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Capítulo 9
Diseños en cuadrados de Youden
9.1. Introducción
Hemos estudiado que en el diseño en cuadrado latino se tiene que verificar que los
tres factores tengan el mismo número de niveles, es decir que haya el mismo número de
filas, de columnas y de letras latinas. Sin embargo, puede suceder que el número de niveles
disponibles de uno de los factores de control sea menor que el número de tratamientos, en
este caso estariamos ante un diseño en cuadrado latino incompleto. Estos diseños fueron
estudiados por W.J. Youden y se conocen con el nombre de cuadrados de Youden.
Consideremos de nuevo el experimento sobre el rendimiento de la semilla de trigo, en el
que se está interesado en estudiar 4 tipos de semillas y se desea eliminar estadísticamente
el efecto del tipo de insecticida y abono. Pero supongamos que sólo se dispone de 3 tipos
de abono. Para realizar este experimento se decidió utilizar un cuadrado de Youden con 4
filas, los tipos de insecticidas (i1, i2, i3 ,i4), 3 columnas, los tipos de abono (a1, a2, a3) y 4
letras latinas, los tipos de semillas (A, B, C, D). Los datos correspondientes se muestran
en la Tabla 5-15 y dan lugar al Ejemplo 5-3
Tabla 5-15 Datos para el Ejemplo 5-3
Cuadrado de Youden
Abonos
Insecticidas a1 a2 a3
i1 A 23 B 25 C 16
i2 B 18 C 15 D 17
i3 C 19 D 25 A 18
i4 D 21 A 12 B 20
Observamos que este diseño se convierte en un cuadrado latino si se le añade la columna
1
2 Diseños en cuadrados de Youden
D, A, B, C. En general, un cuadrado de Youden podemos considerarlo como un cuadrado
latino al que le falta al menos una columna. Sin embargo, un cuadrado latino no se convierte
en un cuadrado de Youden eliminando arbitrariamente más de una columna.
Un cuadrado de Youden se puede considerar como un diseño en bloques incompletos
balanceado y simétrico en el que las filas corresponden a los bloques. En efecto, si asignamos
el factor principal a las letras latinas,
un factor secundario, el que tiene el mismo número de niveles que el factor principal,
a las filas,
un factor secundario, el que tiene menor número de niveles que el factor principal, a
las columnas,
entonces, un cuadrado de Youden es un diseño en bloques incompletos balanceado y
simétrico en el que
a) Cada tratamiento ocurre una vez en cada columna.
b) La posición del tratamiento dentro de un bloque indica el nivel del factor secundario
correspondiente a las columnas.
c) El número de réplicas de un tratamiento dado es igual al número de tratamientos
por bloque.
El modelo estadístico para este cuadrado1 es
yijk = µ + τi + βj + γk + ǫijk ,



i = 1, 2 . . . , I
j = 1, 2 . . . , J con I = J y K < I
k = 1, 2 . . . , K
, (9.1)
donde
µ es la media global.
τi es el efecto producido por el i-ésimo tratamiento. Dichos efectos están sujetos a
la restricción i τi = 0.
1
Seguimos la notación empleada en el Capítulo 4 referente a los diseños en bloques incompletos bal-
anceados.
9.1 Introducción 3
βj es el efecto producido por el j-ésimo bloque. Dichos efectos están sujetos a la
restricción j βj = 0.
γk es el efecto producido la k-ésima posición (columna). Dichos efectos están sujetos
a la restricción k γk = 0. Cada posición ocurre una vez en cada bloque y con cada
tratamiento.
ǫijk son variables aleatorias independientes con distribución N(0, σ).
El análisis de modelo se realiza de la misma manera que en el diseño en bloques
incompletos balanceados, añadiéndole el cálculo de la suma de cuadrados correspondiente
a la posición.
En este diseño la variabilidad total SCT se descompone en
SCT = SCTr∗
+ SCBl + SCC + SCR
donde
SCTr∗ es la suma de cuadrados ajustada de los tratamientos, cuya expresión coincide
con la correspondiente a los diseños en bloques incompletos balanceados, es decir
SCTr∗
=
K
I
i=1
T2
i
λI
(9.2)
siendo
∗
λ = R
K − 1
I − 1
∗ Ti el total ajustado del i-ésimo tratamiento, calculado en la subsección ?? del
Capítulo 4, que en este modelo tiene la siguiente expresión
Ti = yi.. −
1
K
J
j=1
nijy.j. i = 1, 2, · · · , I (9.3)
donde
i) yi.. se obtiene sumando las observaciones en las que la letra latina se ha
fijado al nivel i.
ii) y.j. se obtiene sumando las observaciones correspondientes al bloque j-
ésimo.
