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 El diseño de bloques completos al azar es un de los
diseño experimental que tienen mayores
aplicaciones en la carrera de ingeniería
agroindustrial como en la ingeniería agronómica.
 Este diseño es especialmente útil para experimentos
de campo en donde no es muy alto el numero de
tratamiento que se evalúan y el área experimental
sigue un gradiente de productividad predecible.
Características Generales del DBCA
 El modelo lineal que define a un diseño de bloques
completos al azar es el siguiente:
Yij =  +  i + i + ij
donde:
Yij = es la respuesta observada con el tratamiento i
en el bloque j
 = es la media total general
Ti = es el efecto del j-ésimo nivel del factor de
interés.
 i= es el efecto del i-ésimo bloque.
Eij = Es el termino de error asociado al tratamiento i
en el bloque j
 Obtener el Factor de Corrección (F.C.)
F.C. = gran total al cuadrado/# unidad
experimental
 Obtener la Suma de cuadrados total
 Obtener la suma de cuadrados de bloque
 Obtener suma de cuadrados del error
 Obtener grados de libertad
 Obtener cuadrados medios
 Obtener valores de F
 Obtener el Coeficiente de Variación
Obtener el coeficiente de
determinación R²
• R² indica la proporción de la suma de cuadrados
total que es explicada por la variación de bloques y
entre tratamientos.
• conforme el valor R² se aproxima a 1.0 esto indicara
que los datos analizados tuvieron un mejor ajuste
del modelo lineal.
Calcular la eficiencia relativa del
bloqueo
 Si ERB >1.0 esto indicara que con la formación de
bloques se redujo el error experimental con la relación
al diseño completamente aleatorizado y por lo tanto el
diseño de bloques completos al azar resulto eficiente.
 Si ERB < 1.0 esto indicara que con la formación de
bloques no se redujo el error experimental y por lo
tanto el diseño completamente aleatorizado hubiera
sido más eficiente.
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  • 1.
  • 2.  El diseño de bloques completos al azar es un de los diseño experimental que tienen mayores aplicaciones en la carrera de ingeniería agroindustrial como en la ingeniería agronómica.  Este diseño es especialmente útil para experimentos de campo en donde no es muy alto el numero de tratamiento que se evalúan y el área experimental sigue un gradiente de productividad predecible.
  • 4.  El modelo lineal que define a un diseño de bloques completos al azar es el siguiente: Yij =  +  i + i + ij donde: Yij = es la respuesta observada con el tratamiento i en el bloque j  = es la media total general Ti = es el efecto del j-ésimo nivel del factor de interés.  i= es el efecto del i-ésimo bloque. Eij = Es el termino de error asociado al tratamiento i en el bloque j
  • 5.  Obtener el Factor de Corrección (F.C.) F.C. = gran total al cuadrado/# unidad experimental  Obtener la Suma de cuadrados total
  • 6.  Obtener la suma de cuadrados de bloque
  • 7.  Obtener suma de cuadrados del error  Obtener grados de libertad
  • 9.  Obtener valores de F  Obtener el Coeficiente de Variación
  • 10. Obtener el coeficiente de determinación R² • R² indica la proporción de la suma de cuadrados total que es explicada por la variación de bloques y entre tratamientos. • conforme el valor R² se aproxima a 1.0 esto indicara que los datos analizados tuvieron un mejor ajuste del modelo lineal.
  • 11. Calcular la eficiencia relativa del bloqueo  Si ERB >1.0 esto indicara que con la formación de bloques se redujo el error experimental con la relación al diseño completamente aleatorizado y por lo tanto el diseño de bloques completos al azar resulto eficiente.  Si ERB < 1.0 esto indicara que con la formación de bloques no se redujo el error experimental y por lo tanto el diseño completamente aleatorizado hubiera sido más eficiente.