Este documento describe el diseño de bloques completos al azar (DBCA) para agrupar unidades experimentales en bloques de manera que los tratamientos se apliquen dentro de cada bloque. La variabilidad entre bloques será mayor que dentro de los bloques, por lo que las diferencias entre tratamientos no se verán afectadas. Durante el experimento, todas las parcelas dentro de cada bloque deben tratarse de la misma manera excepto en la aplicación del tratamiento que se está midiendo.

1. 2.2. Diseño de Bloques
Completos al Azar
(DBCA)
Introducción
El objetivo de este diseño
es reunir las Unidades
Experimentales (UE) a las
cuales se aplicarán los
tratamientos, en bloques
de cierto tamaño, de tal
modo que los
tratamientos se efectúen
dentro de cada bloque.
La variabilidad entre unidades experimentales de bloques diferentes
será mayor que entre unidades dentro del mismo bloque, como
consecuencia, las diferencias encontradas entre unidades se debe
principalmente a discrepancias entre tratamientos.
La disparidad que no se deba a tratamiento, se minimiza por el diseño y
forma parte del error experimental. De acuerdo con esto, es fácil observar
que la variabilidad entre bloques no afecta las diferencias entre medias
de tratamientos, porque en cada bloque aparece una vez cada
tratamiento, y así los bloques y tratamientos son ortogonales.
Durante el experimento todas las parcelas dentro del bloque se deben
tratar igual, excepto cuando se aplique un tratamiento cuyo efecto se
quiera medir. Ejemplo, si los tratamientos son niveles de fertilización,
todos los demás factores como preparación del suelo, época, densidad de
siembra, labores de cultivo, uso de plaguicidas, riego y variedades deben
ser exactamente iguales para todas las parcelas; sino es así, se
introducirían otras fuentes de variación cuyo efecto no se podría medir y
ocultarían el efecto de los tratamientos en estudio.

2. .-

4. Solución:

6. Los resultados muestran que 13.08 > 4.56, con α = 0.01, 5 y 15 grados de libertad. Los datos de la
tabla 3.3 indican que se debe rechazar Ho , por tanto, existen diferencias entre tratamientos. La
prueba de significancia establecerá la superioridad estadística de una variedad respecto de otras.

7. Se aplica la prueba de Duncan porque son
pocos tratamientos (ver la tabla 3.4).

8. Ejercicio 1. Se establece un experimento para evaluar la respuesta de las semillas de palma
camedor a cinco tratamientos de escarificación con el fin de reducir su periodo de latencia y
evaluar su porcentaje de germinación. Los resultados son : número de semillas germinadas por
tratamiento y por repetición (registrados en la tabla de abajo). Establecer la hipótesis nula y
alternativa, hacer la ANOVA, probar la hipótesis establecida y comparar las medias de los
tratamientos por el método de su elección.
Repeticiones (Bloques)
Tratamientos I II III IV
T1 (Ácido sulfúrico 30%) 13 18 15 16
T2 (Agua oxigenada 5%) 45 39 38 27
T3 (Escarif. Mecánica) 18 39 35 29
T4 (Agua caliente a 75%) 0 0 0 0
T5 (Testigo- Sin trat.) 19 38 20 20
Investigar el procedimiento para la estimación de datos y observaciones perdidas.
Ejemplificar.