4 Diseños en cuadrados de Youden
nij =
1 si el tratamiento i ocurre en el bloque j
0 en otro caso
Notamos que
1
K
J
j=1
nijy.j. ,
es el valor medio de los totales de los bloques que contienen al tratamiento
i-ésimo.
SCBl es la suma de cuadrados de los bloques, que tiene la siguiente expresión
SCBl =
J
j=1
y2
.j.
K
−
y2
...
N
(9.4)
SCC es la suma de cuadrados de las columnas, que tiene la siguiente expresión
SCC =
K
k=1
y2
..k
J
−
y2
...
N
(9.5)
donde y..k se obtiene sumando las observaciones correspondientes a la columna k-
ésima.
SCT es la suma de cuadrados total
SCT =
J
j=1
K
k=1
y2
(.)jk −
y2
...
N
(9.6)
donde y(.)jk indica la observación correspondiente a la fila j y la columna k, inde-
pendientemente de la letra que corresponda.
Los grados de libertad correspondientes a cada suma de cuadrados son:
N − 1 para SCT.
I − 1 para SCTr∗.
J − 1 para SCBl.
9.1 Introducción 5
K − 1 para SCC.
N − 2I − K + 2 para SCR.
La tabla ANOVA se presenta a continuación:
Tabla 5-16. Tabla ANOVA para un diseño en cuadrado de Youden
Fuentes de Suma de Grados de Cuadrados
variación cuadrados libertad medios Fexp
Trat ajusta.
K
I
i=1
T2
i
λI
I − 1
SCTr∗
I − 1
MCTr∗
MCR
Bloq-no-ajust.
J
j=1
y2
.j.
K
−
y2
...
N
J − 1
Columnas
K
k=1
y2
..k
I
−
y2
...
N
K − 1
Residual SCT − SCTr∗− N − 2I − K + 2
SCR
N − 2I − K + 2
SCBl − SCC
TOTAL
jk
y2
(.)jk −
y2
...
N
N − 1
Al igual que en el diseño en bloques incompletos balanceados, puede resultar de in-
terés contrastar también la igualdad del efecto de los bloques, para ello la SCT se debe
descomponer de la siguiente forma
SCT = SCTr + SCBl∗
+ SCC + SCR
donde
SCTr es la suma de cuadrados de los tratamientos, que tiene la siguiente expresión
SCTr =
I
i=1
y2
i..
K
−
y2
...
N
(9.7)
SCBl∗ es la suma de cuadrados ajustada de los bloques, que tiene la siguiente
expresión
6 Diseños en cuadrados de Youden
SCBl∗
=
R
J
j=1
B2
j
λJ
(9.8)
siendo
∗ R es el número de veces que cada tratamiento se presenta en el diseño.
∗ Bj es el total ajustado del j-ésimo bloque, dado por la siguiente expresión
Bj = y.j. −
1
R
I
i=1
nijyi.. j = 1, 2, · · · , J (9.9)
La tabla ANOVA se presenta a continuación
Tabla 5-17. Tabla ANOVA para un diseño en cuadrado de Youden
Fuentes de Suma de Grados de Cuadrados
variación cuadrados libertad medios Fexp
Trat-no-ajustad.
I
i=1
y2
i..
K
−
y2
...
N
I − 1
Bloq-ajustad.
R
J
j=1
B2
j
λJ
J − 1
SCBl∗
J − 1
MCBl∗
MCR
Columnas
K
k=1
y2
..k
I
−
y2
...
N
K − 1
Residual SCT − SCTr− N − 2I − K + 2
SCR
N − 2I − K + 2
SCBl∗ − SCC
TOTAL
jk
y2
(.)jk −
y2
...
N
N − 1
Para una mayor información sobre estos diseños véase Cochran & Cox (1957).
