DISEÑO CUADRADO LATINO

Verónica Taipe
Verónica TaipeProfessor en Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí
Ing. Verónica Taipe, MS.c.
Se utiliza en
investigaciones
cuando se encuentra
dos fuentes de
variabilidad
En el campo o laboratorio
Lugares donde hay dos factores que esta
afectando sea positiva o negativamente la
aplicación de los tratamientos.
Que el material sea lo
más homogéneo posible
Que la distribución sea
totalmente al azar
Como es cuadrado debe
haber igual número de
tratamientos, hileras y
columnas
Sencillo de planificar y ejecutar
Permite la estratificación simultanea dentro de una
misma hiera como la columna, siendo más eficiente que
el DCA y DBCA
Permite el cálculo de una o más unidades perdidas
El número de tratamientos no
debe ser elevado (4 – 6)
No es recomendable para
pocos tratamientos dado que
los GL del error experimental
son muy bajos.
Xijk = µ + Ti + βj +δk + Eijk
• i = 1… t tratamientos
• j = 1.. h hileras
• K = 1.. c columnas
Una observación cualquiera, es
igual al efecto del promedio
poblacional del factor en estudio,
más el efecto que provoca la
aplicación de los tratamientos, más
el efecto que provoca la
implementación las hileras, mas el
efecto que provoca las columnas y
más el efecto del error
experimental.
DISEÑO CUADRADO LATINO
1.- Se busca el CL patrón en los libros de
estadística
2.- Ningún tratamiento debe repetirse dentro de
una misma hiera ni dentro de una misma
columna
3.- Una vez seleccionado el patrón se procede a
sortear las hileras y columnas
4.- Una vez sorteado se implementa en el sitio
experimental
DISEÑO CUADRADO LATINO
En un experimento bajo el DCL se comparó la
adaptación de 4 variedades de un cultivar, siendo la
variable en estudio rendimiento (kg/parcela).
Los datos son los siguientes:
Problema:
Experimental:
Factor en estudio:
Tratamientos:
Número de hileras:
Número de columnas:
Unidad experimental:
Variable:
Hipótesis:
DISEÑO CUADRADO LATINO
DISEÑO CUADRADO LATINO
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DISEÑO CUADRADO LATINO
DISEÑO CUADRADO LATINO
DISEÑO CUADRADO LATINO
 En el análisis de varianza se puede observar que NO
hay diferencias entre los tratamientos ya que la Fcal
es MENOR que la Ftab, con probabilidad de error
de 0.05. Por lo tanto TODOS los tratamientos tienen
un rendimiento igual.
DISEÑO CUADRADO LATINO
DISEÑO CUADRADO LATINO
Fórmula para promedios cuando se pierden
dos o más unidades experimentales
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DISEÑO CUADRADO LATINO

  • 2. Se utiliza en investigaciones cuando se encuentra dos fuentes de variabilidad
  • 3. En el campo o laboratorio Lugares donde hay dos factores que esta afectando sea positiva o negativamente la aplicación de los tratamientos.
  • 4. Que el material sea lo más homogéneo posible Que la distribución sea totalmente al azar Como es cuadrado debe haber igual número de tratamientos, hileras y columnas
  • 5. Sencillo de planificar y ejecutar Permite la estratificación simultanea dentro de una misma hiera como la columna, siendo más eficiente que el DCA y DBCA Permite el cálculo de una o más unidades perdidas
  • 6. El número de tratamientos no debe ser elevado (4 – 6) No es recomendable para pocos tratamientos dado que los GL del error experimental son muy bajos.
  • 7. Xijk = µ + Ti + βj +δk + Eijk • i = 1… t tratamientos • j = 1.. h hileras • K = 1.. c columnas Una observación cualquiera, es igual al efecto del promedio poblacional del factor en estudio, más el efecto que provoca la aplicación de los tratamientos, más el efecto que provoca la implementación las hileras, mas el efecto que provoca las columnas y más el efecto del error experimental.
  • 9. 1.- Se busca el CL patrón en los libros de estadística 2.- Ningún tratamiento debe repetirse dentro de una misma hiera ni dentro de una misma columna 3.- Una vez seleccionado el patrón se procede a sortear las hileras y columnas 4.- Una vez sorteado se implementa en el sitio experimental
  • 11. En un experimento bajo el DCL se comparó la adaptación de 4 variedades de un cultivar, siendo la variable en estudio rendimiento (kg/parcela).
  • 12. Los datos son los siguientes:
  • 14. Número de hileras: Número de columnas: Unidad experimental: Variable: Hipótesis:
  • 21.  En el análisis de varianza se puede observar que NO hay diferencias entre los tratamientos ya que la Fcal es MENOR que la Ftab, con probabilidad de error de 0.05. Por lo tanto TODOS los tratamientos tienen un rendimiento igual.
  • 24. Fórmula para promedios cuando se pierden dos o más unidades experimentales