Conceptos Clave y Diseños Experimentales: Aleatorización, Replicación y Control
Enviado por Programa Chuletas y clasificado en Diseño e Ingeniería
Escrito el en 
español con un tamaño de 3,78 KB
Conceptos Fundamentales en Diseños Experimentales
Aleatorización
La aleatorización es la asignación al azar de los tratamientos a las diferentes unidades experimentales. Este proceso garantiza la independencia de los errores, validando así las pruebas de significación y el error experimental.
Replicación
La replicación se refiere al número de veces que un mismo tratamiento se repite en un ensayo, es decir, el número de unidades experimentales (UE) que reciben el mismo tratamiento. Las replicaciones permiten cuantificar el error experimental, representan el tamaño de la muestra y, al aumentar su número, se reduce el error experimental.
Control Local
El control local comprende el conjunto de medidas que toma el investigador para controlar los factores externos. Estas medidas buscan lograr la homogeneidad del material experimental y contribuyen a disminuir el error experimental o la variabilidad experimental no controlada.
Tratamiento
Un tratamiento se define como el procedimiento cuyo efecto se mide y se compara con otros procedimientos o tratamientos.
Unidad Experimental
La unidad experimental es la unidad de material a la cual se le aplica un tratamiento, asignado independientemente de las otras unidades.
Unidad de Muestreo
La unidad de muestreo es la unidad más pequeña en la cual se mide el efecto del tratamiento.
Error Experimental
El error experimental es la variación observada entre parcelas o unidades experimentales que reciben el mismo tratamiento.
Control del Error Experimental
El control del error experimental se logra mediante el uso de material experimental homogéneo, variables concomitantes, una adecuada conducción del experimento, la utilización eficiente del diseño experimental y un tamaño y forma adecuados de las unidades experimentales.
Repetición
La repetición ocurre cuando un tratamiento aparece más de una vez en un experimento. Permite estimar el error experimental y mejorar la precisión del experimento al reducir la desviación estándar de la media del tratamiento.
Diseño Completamente al Azar (DCA)
Ventajas del DCA
- Permite el máximo número de grados de libertad para el error, mejorando la precisión, especialmente en ensayos pequeños (menos de 12 o 20 grados de libertad para el error experimental).
- Mantiene la simplicidad en el análisis, incluso si se pierden o descartan unidades experimentales de algunos tratamientos. La pérdida de información es menor en comparación con otros diseños.
Desventajas del DCA
- Solo es adecuado para material experimental muy homogéneo, por lo que es más apropiado para un número pequeño de tratamientos. Al aumentar el tamaño del experimento, aumenta la variación del material experimental.
- Se usa poco en experimentos de campo debido a la heterogeneidad del suelo, que puede enmascarar el efecto de los tratamientos.
Modelo Lineal Aditivo del DCA
γij = μ + τi + εij
Diseño de Bloques al Azar (DBA)
Ventajas del DBA
- Se puede usar cualquier número de tratamientos (se recomiendan no más de 12 en campo, máximo 20).
- La pérdida de un tratamiento o bloque no impide el análisis estadístico.
Desventajas del DBA
- Con un gran número de tratamientos, es difícil asegurar grupos de unidades experimentales suficientemente uniformes para los bloques, lo que aumenta considerablemente el error experimental.
Modelo Lineal del DBA
Yij = μ + τi + βj + εij