DISEÑOS EXPERIMENTALES EN LAS CIENCIAS AGRÍCOLAS

Transcripción

1 DISEÑOS EXPERIMENTALES EN LAS CIENCIAS AGRÍCOLAS

2 EXPERIMENTOS FACTORIALES PRINCIPIOS FUNDAMENTALES

3 CONCEPTOS IMPORTANTES 1 } Experimentos factoriales se refiere al arreglo de los tratamientos, no es un diseño. } Los arreglos factoriales pueden ser usados en DCA, BCA, Parcelas Divididas } Los tratamientos están formados por combinaciones de dos o más factores, los cuales tienen dos o más niveles.

4 CONCEPTOS IMPORTANTES 2 } Las combinaciones ocurren de tal forma que cada nivel de cada factor ocurre con cada nivel del otro factor } Interacción: Cuando dos factores no son independientes. Los cambios de un factor son condicionados por el nivel de otro factor. } Cuando las interacciones son muy grandes, es mas importante conocer el efecto de las interacciones que el efecto principal

5 VENTAJAS } Establecer experimentos en los cuales se necesita explorar varios factores y definir cuales son o no son importantes } Determinar la magnitud de las interacciones } El efecto principal (efecto primario de interés para el investigador) se estima con la misma precisión como si se hubiera investigado un solo factor

6 DESVENTAJAS } A medida que aumenta el número de factores, se incrementa el tamaño del experimento } Se incrementa el costo del ensayo } La uniformidad del material experimental es más complicada } Factoriales muy grandes pueden ser difíciles de interpretar, especialmente si hay interacciones a todos los niveles

7 ANALISIS DE DATOS MEDIDOS VARIAS VECES A TRAVES DEL TIEMPO MEDIDAS REPETIDAS EN TIEMPO

8 QUÉ SON MEDIDAS REPETIDAS? } Cuando una variable de reacción (efecto provocado por TRT) se mide en varios momentos durante un ensayo y su efecto es acumulativo } Hay dos factores de variación que se deben analizar : TRT y Tiempo } Modelo Lineal: Y ij = Trt + (Tiempo ij ) + Trt * Tiempo + E ij + µ

9 Variables de reacción que se miden en varios momentos : Ø Reproducción de una población insectil Ø Mortalidad de una plaga Ø Porcentaje de daño Ø Porcentaje de control EJEMPLOS Ø Degradación de ingrediente activo Ø Conteos microbiológicos Ø Calidad de un alimento

10 POR QUÉ NO ANALIZAR CADA FECHA APARTE? Porque generalmente nos interesa el efecto acumulativo de los TRT Haciendo varios análisis aumentaría el número de pruebas F Cada prueba F adicional aumenta el riesgo de cometer error de Tipo I (concluir que existen diferencias Significativas entre TRT cuando, en realidad, los TRT son iguales)

11 POR QUÉ NO ANALIZAR MEDIAS PROMEDIADAS A TRAVES DEL TIEMPO? El interés es el patrón de los TRT a través del tiempo Pueden haber efectos escondidos al analizar solamente las medias Hay que analizar la interacción Trt * Tiempo,si esta interacción es significativa (P < 0.05), es mejor analizar cada fecha aparte Una interacción puede esconder diferencias verdaderas entre TRT

12 DISEÑO COMPLETAMENTE AL AZAR DCA

13 INTRODUCCION La asignación de los TRT a las UE es completamente al azar, no existe ninguna restricción en la aleatorización DCA es el mejor diseño cuando las UE son homogéneas (Se usa comúnmente en ensayos de laboratorio o cuando se pueden establecer un mayor numero de repefciones)

14 VENTAJAS DEL DCA Flexible en cuanto al número de TRT El número de repefciones de cada TRT puede ser diferente Fácil análisis estadísfco, especialmente si el número de REP de cada TRT es igual Es el diseño con el que se obfene mayor número de GL para el error. La precisión de un EXPT aumenta con el número de GL para el error

15 DESVENTAJA DEL DCA En si no Fene ninguna desventaja Cuando la variación entre Unidades Experimentales es grande se debe escoger otro diseño porque el Error Experimental resulta muy inflado

16 BLOQUES COMPLETOS AL AZAR BCA

17 INTRODUCCION Bloque es un grupo de unidades homogéneas usadas para corregir fuentes de variación debido a gradientes (suelo, ferllidad, pendiente, Lempos, personas, comunidades, ambientes, etc.) Los bloques forman una UE más homogénea para comparar el efecto de los TRT En BCA cada bloque conlene todos los TRT S Bloques Incompletos al Azar(BIA). Los bloques no conlenen todos los tratamientos del experimento

18 VENTAJAS BCA El bloqueo aumenta la precisión removiendo una fuente de variación del Error EXPTL Se puede usar cualquier canldad de bloques y TRT s y el análisis es mucho más fácil cuando cada TRT se repita el mismo número de veces en cada bloque El análisis estadíslco es relalvamente simple

19 DESVENTAJAS BCA Datos perdidos causan dificultades en el análisis Asignación errónea de TRT s a las UE puede causar problemas en el análisis DiWcil el manejo cuando el número de TRT s es elevado Si las UE son homogéneas DCA es mas eficiente

20 EFICIENCIA DE BLOQUES EN EXPERIMENTACION Si P >.05 no es significalvo : NO SE JUSTIFICÓ EL USO DEL BLOQUEO Si P <.05 significalvo: EL USO DE BLOQUES SE JUSTIFICÓ

21 DISEÑO DE PARCELAS DIVIDIDAS PRINCIPIOS Y FUNDAMENTOS

22 INTRODUCCION Parcelas divididas son experimentos mullfactoriales en los cuáles la naturaleza de las unidades experimentales hacen diwcil manejar de la misma manera todas las combinaciones posibles de los factores involucrados El InvesLgador desea aumentar precisión en la eslmación de algunos efectos, y sacrificar precisión en la eslmación de otros

23 CONCEPTOS BASICOS 1 Dos tamaños de unidades experimentales (Parcela y sub- parcela). En algunos casos hay sub- sub- parcelas. Dos factores de interés A y B Las parcelas principales están divididas en unidades mas pequeñas; sub- parcelas, a las cuales diferentes niveles del factor B son aplicadas Los tratamientos aplicados a las sub- parcelas consltuyen un arreglo factorial de los tratamientos

24 CONCEPTOS BASICOS 2 Se asignan aleatoriamente los tratamientos del factor (A) a las parcelas principales arregladas en un DCA, BCA Los tratamientos del segundo factor (B) se asignan aleatoriamente a las sub- parcelas dentro de las parcelas principales

25 CONCEPTOS BASICOS 3 Se sacrifica precisión al eslmar los efectos promedios del factor (A) o parcelas principales Mejor precisión para comparar el efecto del factor (B) o sub- parcelas El error para la Parcela Principal es mayor que el de la Sub- parcela. Esto indica una menor oportunidad de encontrar diferencias entre los niveles del factor asignados a las Parcelas Principales

26 VENTAJAS Permiten el uso eficiente de algunos TRT que requieren Unidades Experimentales de mayor tamaño Proveen mayor precisión en la eslmación del efecto de algunos factores

27 DESVENTAJAS Tamaño del ensayo Uniformidad experimental Interpretación de las interacciones

28 MODELO LINEAL Error a Error b Yijk = µ + τi+ βj + (τβ)ij + λk + (τλ)ik + (βλ)jk + (τβλ)ijk Parcela Principal Sub- parcela