A fin de ilustrar este modelo pasamos a resolver el Ejemplo 5-3, para ello organizamos
los datos en forma tabular de la siguiente manera
9.1 Introducción 7
Tabla 5-18 Datos para el Ejemplo 5-3
Cuadrado de Youden
Abonos
Insec a1 a2 a3 y.j. y2
.j. k y2
(.)jk
i1 A B C
23 25 16 64 4096 1410
i2 B C D
18 15 17 50 2500 838
i3 C D A
19 25 18 62 3844 1310
i4 D A B
21 12 20 53 2809 985
y..k 81 77 71 229 13249 4543
y2
..k 6561 5929 5041 17531
Tabla 5-19.
Tratamientos Observaciones yi.. y2
i..
A 23 18 12 53 2809
B 25 18 20 63 3969
C 16 15 19 50 2500
D 17 25 21 63 3969
229 13247
Los valores de los parámetros del modelo son:
I = J = 4,
K = R = 3,
N = IR = JK = 12,
λ = R
K − 1
I − 1
= 3
2
3
= 2 .
Las sumas de cuadrados necesarias para el análisis de la varianza se calculan como
sigue:
SCT =
4
j=1
3
k=1
y2
(.)jk −
y2
...
N
= 4543 −
2292
12
= 172,91
8 Diseños en cuadrados de Youden
SCBl =
4
j=1
y2
.j.
K
−
y2
...
N
=
13249
3
−
2292
12
= 46,25
SCC =
3
k=1
y2
..k
I
−
y2
...
N
=
17531
4
−
2292
12
= 12,66
SCTr∗
=
K
4
i=1
T2
i
λI
=
3(237,33)
2 × 4
= 89
donde los totales ajustados de los tratamientos se calculan utilizando la siguiente expresión
Ti = yi.. −
1
K
J
j=1
nijy.j. i = 1, 2, · · · , I (9.10)
Por lo tanto
T1 = (53) − 1
3(64 + 62 + 53) = −6,66
T2 = (63) − 1
3(64 + 50 + 53) = 7,33
T3 = (50) − 1
3(64 + 50 + 62) = −8,66
T4 = (63) − 1
3(50 + 62 + 53) = 8
La suma de cuadrados del error se calcula como
SCR = SCT − SCTr∗
− SCBl − SCC = 25
El análisis de la varianza resultante se presenta en la siguiente tabla:
Tabla 5-20. Tabla ANOVA para los datos del Ejemplo 5-3
Fuentes de Suma de Grados de Cuadrados
variación cuadrados libertad medios Fexp
Trat. corregidos 89 3 29.66 3.560
Bloques-no-corregidos 46.25 3
Columnas 12.66 2
Residual 25 3 8.33
TOTAL 172.91 11
9.1 Introducción 9
Si realizamos el contraste al 5 % y comparamos el valor del estadístico de contrate con
el correspondiente valor de la F teórica (F0,05;3,3 = 9,28) concluimos que los efectos de los
tratamientos (tipo de semilla) no son significativos.
Si se quiere analizar también el efecto de los bloques, tendremos que calcular la suma
de cuadrados de tratamientos y la suma de cuadrados ajustada de los bloques, es decir
SCTr =
4
i=1
y2
i..
K
−
y2
...
N
=
13247
3
−
2292
12
= 45,58
SCBl∗
=
R
4
j=1
B2
j
λJ
=
3(239,11)
2 × 4
= 89,66
donde los totales ajustados de los bloques se calculan utilizando la siguiente expresión
Bj = y.j. −
1
R
I
i=1
nijyi.. j = 1, 2, · · · , J (9.11)
Por lo tanto
B1 = (64) − 1
3 (53 + 63 + 50) = 8,66
B2 = (50) − 1
3 (63 + 50 + 63) = −8,66
B3 = (62) − 1
3 (53 + 50 + 63) = 6,66
B4 = (53) − 1
3 (53 + 63 + 63) = −6,66
El análisis de la varianza resultante se presenta en la siguiente tabla
Tabla 5-21. Tabla ANOVA para los datos del Ejemplo 5-3
Fuentes de Suma de Grados de Cuadrados
variación cuadrados libertad medios Fexp
Trat-no-corregidos 45.58 3
Bloques corregidos 89.66 3 29.88 3.587
Columnas 12.66 2
Residual 25 3 8.33
TOTAL 172.91 11
10 Diseños en cuadrados de Youden
Notamos que al nivel de significación del 5 % tampoco son significativos los efectos del
tipo de insecticida.
Bibliografía utilizada
∗ García Leal, J. & Lara Porras, A.M. (1998). “Diseño Estadístico de Experimentos.
Análisis de la Varianza.” Grupo Editorial Universitario.
