Experimental de diseño

DISEÑO DE EXPERIMENTOS

Ignacio Villarraga

FACULTAD DE CIENCIAS AGROPECUARIAS III SEMESTRE ZOOTECNIA UDEC

RESUMEN:

Un experimento se define como la aplicación de uno o mas tratamientos a un grupo de unidades experimentales para saber cuales son sus respuestas y su valor. En esto podemos ver las alteraciones que puede presentar en las respuestas a los diferentes tratamientos.

Con la unidad experimental podemos obtener una medida o una característica de ciertos datos, por ejemplo: un grupo de animales, un cultivo, una empresa, etc. A los cuales les aplicamos un tratamiento para observar una o mas respuestas y asi saber cual es el mejor tratamiento a seguir.

Hay diferentes tipos de tratamientos y factores. Cuando un experimento requiere de aplicar diferentes tratamientos a nivel de un mismo factor se le denomina unifactorial, en cambio si un tratamiento consiste en la utilización de distintos factores, esto se le llama experimento factorial.

Para conocer las estadísticas, las características de las unidades experimentales y la variación de los tratamientos, nos proponen utilizar un modelo para las observaciones, asi poder evaluar los parámetros establecidos, hacer un buen análisis estadístico, formular hipótesis y ver si equivales a los resultados experimentales.

En el diseño experimental debemos tener en cuenta las fuentes de error:

• Error de tratamiento: es el error que se introduce cuando se quiere repetir el experimento sobre cada unidad experimental.

• Error de muestreo: es la respuesta diferencial de cada unidad experimental al tratamiento que esta recibiendo y depende de las propiedades correspondientes a la unidad experimental.

Estas fuentes de erros son confusas y forman un error al que se le denomina como error experimental.

El error experimental puede reducirse utilizando información proporcionada por variables aleatorias que tengan relación o la repetición.

La aleatorización es la asignación al azar de tratamientos a las unidades experimentales. Una suposición frecuente en los modelos estadísticos de diseño de experimentos es que los errores en ellas están distribuidos por igual. Por eso se asignan al azar para lograr una distribución equitativa.

La repetición proporciona una estimación del error experimental, permite obtener mas precisión del efecto de cualquier factor y asi evitar un error sistematico en las unidades experimentales.

Algo que debemos tener en cuenta es que muchas veces confundimos error experimental con error de medición, al tomar unidades experimentales como repeticiones.

La precisión la encontramos en un experimento que es capaz de detectar diferencias entre los tratamientos. Esto lo obtenemos cuando la varinza del error es cero, cosa que no ocurre. Al contrario a veces encontramos un margen de error elevado. Para poder lograr una buena precisión debemos incrementar el numero de repeticiones, el reconocimiento de fuentes sistemáticas de variación y el uso de experimentos factoriales.

Una definición que debemos tener en cuenta es la del diseño de la estructura de parcelas: consiste en el agrupamiento de unidades experimentales homogéneas en grupos o bloques.

El reconocimiento de la estructura de parcelas y su incorporación al modelo de análisis de varianza (ANOVA) inmediatamente aumenta la precisión del diseño experimental.

En el diseño experimental encontramos unos de los diseños mas utilizados en el sector agropecuario: completamente aleatorizado, bloques completos aleatorizados, cuadrado latino, estructura de tratamientos, experimentos factoriales, modelos aditivos, modelos con interacción y parcelas divididas.

• Completamente aleatorizado: el modelo para este diseño y el análisis de la varianza corresponde al análisis de un experimento

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