1. Diseño de bloques completos al azar
1.1. Cuando se quieren comparar ciertos tratamientos o estudiar el efecto de un factor, es deseable que las posibles diferencias se deban principalmente al factor de interés y no a otros factores que no se consideran en el estudio.
1.1.1. Factores de bloque
1.1.1.1. A los factores adicionales al factor de interés que se incorporan de manera explícita en un experimento comparativo se les llama factores de bloque. Éstos tienen la particularidad de que no se incluyen en el experimento porque interese analizar su efecto, sino como un medio para estudiar de manera adecuada y eficaz al factor de interés.
1.1.2. Modelo estadístico
1.1.2.1. Cuando se decide utilizar un DBCA, el experimentador piensa que cada medición será el resultado del efecto del tratamiento donde se encuentre, del efecto del bloque al que pertenece y de cierto error que se espera sea aleatorio.
1.1.3. Hipótesis a probar
1.1.3.1. En cualquiera de estas hipótesis la afirmación a probar es que la res puesta media poblacional lograda con cada tratamiento es la misma para los k tratamientos y que, por lo tanto, cada respuesta media mi es igual a la media global poblacional, m.
1.1.4. Análisis de varianza
1.1.4.1. Los cálculos necesarios pueden ser manuales, pero siempre es más práctico hacerlos con un software estadístico, porque además proporciona muchas otras opciones gráficas y tabulares útiles (no sólo el ANOVA).
1.1.5. Efecto de bloque
1.1.5.1. La restricción de aleatorización se debe al hecho de que no se aleatoriza el orden de las corridas experimentales en relación a los bloques. El expe rimento supone que sólo se aleatoriza el orden de las corridas dentro de cada bloque, lo cual evita sesgos en la comparación de los tratamientos, pero no los impide en la comparación de los bloques.
2. Diseño en cuadro latino
2.1. En el diseño en cuadro latino (DCL) se controlan dos factores de bloque y se estudia un factor de tratamientos, por lo que se tienen cuatro fuentes de variabilidad que pueden afectar la respuesta observada, éstas son: los tratamientos, el factor de bloque I (columnas), el factor de bloque II (renglones) y el error aleatorio.
2.1.1. Análisis del diseño
2.1.1.1. El modelo estadístico para describir el comportamiento de las observaciones está dado por Dos factores interaccionan cuando el efecto de uno de ellos depende del nivel en que se encuentra el otro. Por ejemplo, los métodos y los operadores interactúan si la eficacia de un método depende de cuál operador lo aplique. Esto complicaría la interpretación del resultado de la comparación de los métodos, ya que debido a la interacción puede ocurrir que el mejor método no lo sea con todos los operadores, lo cual implica que para hablar del mejor método se debe decir primero de cuál operador se habla. En el siguiente capítulo se verá con detalle el concepto de interacción.
2.1.2. Selección y aleatorización de un cuadro latino
2.1.2.1. No cualquier arreglo de letras latinas en forma de cuadro es un cuadro latino. La regla fundamental es que cada letra debe aparecer sólo una vez en cada renglón y en cada columna. Siempre es fácil construir un cuadro latino estándar: en el que en la primera columna y en el primer renglón aparecen las letras en orden alfabético.