∗ Lara Porras, A.M. (2000). “Diseño Estadístico de Experimentos, Análisis de la Va-
rianza y Temas Relacionados: Tratamiento Informático mediante SPSS.” Proyecto
Sur de Ediciones.

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Cuadrados youden

  • 1. Capítulo 9 Diseños en cuadrados de Youden 9.1. Introducción Hemos estudiado que en el diseño en cuadrado latino se tiene que verificar que los tres factores tengan el mismo número de niveles, es decir que haya el mismo número de filas, de columnas y de letras latinas. Sin embargo, puede suceder que el número de niveles disponibles de uno de los factores de control sea menor que el número de tratamientos, en este caso estariamos ante un diseño en cuadrado latino incompleto. Estos diseños fueron estudiados por W.J. Youden y se conocen con el nombre de cuadrados de Youden. Consideremos de nuevo el experimento sobre el rendimiento de la semilla de trigo, en el que se está interesado en estudiar 4 tipos de semillas y se desea eliminar estadísticamente el efecto del tipo de insecticida y abono. Pero supongamos que sólo se dispone de 3 tipos de abono. Para realizar este experimento se decidió utilizar un cuadrado de Youden con 4 filas, los tipos de insecticidas (i1, i2, i3 ,i4), 3 columnas, los tipos de abono (a1, a2, a3) y 4 letras latinas, los tipos de semillas (A, B, C, D). Los datos correspondientes se muestran en la Tabla 5-15 y dan lugar al Ejemplo 5-3 Tabla 5-15 Datos para el Ejemplo 5-3 Cuadrado de Youden Abonos Insecticidas a1 a2 a3 i1 A 23 B 25 C 16 i2 B 18 C 15 D 17 i3 C 19 D 25 A 18 i4 D 21 A 12 B 20 Observamos que este diseño se convierte en un cuadrado latino si se le añade la columna 1
  • 2. 2 Diseños en cuadrados de Youden D, A, B, C. En general, un cuadrado de Youden podemos considerarlo como un cuadrado latino al que le falta al menos una columna. Sin embargo, un cuadrado latino no se convierte en un cuadrado de Youden eliminando arbitrariamente más de una columna. Un cuadrado de Youden se puede considerar como un diseño en bloques incompletos balanceado y simétrico en el que las filas corresponden a los bloques. En efecto, si asignamos el factor principal a las letras latinas, un factor secundario, el que tiene el mismo número de niveles que el factor principal, a las filas, un factor secundario, el que tiene menor número de niveles que el factor principal, a las columnas, entonces, un cuadrado de Youden es un diseño en bloques incompletos balanceado y simétrico en el que a) Cada tratamiento ocurre una vez en cada columna. b) La posición del tratamiento dentro de un bloque indica el nivel del factor secundario correspondiente a las columnas. c) El número de réplicas de un tratamiento dado es igual al número de tratamientos por bloque. El modelo estadístico para este cuadrado1 es yijk = µ + τi + βj + γk + ǫijk ,    i = 1, 2 . . . , I j = 1, 2 . . . , J con I = J y K < I k = 1, 2 . . . , K , (9.1) donde µ es la media global. τi es el efecto producido por el i-ésimo tratamiento. Dichos efectos están sujetos a la restricción i τi = 0. 1 Seguimos la notación empleada en el Capítulo 4 referente a los diseños en bloques incompletos bal- anceados.
  • 3. 9.1 Introducción 3 βj es el efecto producido por el j-ésimo bloque. Dichos efectos están sujetos a la restricción j βj = 0. γk es el efecto producido la k-ésima posición (columna). Dichos efectos están sujetos a la restricción k γk = 0. Cada posición ocurre una vez en cada bloque y con cada tratamiento. ǫijk son variables aleatorias independientes con distribución N(0, σ). El análisis de modelo se realiza de la misma manera que en el diseño en bloques incompletos balanceados, añadiéndole el cálculo de la suma de cuadrados correspondiente a la posición. En este diseño la variabilidad total SCT se descompone en SCT = SCTr∗ + SCBl + SCC + SCR donde SCTr∗ es la suma de cuadrados ajustada de los tratamientos, cuya expresión coincide con la correspondiente a los diseños en bloques incompletos balanceados, es decir SCTr∗ = K I i=1 T2 i λI (9.2) siendo ∗ λ = R K − 1 I − 1 ∗ Ti el total ajustado del i-ésimo tratamiento, calculado en la subsección ?? del Capítulo 4, que en este modelo tiene la siguiente expresión Ti = yi.. − 1 K J j=1 nijy.j. i = 1, 2, · · · , I (9.3) donde i) yi.. se obtiene sumando las observaciones en las que la letra latina se ha fijado al nivel i. ii) y.j. se obtiene sumando las observaciones correspondientes al bloque j- ésimo.
