Diseños de experimentos aplicados a la agricultura

1. PNF AGROALIMENTACIÓN
Proyecto Formativo IV
Gelis T. Torrealba N.

2. Fuente: Marín y García
(2018).
Existen cuatro diseños experimentales básicos empleados en la
investigación agrícola, los cuales son:
Diseño totalmente aleatorizado
Diseño en látice.
Diseño de bloques completos al azar
Diseño en cuadrado latino

3. Fuente: Marín y García
(2018).
Es muy utilizado en laboratorio, invernadero y en el campo,
depende de que las condiciones ambientales estén muy
controladas y la ocurrencia de error sea mínima.

4. Fuente: Marín y García
Figura 1. Ejemplo de diseño totalmente aleatorizado con cinco niveles de
tratamiento y cuatro repeticiones

5. Fuente: Marín y García (2018).
Es utilizado en laboratorio e invernadero y con más frecuencia en el
campo, depende de que las condiciones ambientales estén
controladas a excepción de la presencia de un gradiente de algún
factor exógeno que es posible controlar a través de un Bloque, como
es el caso de una pendiente de terreno o gradiente de fertilidad o
heterogeneidad de las condiciones del suelo.

6. Fuente: Marín y García (2018).
En esos casos, se deben colocar los bloques de tratamientos a lo largo
de la pendiente o curva de nivel, o dentro de zonas o paños
homogéneos dentro de un suelo heterogéneo. Con ello se lograría en
el campo que la ocurrencia de error sea mínima.

7. Fuente: Marín y García (2018).
Figura 2. Ejemplo de diseño de bloques completos al azar con cinco niveles de
tratamiento y cuatro bloques o repeticiones

8. Fuente: Marín y García (2018).
Es utilizado en laboratorio e invernadero y con más frecuencia en el
campo, depende de que las condiciones ambientales estén
controladas a excepción de la presencia de dos gradientes de dos
factores exógenos que son posibles de controlar a través de una Fila y
una Columna, como es el caso de una pendiente de terreno y
gradiente de fertilidad o heterogeneidad de las condiciones del suelo.

9. Fuente: Marín y García (2018).
En dichos casos, se deben colocar las filas de tratamientos a lo largo
de la pendiente o curva de nivel, y dentro de zonas o paños
homogéneos dentro de un suelo heterogéneo arreglados en
columnas. Con ello se lograría en el campo que la ocurrencia de error
sea mínima. La idea es que cada tratamiento o nivel tenga la
oportunidad de confrontarse al menos una vez con el resto de los
tratamientos

10. Fuente: Marín y García (2018).
Figura 3. Ejemplo en Cuadrado Latino con cinco niveles de tratamiento
distribuidos en cinco filas y cinco columnas, cuadrado 5x5

11. Fuente: Marín y García (2018).
Es utilizado en laboratorio e invernadero y con más frecuencia en el
campo, soporta mayor cantidad de tratamientos que los diseños
anteriores y gana más potencia en detectar diferencias o efectos a
medida que aumenta el número de tratamientos.

12. Fuente: Marín y García (2018).
Para ello se recurre al arreglo de tratamientos dentro de una
repetición, la cual es subdividida en bloques, en un número tal que
sea un divisor exacto del número total de tratamientos, de modo
similar el arreglo de tratamientos se replica en otra área adyacente.
Con ello se lograría en el campo que la ocurrencia de error sea
mínima.

13. Fuente: Marín y García (2018).
Figura 4. Ejemplo de un Diseño en Látice con 25 niveles de tratamiento
distribuidos en cinco bloques en forma aleatoria, localizados en dos repeticiones
Repetición I Repetición II

14. Fuente: Marín y García (2018).
Sobre los diseños básicos presentados anteriormente se pueden
establecer arreglos de tratamientos o combinaciones de niveles de
dos o más factores, los cuales son muy útiles para estudiar los efectos
principales de cada factor y de sus interacciones.

15. Fuente: Marín y García (2018).
Cuando los tratamientos se definen mediante la combinación de los
niveles de dos o más factores de interés, se dice que el diseño
experimental involucra una estructura factorial de tratamientos.

16. Fuente: Marín y García (2018).
La estructura factorial de tratamientos puede combinarse con
distintos tipos de estructura de parcelas (totalmente aleatorizado,
bloques, entre otros) para generar diversos diseños experimentales.

17. Fuente: Marín y García (2018).
En experimentos factoriales completos, se estudian todas las posibles
combinaciones de los niveles de los factores (tratamientos) en cada
repetición del experimento.

18. Fuente: Marín y García (2018).
Cuadro 1. Arreglo de dos factores con dos niveles cada uno generando una
combinación de cuatro tratamientos

19. Figura 5. Ejemplo del arreglo de dos factores con tres niveles y de dos factores
con dos niveles para un total de seis (6) tratamientos

20. Figura 6. Ejemplo del arreglo de dos factores con tres niveles y de dos factores con dos niveles para
un total de seis (6) tratamientos bajo un diseño completamente al azar con tres repeticiones

21. Figura 7. Ejemplo del arreglo de dos factores con tres niveles y de dos factores con dos
niveles para un total de seis (6) tratamientos bajo un diseño de bloques completos al azar

22. Marín R., C. y García M., P. 2018. El diseño de experimentos en la
investigación agrícola. Revista Tayacaja, 1(2):64-81. Documento
en línea, consultado 24 abr. 2021. Disponible en
https://doi.org/10.46908/rict.v1i2.28.

23. PNF AGROALIMENTACIÓN
Proyecto Formativo IV
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