Este documento presenta los resultados de un experimento que aplicó el diseño cuadrado latino y el experimento factorial para comparar cinco tipos de fertilizantes en el rendimiento de la soya. Los objetivos eran identificar y aplicar estos diseños mediante ejercicios y análisis de datos en R. Los resultados mostraron que los fertilizantes tuvieron un efecto significativo en el rendimiento, mientras que las filas y columnas no mostraron diferencias. Adicionalmente, se realizó un experimento factorial con dos factores (variedad y biobras

1. Sergio Andres Torrado Sánchez
Cindy carolina Gelvez Acevedo
Karol Dayanna Sarabia Sepulveda
luz angelica Garcia
Gerson Leonardo Rizo
Aplicación del diseño cuadrado latino y el
experimento factorial.
Tutora Jessica Almeida Braga
Grupo – 300004_30

2. Introducción
Para avanzar con el desarrollo profesional en el área agrícola, tenemos
que tener conocimientos sobre el diseño experimental, por lo tanto,
en esta actividad vamos a trabajar el diseño cuadrado latino y el
experimento factorial identificando su aplicación

3. Objetivos
General:
● Identificar y aplicar el diseño cuadrado latino y el experimento
factorial mediante el desarrollo de ejercicios de procesamiento de
datos procedentes de actividades productivas agropecuarias.
Especificos:
● Ejecutar el programa R en ejercicio cuadrado latino
● Ejecutar el programa R en experimentos factoriales
● identificar las herramientas brindadas
● Trabajar colaborativamente con nuestro grupo de trabajo

4. Punto 6
• En un experimento bajo el diseño de Cuadrado Latino se compararon
5 tipos de fertilizantes:
•F1- NPK + 30 mg bb-16
•F2- NPK + 45 mg bb-16
•F3- NPK + 60 mg bb-16
•F4-NPK.
•F5- Sin fertilizantes.
•La tabla siguiente muestra los datos del rendimiento de la soya para
los 5 fertilizantes.

5. Ilustración 1, Tabla de rendimientos de la soya

6. Ilustración 2, Archivo cuadro , con el formato CSV, delimitado Por comas

7. Ilustración 3, Organization de los datos en excel

8. VERIFICACION DE ANOVA
Ilustración 4, Verificacion anova

9. Ilustración 5, resultados de análisis de varianza anova
Encontramos que esta compuesto por filas, columnas, tratamientos y residuales;
Filas; el p valor es mayor de 0,05 es decir es 0,933 es decir no se rechaza la hipótesis nula , es
decir todas las filas se comportan igual; Todos los fertilizantes se comportan igual
Columnas; el p valor es mayor de 0,05 es decir es 0,077 es decir no se rechaza la hipótesis
nula , es decir todas las columnas se comportan igual . Todos los fertilizantes se comportan
igual
Tratamientos; el p valor es menor de 0,05 (4.18e-07), es decir se rechaza la hipótesis nula ,
con un 95 % de confianza decimos que hay diferencias en los tratamientos . No Todos los
fertilizantes se comportan igual

10. Verificación de supuestos del modelo de normalidad
Se busca que el p valor sea mayor de 0,05 , se maneja el test de Shapiro ya que
manejamos menos de 50 residuales
Al verificar miramos que el p valor es mayor que 0,05(0,1602) es decir no rechamos la
hipotesis nula y con un 95 % de confiabilidad decimos que los residuales de este
modelo de varianza se comportan acorde a una ditribucion normal.

11. Verificamos la varianza constante de teste Levene
Al verificar miramos que valor es mayor a 0,05,(0,9462)
se afirma la hipótesis nula y se concluye con 95 % de
confianza que los residuales del análisis de varianza se
comportan como una variable constante.

12. Comparación de medias Test de Tuckey

14. Punto 7

15. Se dividen en cuatro repeticiones y tiene 16 unidades experimentales

16. Muestra el análisis de varianza y fuentes de
variación

17. Muestra los bloques y tres grados de libertad, la variabilidad y grado de libertad, el biobras un grado de
libertad e interacción uno.
En Bloques el p valor es mayor a 0.05 no se rechaza la hipotesis nula se deduce que los bloques se comportan
de igual manera
En la variedad el p valor es menor 0.05, el promedio de la variedad 1 de rendimiento, es diferente al
promedio de la variedad 2 de rendimiento , se rechaza la hipotesis nula y con un 95% de confianza se
concluye, que el promedió de rendimiento 1, es diferente al promedo de variedad 2, de punto de vista
estadísticas.
En la biobras el p valor es menor 0.05, el promedio de la variedad 1 de rendimiento, es diferente al promedio
de la variedad 2 de rendimiento , se rechaza la hipotesis nula y con un 95% de confianza se concluye, que el
promedió de rendimiento 1, es diferente al promedio de variedad 2, de punto de vista estadísticas.

19. No se rechaza la hipotesis nula, con un 95% de confianza se
concluye que los residuales de este modelo de varianzas se
comporta acorde a una distribuición normas

20. Para el factor variedad el p valor es menor a 0.05 se rechaza la hipotesis nula con un 95% de confianza se
concluye que los residuales bajo el factor variedad no se comportan a corde a una varianza constante
En el factor biobras el factor valor es mayor a 0.05 no se rechaza la hipotesis nula con un 95% de confianza se
concluye que los residuales bajo el factor variedad se comportan a corde a una varianza constante
Las pruebas de biobras se comportan diferentes la dosis dos es de mejor rendimiento y en variedad de la
dosis 1 es mejor

25. Conclusiones
El diseño de cuadrado latino y experimento factorial nos deja realizar
en un solo experimento la evaluación de dos o más factores que nos
permiten tener el resultado en el menor tiempo posible y resultados
exitosos, en este trabajo los realizamos en el área agrícola y lo
podemos hacer midiendo el desarrollo de una planta en el suelo y la
fertilización que se aplica.