DBCA CON SUBMUESTRAS

Universidad de las Fuerzas Armadas-ESPECarrera de Ingeniería Agropecuaria Santo Domingo

Departamento de Investigación y Biometría

DISEÑO EXPERIMENTAL:DBCA CON SUBMUESTRAS

Ing. Milton Vinicio Uday Patiño, Mg. Sc.Docente

[email protected]@espe.edu.ec 0989035236

Área Académica: km 24 vía Santo Domingo-Quevedo-EcuadorJulio 2015

El DBCA CON SUBMUESTRAS:

Se lo emplea cuando el investigador no esta interesado en:

• Tomar los datos de toda la unidad experimental.

• Generalmente con el fin de ahorrar tiempo y trabajo, o por conveniencia.

• Los datos son tomados en partes o porciones de la unidad experimental, las que se constituyen o conocen como submuestras.

Cuando se utiliza este diseño es necesario en el ADEVA distinguir entre:

• Error experimental (variación entre UE de un mismo tratamiento) y,• Error de muestreo (variación entre submuestras en una misma UE), al

que dan lugar las submuestras tomadas de la unidad o parcela experimental.

Se espera que el error experimental sea de mayor magnitud que el error de muestreo; es decir, que la variación entre unidades experimentales va a ser mayor que la variación entre submuestras dentro de la unidad experimental.

Para determinar si hay significación entre bloques o tratamientos, se divide el cuadrado medio de estas fuentes de variación para el cuadrado medio del error experimental.

Fuente de variación GL SC CM Fc Ftabular0,05 0,01

Repeticiones r-1 Tratamientos t-1 Error experimental (r-1) (t-1) Error de muestreo rt (s-1) TOTAL trs-1

1-trs)( GLT

1-r GLr

1- tGLt

1)-1)(t-(r GLe nGTFC

CORRECCIÓNDEFACTOR2)(

GRADOS DE LIBERTAD Y FACTOR DE CORRECCIÓN

SUMA DE CUADRADOS

FCX i2 SCT

FCts

r SCr

2i

FCrsti 2

SCt

SCt -SCr-SCe UESC

SCe-SCt-SCr-SCT eoSCe.muestr

Para el cálculo de la suma de cuadrados de las unidades experimentales SCUE se aplica la fórmula:SCUE = (ΣUE2 /s) - FC

CUADRADOS MEDIOS

GLrSCr CMr

GLtSCt CMt

GLeSCe CMe

eoGLe.muestr. eoCMe.muestr muestreoSCe

CUADRADOS MEDIOS

CMeCMtFt

nGTX muestreoCMes .

100*XsCV

trCMesx

ESTADISTICA (Fcalculado) MEDIA GENERAL DEL EXPERIMENTO DESVIACIÓN ESTANDAR

COEFICIENTE DE VARIACIÓN

ERROR ESTANDAR DE LA MEDIA DE TRATAMIENTO

EJERCICIOCon el fin de controlar el ataque del pulgón en el cultivo de trigo, se aplicaron dos insecticidas, A fue el testigo, B y C los dos productos comerciales. De cada unidad experimental se cosecharon tres subparcelas (submuestras). Los datos se registraron en gramos de trigo por submuestra. DBCA con seis repeticiones.

Cuadro. Respuesta del trigo en gramos por submuestra a la aplicación de dos insecticidas

Tratamientos RepeticionesTotal tratamientos1 2 3 4 5 6

A45 30 17 43 32 53 50 40 57 23 39 4639 35 42 11 47 43

Total UE. 134 105 116 77 118 142 692

B68 50 51 60 85 83 40 84 83 64 74 7449 74 66 65 87 64

Total UE. 157 208 200 189 246 221 1221

C53 54 24 57 76 62 46 63 85 33 48 5743 112 88 28 42 59

Total UE. 142 229 197 118 166 178 1030

Total repeticiones 433 542 513 384 530 541 2943

Bloque Tratamiento Submuestra Rendimiento_g

1 1 1 451 1 2 501 1 3 391 2 1 681 2 2 401 2 3 491 3 1 531 3 2 461 3 3 432 1 1 302 1 2 402 1 3 352 2 1 502 2 2 842 2 3 742 3 1 542 3 2 632 3 3 1123 1 1 17

3 1 2 573 1 3 423 2 1 513 2 2 833 2 3 663 3 1 243 3 2 853 3 3 884 1 1 434 1 2 234 1 3 114 2 1 604 2 2 644 2 3 654 3 1 574 3 2 334 3 3 285 1 1 325 1 2 395 1 3 475 2 1 855 2 2 745 2 3 875 3 1 765 3 2 485 3 3 426 1 1 536 1 2 466 1 3 436 2 1 836 2 2 746 2 3 646 3 1 626 3 2 576 3 3 59

Bloque Tratamiento Submuestra Rendimiento_g

1 1 1 451 1 2 501 1 3 391 2 1 681 2 2 401 2 3 491 3 1 531 3 2 461 3 3 43

Organización de datos para análisis en Infostat.

Análisis de resultados.

1. Organizar los datos en Excel2. Copiar los datos de Excel y pegarlos en Infostat3. Ir a la pestaña “Análisis de la varianza”4. Seleccionar rendimiento como la variable dependiente.5. Seleccionar bloque, tratamiento y submuestra como

variable de clasificación.6. Aceptar7. Especificar los términos del modelo así:

1. Bloque2. Tratamiento3. Bloque*Tratamiento

8. Aceptar

Salida de resultados de INFOSTAT

Para bloque ns, tratamientos ** ; entonces se debe aplicar una prueba de significación para los tratamientos

Fuentes de variaciónBloque Tratamiento Bloque*Tratamiento Error ExperimentalError Experimental Error MuestreoTotal

Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión EstudiantilVersión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil









Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil Versión Estudiantil

Producto1 Producto2 Testigo

Tratamiento

0,00

18,75

37,50

56,25

75,00

Ren

dim

ient

o_g

A

A

B

A

A

B

Título












Tratamiento

0,00

18,75

37,50

56,25

75,00

Ren

dim

ient

o_g

A

A

B

A

A

B

Título












Tratamiento

0,00

18,75

37,50

56,25

75,00

Ren

dim

ient

o_g

A

A

B

A

A

B

Título

ANALISIS FUNCIONAL O PRUEBA DE SIGNIFICANCIA

DMS DUNCAN TUKEY

Luego se debe interpretar el resultado

Gracias

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Design

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