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Ing. Verónica Taipe, MS.c.
2015
Diseño de
Bolques
Azarizado
Diseño de
Bloques
Randonizados
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experimento
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No es recomendable cuando el
número de tratamientos es muy
grande (> 100) dado que se
interrumpe el grado de homogeneidad
Exige un número determinado de
repeticiones, no es recomendable
trabajar con dos repeticiones, lo ideal
sería entre 4 – 6 repeticiones
Xij = µ + Ti + Bj + Eij
• i =
1……………………….. t
tratamientos
• j = 1………………………
r repeticiones o
bloques
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
los bloques y más el efecto del
error experimental.
 CV < 10 % se considera excelente, se da en sitios
experimentales donde hay un máximo control de
los errores inherentes y no inherentes. ∑e = 0
 CV 10 - 20 % se considera muy bueno en el campo
 En entomología
 CV 20 – 30 % es excelente
 CV 30 -40 % es bueno
 CV >40% es regular
En un experimento bajo el diseño de bloques al azar se
comparó a que nivel de humedad del suelo se debe regar el
cultivo del plátano fruta clon “Cavendish gigante” con el fin de
obtener un mayor rendimiento (toneladas por hectárea).
Los tratamientos evaluados fueron:
T1- Regar cuando la humedad en el suelo llegue a 0,40 bar (40
centibar)
T2- Regar cuando la humedad en el suelo llegue a 0,45 bar (45
centibar)
T3- Regar cuando la humedad en el suelo llegue a 0,50 bar (50
centibar)
T4- No regar
Los datos son los siguientes:
Problema:
Experimental:
Factor en estudio:
Tratamientos:
Número de repeticiones:
Unidad experimental:
Variable:
Hipótesis:
En el análisis de varianza se puede observar que hay
diferencias entre los tratamientos ya que la Fcal es
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Unidad 6. Diseño de Bloques Completos al Azar

  • 2. Diseño de Bolques Azarizado Diseño de Bloques Randonizados Se utiliza en investigaciones cuando se encuentra una fuente de variabilidad
  • 3. En el campo Lugares donde hay un factor 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 En cada bloque hay igual número de unidades experimentales Dentro de cada bloque se mantenga la máxima homogeneidad Aunque entre bloques sea heterogéneo
  • 5. Sencillo de planificar y ejecutar Flexible en el número de tratamientos, permite evaluar hasta 25 tratamientos Se puede perder información de una o más unidades experimentales, sin que se altere la estructura del experimento Permite el cálculo de una o más unidades perdidas
  • 6. No es recomendable cuando el número de tratamientos es muy grande (> 100) dado que se interrumpe el grado de homogeneidad Exige un número determinado de repeticiones, no es recomendable trabajar con dos repeticiones, lo ideal sería entre 4 – 6 repeticiones
  • 7. Xij = µ + Ti + Bj + Eij • i = 1……………………….. t tratamientos • j = 1……………………… r repeticiones o bloques 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 los bloques y más el efecto del error experimental.
  • 8.
  • 9.
  • 10.  CV < 10 % se considera excelente, se da en sitios experimentales donde hay un máximo control de los errores inherentes y no inherentes. ∑e = 0  CV 10 - 20 % se considera muy bueno en el campo  En entomología  CV 20 – 30 % es excelente  CV 30 -40 % es bueno  CV >40% es regular
  • 11. En un experimento bajo el diseño de bloques al azar se comparó a que nivel de humedad del suelo se debe regar el cultivo del plátano fruta clon “Cavendish gigante” con el fin de obtener un mayor rendimiento (toneladas por hectárea). Los tratamientos evaluados fueron: T1- Regar cuando la humedad en el suelo llegue a 0,40 bar (40 centibar) T2- Regar cuando la humedad en el suelo llegue a 0,45 bar (45 centibar) T3- Regar cuando la humedad en el suelo llegue a 0,50 bar (50 centibar) T4- No regar
  • 12. Los datos son los siguientes:
  • 14. Número de repeticiones: Unidad experimental: Variable: Hipótesis:
  • 15.
  • 16.
  • 17.
  • 18.
  • 19.
  • 20. En el análisis de varianza se puede observar que hay diferencias entre los tratamientos ya que la Fcal es mayor que la Ftab, con probabilidad de error menor de 0.01. Por lo tanto al menos uno de los tratamientos es diferente a los demás. Para encontrar cual tratamiento es el más eficiente es necesario hacer una comparación de medias.