El diseño experimental es una técnica estadística

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA CHAPINGO[pic 1][pic 2]

DEPARTAMENTO DE PARASITOLOGÍA AGRÍCOLA

DISEÑOS EXPERIMENTALES

Practica 1:[pic 3]

Diseño Completamente al Azar

Alumno:

Luis Antonio Hernández Pedraza

Grado: 5         Grupo: C

Profesor:

Luis Emilio Castillo Márquez

FECHA  DE ENTREGA                                 03/Octubre/2013

INTRODUCCION

El diseño experimental es una técnica estadística que permite identificar y cuantificar las causas de un efecto dentro de un estudio experimental. En un diseño experimental se manipulan deliberadamente una o más variables, vinculadas a las causas, para medir el efecto que tienen en otra variable de interés. El diseño experimental prescribe una serie de pautas relativas qué variables hay que manipular, de qué manera, cuántas veces hay que repetir el experimento y en qué orden para poder establecer con un grado de confianza predefinido la necesidad de una presunta relación de causa-efecto.

El diseño experimental encuentra aplicaciones en la industria, la agricultura, la mercadotecnia, la medicina, la ecología, las ciencias de la conducta, etc. constituyendo una fase esencial en el desarrollo de un estudio experimental.

Dentro de los muchos diseños experimetales que existen, uno de ellos es el Diseño Completamente al Azar. Este diseño consiste en la asignación de los tratamientos en forma completamente aleatoria a las unidades experimentales (individuos, grupos, parcelas, jaulas, animales, insectos, etc.). Debido a su aleatorización irrestricta, es conveniente que se utilicen unidades experimentales de lo más homogéneas posibles: animales de la misma edad, del mismo peso, similar estado fisiológico; parcelas de igual tamaño, etc., de manera de disminuir la magnitud del error experimental, ocasionado por la variación intrínseca de las unidades experimentales.  Este diseño es apropiado para experimentos de laboratorio, invernadero, animales de bioterio, aves, conejos, cerdos, etc., es decir, situaciones experimentales en donde las condiciones sean homogéneas. Este diseño también permite un numero de repeticiones cualquiera (r > 2) 

Aleatorización

Para ejemplificar el proceso de aleatorización irrestricta de los tratamientos a las unidades experimentales, considérese la prueba de cuatro tratamientos, cada uno de ellos con cinco repeticiones. El proceso mencionado podría realizarse formando cuatro grupos de tarjetas, representando cada uno de ellos a un tratamiento en particular, digamos T1, repetido cinco veces, y así T2, T3 y T4.  Posteriormente mézclense las tarjetas en una urna y extraiga una tarjeta al azar, asignando el tratamiento correspondiente a un animal, terreno, maceta, jaula o grupo de animales en que consista cada unidad experimental. Repítase el procedimiento sin reemplazo hasta terminar su asignación.

Modelo estadístico asociado al diseño:

[pic 4]           i = 1,2,3,..., t

                        j = 1,2,3,..., n

donde:

[pic 5]=  Variable respuesta en la j-ésima repetición del i-ésimo tratamiento

[pic 6] =  Media general

[pic 7] = Efecto del tratamiento i.

[pic 8]= Error aleatorio, donde [pic 9]∼[pic 10]

El programa SAS sirve para realizar el análisis de varianza del diseño y poder llegar a una conclusión a partir de dos hipótesis:

Ho: t1=t2=t3=t4=…..tn

Ha: al menos un tratamiento es distinto

OBJETIVO

Implementar un diseño completamente al azar, con ayuda del paquete SAS, con el fin de dar conclusiones estadísticamente válidas.

MATERIALES Y METODOS

El sistema SAS utiliza el modelo estadístico, realizando una reducción en este

[pic 11]

Modelo estadístico

[pic 12][pic 13]

Modelo reducido para SAS

El sistema SAS solamente utiliza la variable tratamientos. Para realizar la tabla de análisis de varianza se utiliza el comando proc glm (General Linear Model. Se introducen los datos según el tratamiento en orden de lista con el comando cards. Luego se finaliza con los comando class, model y run, donde class es la fuente de variación, o sea las tratamientos; y model es el modelo reducido del diseño. Además posee una regla de decisión distinta.

Se rechaza Ho si [Pr > F] < α

RESULTADOS

PROBLEMA 1

Se está estudiando la resistencia de cierto insecto al efecto de cuatro insecticidas en condiciones de laboratorio. En cajas de prueba se colocaron 350 larvas del insecto, se aplicó el insecticida y se registró el número de insectos muertos. Se recolectaron los siguientes datos:

Obtenga el análisis de varianza con una confiabilidad de 95% y exprese sus conclusiones.

data problema1;

input trat$ resp;

cards;

Folidol 312

Folidol 300

Folidol 286

Folidol 289

Basudin 320

Basudin 330

Basudin 297

Basudin 315

Furadan 280

Furadan 290

Furadan 298

Furadan 305

Tamaron 260

Tamaron 270

Tamaron 260

Tamaron 276

proc glm;

class trat;

model resp=trat;

run;

                                   Class Level Information

                    Class         Levels    Values

                    trat               4          Basudin Folidol Furadan Tamaron

                                  Número Total de observaciones    16                                       

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