BRANTH EMILIANO ALEGRE GRAJEDA
CODIGO:181898
DISEÑO EN PARCELAS SUBDIVIDIDAS
El Diseño en Parcelas Subdivididas, surge de la adición de un tercer factor en el Diseño
de Parcelas Divididas mediante la división de las Subparcelas; esto es, cada bloque o
réplica se divide conformándose las llamadas parcelas completas (tratamientos
principales), luego cada parcela completa es dividida (agregando un segundo factor)
conformándose las subparcelas (parcelas subdivididas), finalmente se añade un tercer
factor a la última división, conformándose así las sub subparcelas.
Este diseño es de gran utilidad cuando el investigador desea mantener agrupadas combinaciones de tratamientos o facilitar las operaciones de campo, sin embargo, la
restricción adicional a la distribución aleatoria hace necesario el cálculo de un tercer
término del error, el cual se utilizara para probarlos efectos principales del factor aplicado
a la sub subparcela, así como todas las interacciones que incluyen a dicho factor; cuando se está en presencia de un modelo de efectos fijos. Cuando se está en presencia
de un modelo de efectos aleatorios o mixto, el esquema de análisis no es tan sencillo ni
directo, Montgomery [1], acota que en el caso de modelos mixtos donde todas las
interacciones deben ser consideradas en el estudio, es necesario sintetizar un error
mediante combinaciones lineales de cuadrados me-dios, para lo cual sugiere un
procedimiento atribuido a Satterthwaite , éste bajo condiciones a los grados de libertad,
aproxima dichas combinaciones lineales a una distribución F. Esto es, los cuadrados
medios se seleccionan tales que E (CME') - E(CME") sea igual a un múltiplo del efecto
(el pará-metro del modelo o el componente de la varianza) considerado en la hipótesis
nula.
Entonces, el estadístico de prueba definido en (1), se distribuye aproximadamente como
Fp.q, con p y q grados de libertad, definidos en el apartado posterior. La teoría subyacente
de esta prueba es que tanto el numerador como el denominador en [1] se distribuyen
aproximadamente como múltiplos de variables aleatorias ji-cuadrada y puesto que tanto
en el numerador como el denominador están compuestos por combi-naciones lineales de
cuadrados medios, es-tos son independientes. En este orden de ideas, Borges Fernandes
[3], calcula algebraicamente los componentes de varianza para experimentos en Parcelas
Parcelas Divididas con un esquema factorial en las parcelas principales, donde establece
entre sus conclusiones que siempre que el modelo sea aleatorio o por lo menos exista un
factor aleatorio, es necesario hacer combinaciones lineales de los cuadrados me-dios,
a fin de obtener los estadísticos de pruebas F apropiados para los efectos principales
y para la interacción de dos factores distribuidos en las parcelas principales; usando
para ello la aproximación de Satterthwaite. Vale la pena acotar que Satterthwaite
(mencionado por Montgomery [1]), sugiere prestar bastante atención al aplicar el
procedimiento, puesto que pueden producir resultados negativos en caso de grados de
libertad relativamente pequeños en cada cuadrado medio; ante tal dificultad existen
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métodos alternos como el Método de grandes muestras adicionales propuesto por
Graybill y Wang [4] o el método de Máxima Verosimilitud.
ANEXO
EJERCICIO PRÁCTICO SOBRE PARCELAS SUBDIVIDIDAS EN DBCA
Se realizó un experimento sobre el efecto de tres
sistemas de labranza de suelos en el cultivo de la papa. Para este efecto se utilizó el Diseño
de parcelas
subdivididas en DBCA con cuatro repeticiones. Los
factores en estudio fueron:
Parcelas (A):
a1 = Labranza con tractor (aradura, rastrado y surcado)
a2 = Labranza con yunta (aradura y surcado)
a3 = Labranza mínima: hoyo por golpe.
Parcelas (B):
b1 = Yungay.
b2 = Kori INIA.
b3 = CICA.
Los resultados de rendimientos sub parcelarios en t/ha se tiene en el siguiente cuadro:
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ANVA PARCELAS SUB-DIVIDIDAS DBCA
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Conclusiones del ANVA:
A partir del ANVA de parcelas se tiene:
•
Entre los 4 bloques utilizados en el experimento no existe diferencias estadísticas.
•
Entre los 3 tipos se sistemas de labranza de suelos existe diferencias estadísticas
hasta Con 99% de confianza.
•
Respecto a las 3 variedades de papa se tiene también diferencia estadística hasta
con 99% de confianza.
•
No existe interacción entre sistemas de labranza y variedades de papa.
ARREGLO EN FRANJAS.
Se usa en experimentos Bifactorial cuando ambos factores se quieren estudiar con igual
interés (alto grado de distribución de las franjas y parcelas) o cuando los niveles de ambos
factores requieren de mucho terreno. El tipo de distribución más usado es: bloques al azar.
Arreglo: franjas Ejp:
Procedimiento:
- Cada bloque = 1 repetición
4 bloques
- Cada bloque se divide en franjas verticales y horizontales, de donde: las verticales
representan a 1 factor y las horizontales al otro factor
Las franjas (verticales y horizontales) de cada bloque se sortean al azar.
Bloque I = 1er repetición
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Ej: Compare los rendimientos de 8 variedades de pastos de corte (factor1:
8) y la frecuencia de riegos (factor 2: 4 niveles). Evalúe la interacción
variedad x número de riego.
Factor 1 A: variedades: 1….8 niveles Factor 2B: riego: 4 niveles (2 riegos,
3, 4 y 5 riegos por semana) No. Repeticiones: 6 = No. De bloques= 6
Tratamientos: 8 x 4 = 32 unidades experimentales (tratamientos: 32)
(6 repeticiones): 32 x 6 = 192 unidades en 6 bloques, 32 parcelas/bloque
(8 x 4)
Arreglo: parcelas en franjas y distribución: bloques al azar (franjas
horizontales y verticales sorteadas).
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