  • 4. 4 Diseños en cuadrados de Youden nij = 1 si el tratamiento i ocurre en el bloque j 0 en otro caso Notamos que 1 K J j=1 nijy.j. , es el valor medio de los totales de los bloques que contienen al tratamiento i-ésimo. SCBl es la suma de cuadrados de los bloques, que tiene la siguiente expresión SCBl = J j=1 y2 .j. K − y2 ... N (9.4) SCC es la suma de cuadrados de las columnas, que tiene la siguiente expresión SCC = K k=1 y2 ..k J − y2 ... N (9.5) donde y..k se obtiene sumando las observaciones correspondientes a la columna k- ésima. SCT es la suma de cuadrados total SCT = J j=1 K k=1 y2 (.)jk − y2 ... N (9.6) donde y(.)jk indica la observación correspondiente a la fila j y la columna k, inde- pendientemente de la letra que corresponda. Los grados de libertad correspondientes a cada suma de cuadrados son: N − 1 para SCT. I − 1 para SCTr∗. J − 1 para SCBl.
  • 5. 9.1 Introducción 5 K − 1 para SCC. N − 2I − K + 2 para SCR. La tabla ANOVA se presenta a continuación: Tabla 5-16. Tabla ANOVA para un diseño en cuadrado de Youden Fuentes de Suma de Grados de Cuadrados variación cuadrados libertad medios Fexp Trat ajusta. K I i=1 T2 i λI I − 1 SCTr∗ I − 1 MCTr∗ MCR Bloq-no-ajust. J j=1 y2 .j. K − y2 ... N J − 1 Columnas K k=1 y2 ..k I − y2 ... N K − 1 Residual SCT − SCTr∗− N − 2I − K + 2 SCR N − 2I − K + 2 SCBl − SCC TOTAL jk y2 (.)jk − y2 ... N N − 1 Al igual que en el diseño en bloques incompletos balanceados, puede resultar de in- terés contrastar también la igualdad del efecto de los bloques, para ello la SCT se debe descomponer de la siguiente forma SCT = SCTr + SCBl∗ + SCC + SCR donde SCTr es la suma de cuadrados de los tratamientos, que tiene la siguiente expresión SCTr = I i=1 y2 i.. K − y2 ... N (9.7) SCBl∗ es la suma de cuadrados ajustada de los bloques, que tiene la siguiente expresión
  • 6. 6 Diseños en cuadrados de Youden SCBl∗ = R J j=1 B2 j λJ (9.8) siendo ∗ R es el número de veces que cada tratamiento se presenta en el diseño. ∗ Bj es el total ajustado del j-ésimo bloque, dado por la siguiente expresión Bj = y.j. − 1 R I i=1 nijyi.. j = 1, 2, · · · , J (9.9) La tabla ANOVA se presenta a continuación Tabla 5-17. Tabla ANOVA para un diseño en cuadrado de Youden Fuentes de Suma de Grados de Cuadrados variación cuadrados libertad medios Fexp Trat-no-ajustad. I i=1 y2 i.. K − y2 ... N I − 1 Bloq-ajustad. R J j=1 B2 j λJ J − 1 SCBl∗ J − 1 MCBl∗ MCR Columnas K k=1 y2 ..k I − y2 ... N K − 1 Residual SCT − SCTr− N − 2I − K + 2 SCR N − 2I − K + 2 SCBl∗ − SCC TOTAL jk y2 (.)jk − y2 ... N N − 1 Para una mayor información sobre estos diseños véase Cochran & Cox (1957). A fin de ilustrar este modelo pasamos a resolver el Ejemplo 5-3, para ello organizamos los datos en forma tabular de la siguiente manera
