Science">
Nothing Special   »   [go: up one dir, main page]
Scribd Logo
Cargar

¡Te damos la bienvenida a Scribd!

  • 160 vistas

    Diseño Cuadrado Latino (DCL) : Universidad Nacional Agraria La Molina Dpto. de Estadística e Informática

    Cargado por

    Cathi Candiotti
    Este documento describe el diseño cuadrado latino (DCL), un diseño experimental que asigna tratamientos a unidades experimentales de manera aleatoria en una tabla de bloques dobles. El DCL permite separar y cuantificar las variaciones debidas a los tratamientos, bloques de filas y bloques de columnas. Requiere t2 unidades experimentales para t tratamientos. Proporciona precisión al identificar dos fuentes de variabilidad, pero no es flexible en el número de tratamientos. Incluye un ejemplo aplicando el DCL para comparar el rendimiento de varied

    Copyright:

    © All Rights Reserved
    Descargue como PDF, TXT o lea en línea desde Scribd

    Diseño Cuadrado Latino (DCL) : Universidad Nacional Agraria La Molina Dpto. de Estadística e Informática

    Cargado por

    Cathi Candiotti
    160 vistas31 páginas
    Este documento describe el diseño cuadrado latino (DCL), un diseño experimental que asigna tratamientos a unidades experimentales de manera aleatoria en una tabla de bloques dobles. El DCL permite separar y cuantificar las variaciones debidas a los tratamientos, bloques de filas y bloques de columnas. Requiere t2 unidades experimentales para t tratamientos. Proporciona precisión al identificar dos fuentes de variabilidad, pero no es flexible en el número de tratamientos. Incluye un ejemplo aplicando el DCL para comparar el rendimiento de varied

    Título original

    DCL_

    Derechos de autor

    © © All Rights Reserved

    Formatos disponibles

    PDF, TXT o lea en línea desde Scribd

    ¿Le pareció útil este documento?

    ¿Este contenido es inapropiado?

    Este documento describe el diseño cuadrado latino (DCL), un diseño experimental que asigna tratamientos a unidades experimentales de manera aleatoria en una tabla de bloques dobles. El DCL permite separar y cuantificar las variaciones debidas a los tratamientos, bloques de filas y bloques de columnas. Requiere t2 unidades experimentales para t tratamientos. Proporciona precisión al identificar dos fuentes de variabilidad, pero no es flexible en el número de tratamientos. Incluye un ejemplo aplicando el DCL para comparar el rendimiento de varied

    Copyright:

    © All Rights Reserved
    Descargue como PDF, TXT o lea en línea desde Scribd
    Descargar como pdf o txt
    160 vistas31 páginas

    Diseño Cuadrado Latino (DCL) : Universidad Nacional Agraria La Molina Dpto. de Estadística e Informática

    Cargado por

    Cathi Candiotti
    Este documento describe el diseño cuadrado latino (DCL), un diseño experimental que asigna tratamientos a unidades experimentales de manera aleatoria en una tabla de bloques dobles. El DCL permite separar y cuantificar las variaciones debidas a los tratamientos, bloques de filas y bloques de columnas. Requiere t2 unidades experimentales para t tratamientos. Proporciona precisión al identificar dos fuentes de variabilidad, pero no es flexible en el número de tratamientos. Incluye un ejemplo aplicando el DCL para comparar el rendimiento de varied

    Copyright:

    © All Rights Reserved
    Descargue como PDF, TXT o lea en línea desde Scribd
    Descargar como pdf o txt
    Está en la página 1de 31

    UNIVERSIDAD NACIONAL AGRARIA LA MOLINA

    Dpto. de Estadística e Informática

    Diseño Cuadrado Latino


    (DCL)
    Objetivos

    Entender los fundamentos


    de un diseño en cuadrado
    latino, analizar e
    interpretar sus resultados.

