 64, 81, etc. Los mas comunes son el ltice con 25, 49 y 81 tratamientos, que se llama ltice 5 x 5, 7 x 7 y 9 x 9, respectivamente. b) Cada bloque incompleto contiene la raz cuadrada del numero total de tratamientos y se designa con la letra k2, puede ser de 25, 36, 49, etc., y entonces cada bloque incluir nicamente cinco, seis o siete tratamientos, respectivamente. c) Formar dos grupos, denominados grupo X y grupo Y, incluyendo cada grupo los k2 tratamientos.

1) Tratamiento: procedimiento aplicado a una o ms de las variables independientes que generar o no un cambio en los valores de las variables dependientes.2) Repeticin: son las veces en que se aplica el tratamiento, que ser evaluado por medio de tcnicas estadsticas.3) Testigo: sujeto o tratamiento de comparacin.4) Unidad experimental: es el material lugar o sujeto en donde se aplican los tratamientos en estudio.5) Error experimental: es la variacion debida a diferencias entre unidades experimentales tratadas en forma similar.