  • 7. 9.1 Introducción 7 Tabla 5-18 Datos para el Ejemplo 5-3 Cuadrado de Youden Abonos Insec a1 a2 a3 y.j. y2 .j. k y2 (.)jk i1 A B C 23 25 16 64 4096 1410 i2 B C D 18 15 17 50 2500 838 i3 C D A 19 25 18 62 3844 1310 i4 D A B 21 12 20 53 2809 985 y..k 81 77 71 229 13249 4543 y2 ..k 6561 5929 5041 17531 Tabla 5-19. Tratamientos Observaciones yi.. y2 i.. A 23 18 12 53 2809 B 25 18 20 63 3969 C 16 15 19 50 2500 D 17 25 21 63 3969 229 13247 Los valores de los parámetros del modelo son: I = J = 4, K = R = 3, N = IR = JK = 12, λ = R K − 1 I − 1 = 3 2 3 = 2 . Las sumas de cuadrados necesarias para el análisis de la varianza se calculan como sigue: SCT = 4 j=1 3 k=1 y2 (.)jk − y2 ... N = 4543 − 2292 12 = 172,91
  • 8. 8 Diseños en cuadrados de Youden SCBl = 4 j=1 y2 .j. K − y2 ... N = 13249 3 − 2292 12 = 46,25 SCC = 3 k=1 y2 ..k I − y2 ... N = 17531 4 − 2292 12 = 12,66 SCTr∗ = K 4 i=1 T2 i λI = 3(237,33) 2 × 4 = 89 donde los totales ajustados de los tratamientos se calculan utilizando la siguiente expresión Ti = yi.. − 1 K J j=1 nijy.j. i = 1, 2, · · · , I (9.10) Por lo tanto T1 = (53) − 1 3(64 + 62 + 53) = −6,66 T2 = (63) − 1 3(64 + 50 + 53) = 7,33 T3 = (50) − 1 3(64 + 50 + 62) = −8,66 T4 = (63) − 1 3(50 + 62 + 53) = 8 La suma de cuadrados del error se calcula como SCR = SCT − SCTr∗ − SCBl − SCC = 25 El análisis de la varianza resultante se presenta en la siguiente tabla: Tabla 5-20. Tabla ANOVA para los datos del Ejemplo 5-3 Fuentes de Suma de Grados de Cuadrados variación cuadrados libertad medios Fexp Trat. corregidos 89 3 29.66 3.560 Bloques-no-corregidos 46.25 3 Columnas 12.66 2 Residual 25 3 8.33 TOTAL 172.91 11
  • 9. 9.1 Introducción 9 Si realizamos el contraste al 5 % y comparamos el valor del estadístico de contrate con el correspondiente valor de la F teórica (F0,05;3,3 = 9,28) concluimos que los efectos de los tratamientos (tipo de semilla) no son significativos. Si se quiere analizar también el efecto de los bloques, tendremos que calcular la suma de cuadrados de tratamientos y la suma de cuadrados ajustada de los bloques, es decir SCTr = 4 i=1 y2 i.. K − y2 ... N = 13247 3 − 2292 12 = 45,58 SCBl∗ = R 4 j=1 B2 j λJ = 3(239,11) 2 × 4 = 89,66 donde los totales ajustados de los bloques se calculan utilizando la siguiente expresión Bj = y.j. − 1 R I i=1 nijyi.. j = 1, 2, · · · , J (9.11) Por lo tanto B1 = (64) − 1 3 (53 + 63 + 50) = 8,66 B2 = (50) − 1 3 (63 + 50 + 63) = −8,66 B3 = (62) − 1 3 (53 + 50 + 63) = 6,66 B4 = (53) − 1 3 (53 + 63 + 63) = −6,66 El análisis de la varianza resultante se presenta en la siguiente tabla Tabla 5-21. Tabla ANOVA para los datos del Ejemplo 5-3 Fuentes de Suma de Grados de Cuadrados variación cuadrados libertad medios Fexp Trat-no-corregidos 45.58 3 Bloques corregidos 89.66 3 29.88 3.587 Columnas 12.66 2 Residual 25 3 8.33 TOTAL 172.91 11
  • 10. 10 Diseños en cuadrados de Youden Notamos que al nivel de significación del 5 % tampoco son significativos los efectos del tipo de insecticida. Bibliografía utilizada ∗ García Leal, J. & Lara Porras, A.M. (1998). “Diseño Estadístico de Experimentos. Análisis de la Varianza.” Grupo Editorial Universitario. ∗ Lara Porras, A.M. (2000). “Diseño Estadístico de Experimentos, Análisis de la Va- rianza y Temas Relacionados: Tratamiento Informático mediante SPSS.” Proyecto Sur de Ediciones.