    2
    Diseño Cuadrado Latino

    Las unidades experimentales (UE) son


    clasificadas de acuerdo a una distribución
    de bloqueo doble (filas y columnas).
    La distribución de los tratamientos a las UE
    se realiza al azar y de manera tal que los
    tratamientos deben aparecer solo una vez
    en cada fila y en cada columna.
    El número total de U.E. necesarias para un
    experimento en este diseño es t2.

    3
    Ventajas y desventajas

    Ventajas:
    -La identificación y separación de dos fuentes de
    variabilidad permite incrementar la precisión
    experimental.
    Desventajas:
    -El diseño no es flexible ya que el número de
    tratamientos depende del número de filas y
    columnas que se disponga.
    -La existencia de interacciones de 2 efectos ó 3
    efectos va incluida en el error experimental

    4
    Croquis experimental

    Bloque Bloque Bloque Bloque


    Columna Columna Columna Columna
    1 2 3 4

    Bloque Fila 1 T1 T2 T3 T4
    Bloque Fila 2 T2 T1 T4 T3
    Bloque Fila 3 T3 T4 T1 T2
    Bloque Fila 4 T4 T3 T2 T1

    5
    Modelo Aditivo Lineal
    Y(i ) jk     (i )   j   k   (i ) jk i  1, 2, ,t
    j  1, 2, , t
    k  1, 2, , t

    Y(i ) jk valor observado en el i-ésimo tratamiento y la j-ésima repetición.


     efecto de la media general.
     (i ) efecto del i-ésimo tratamiento.

     j efecto del j-ésimo bloque fila.

     ij efecto del k-ésimo bloque columna.

     k efecto del error experimental en el i-ésimo tratamiento y la j-


    ésima repetición.
    6
    Análisis de Varianza
    Fuente de Grados de Suma de Cuadrados Fcal
    Variación Libertad Cuadrados Medios
    Tratamientos t-1 SC(Trat) SC(Trat)/(t-1) CM(Trat)/CM(Error)
    Bloques Fila t-1 SC(Bloq. Fila) SC(Bloq Fila)/(t-1)
    Bloque Col t-1 SC(Bloq. Col) SC(Bloq Col)/(t-1)
    Error (t-2)(t-1) SC(Error) SC(Error)/(t-2)(t-1)
    Total t2-1 SC(Total)

    7
    . Análisis de Varianza -Hipótesis
    Para el Modelo I (Efectos fijos)

    H 0 :  (i )  0 i  1, ,t H 0 : (i )   i  1, , t

    H1 :  (i )  0 Para algún i H1 : (i )   Para algún i

    CMTrat
    F ~ FGLTrat ,GLError 
    CMError
    Regla de Decisión
    La hipótesis nula se rechaza con un nivel de significancia , si:
    F  F1 ,GLtrat ,GLError 

    8
    Ejemplo de aplicación
     Para comparar el rendimiento de cuatro variedades de
    trigo (A, B, C y D) se llevó a cabo un experimento
    conducido en D.C.L. en parcelas con diferentes
    concentraciones de fósforo y diferentes tipos de riego.
    Los resultados experimentales se presentan expresados
    en Kg. por parcela.
    CONCENTRACION TIPOS DE RIEGO
    FOSFORO Total
    1 2 3 4
    1 10.5 ( C ) 07.7 ( D ) 12.0 ( B ) 13.2 ( A ) 43.4
    ¿Factor, 2 11.1 ( B ) 12.0 ( A ) 10.3 ( C ) 07.5 ( D ) 40.9
    tratamiento,U.E.
    Variable 3 05.8 ( D ) 12.2 ( C ) 11.2 ( A ) 13.7 ( B ) 42.9
    respuesta,
    aleatorizacion, 4 11.6 ( A ) 12.3 ( B ) 05.9 ( D ) 10.2 ( C ) 40.0
    por que bloque
    DCL? Total 39.0 44.2 39.4 44.6 167.2

    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    24
    25
    26
    27
    28
    29
    30
    ¿Factor,
    tratamiento,U.E.
    Variable
    respuesta,
    aleatorizacion,
    por que bloque
    DCL?

    31

    También podría gustarte