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Bioestadística: Diseños experimentales. Clase 4

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by

jose avila peltroche

on 13 July 2013

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Transcript of Bioestadística: Diseños experimentales. Clase 4

Notes
Diseños de investigación (Experimentales)
Conceptos claves
Pre-experimento, cuasi-experimento y experimento verdadero
Principios básicos en el diseño de experimentos
Se puede lograr a través de:

-Aleatorización

-Repeticiones

-Control local
Diseños experimentales clásicos (un solo factor)
Cumplen ciertos supuestos:

-Aditividad (Y=ax1+bx2+cx2+d)

-Linealidad

-Normalidad

-Independencia

-Homocedasticidad
Diseño completamente al azar
Toma en cuenta un factor y no posee factores de bloqueo
Diseños multifactoriales (más de un factor)
Se definen por la fórmula 2 elevado a la potencia k. Siendo k = número de factores.

Se asumen dos niveles por tratamiento.
Otros diseños de interés
Diseños anidados (B incluido en A)

Diseños cruzados-anidados (B x A, C incluido en A)

¡El problema de la pseudoreplica!
Diseño, unidad experimental, error experimental, factor, nivel y tratamiento.
Tratamiento control, variable respuesta y bloque
El efecto de tres temperaturas en el crecimiento de una misma variedad de frijol
Diseño en bloque completamente al azar (DBCA)
Toma en cuenta un factor y posee un factor de bloqueo.
El efecto de un xenobiótico en el crecimiento de una cepa de microalga (cada cepa se aisló en una estación del año diferente)
Diseño en cuadrados latinos (DCL)
Toma en cuenta un factor y posee dos factores de bloqueo.

Cada letra solo puede aparecer en cada renglón y en cada columna
La cantidad de alcaloides en Ganoderma (las muestras fueron traídas de diferentes localidades y preservadas bajo diferentes técnicas)
Diseño en cuadrados grecolatinos (DCGL)
Toma en cuenta un factor y posee 3 factores de bloqueo
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