Este documento describe los conceptos básicos de diseño experimental. Explica que un diseño experimental involucra la planeación intencional de un experimento manipulando variables independientes para medir sus efectos en variables dependientes. También define términos clave como variables de respuesta, factores, niveles de factores, tratamientos, unidades experimentales, diseños unifactoriales y multifactoriales. Por último, resume diferentes tipos de diseños experimentales como bloques aleatorios, factoriales y parcelas divididas.

1. Diseño Experimental
Profesor: Ing. Luciano Valle V.
elvalle63@yahoo.es

2.  Se entiende por diseño experimental, el
proceso de planeamiento de un
experimento, tal que se tomen datos
apropiados, los cuales deben ser analizados
mediante métodos estadísticos que deriven
conclusiones válidas y objetivas.
Un requisito de un experimento es la
manipulación intencional de una o más variables
independientes. La variable independiente es la
que se considera como supuesta causa en una
relación entre variables.

3. ENTRADA SALIDA
PROCESO
Factores
controlables
Factores no
controlables
Características de
calidad o variables
respuesta
¿ Qué características de calidad se van ha medir?
¿ Qué factores controlables deben incluirse en el
experimento?
¿ Qué niveles deben utilizarse en cada factor?
¿ Qué diseño experimental es el adecuado?
}

4. DEFINICIONES
 VARIABLE RESPUESTA: es la variable en estudio, aquella
cuyos cambios se desean estudiar. Es la variable
dependiente.
 FACTOR: es la variable independiente. Es la variable que
manipula el investigador, para estudiar sus efectos sobre
la variable dependiente.
 Factor cualitativo: sus niveles se clasifican por atributos
cualitativos.
 Factor cuantitativo: sus niveles son cantidad numérica en
una escala.
 NIVEL DEL FACTOR: es cada una de las categorías, valores
o formas específicas del factor.

5.  EXPERIMENTO UNIFACTORIAL: es aquel en el
se estudia un solo factor.
 EXPERIMENTO MULTIFACTORIAL: es aquel en
el que se estudia simultáneamente más de
un factor.

6.  TRATAMIENTO
Es el objeto de la
investigación, o sea las
condiciones impuestas a
la parcela (unidad
experimental y/o unidad
observacional) cuyo
efecto deseamos medir y
comparar en un
experimento.

7.  UNIDAD EXPERIMENTAL O
PARCELA EXPERIMENTAL (UE)
◦ Son los elementos
sobre los cuales se
aplica los tratamientos
y se obtienen las
mediciones de la
variable respuesta.

8.  UNIDAD DE MUESTREO O UNIDAD
OBSERVACIONAL (UO)
Es aquella fracción de la unidad
experimental sobre la cual se mide
el efecto del tratamiento
Ejemplo 1
En un ensayo clínico veterinario, a varios
perros se les aplican diferentes
medicamentos, cada perro es una UE y si, por
otra parte, a cada perro se la aplica una
pomada sobre las patas, entonces cada pata
es una UO.
Ejemplo 2
Cuando se aplica un tipo de alimento (tratamiento) a
unos cerdos de una porqueriza, esta sería la UE; sin
embargo, las observaciones de aumento de peso se
hacen a cada animal, por lo cual los animales son
las UO.

9.  Cantidad total de material
experimental disponible
 Diseño Experimental a utilizarse
 Número de Factores y Niveles que
se analizaran en el experimento
 Número de repeticiones por
tratamiento

10.  AVES Y ANIMALES PEQUEÑOS
◦ Permite obtener grupos homegéneos con 10, 12, 15
animales/U.E.
 SUINOS Y OVINOS
◦ Permiten grupos de 4, 5, 6 animales/U.E.
 BOVINOS
◦ Permiten grupos de 2, 3, 4 animales/U.E.

11.  ALEATORIOS.- Son aquellos en la que los
tratamientos entran al azar.
 SISTEMATICOS.- Son aquellos cuya
planificación no entra al azar, o sea, los
tratamientos serán evaluados y colocados
juntos

13.  PRELIMINAR.- Es
conducido en
estaciones
experimentales, para
obtener nuevos
hechos. Propicio para
la introducción de
nuevas variedades y
cuando se dispone de
un número elevado
de tratamientos

14.  CRITICO.- Es aquel que
tiene por objeto negar o
confirmar hipótesis
obtenidas en el
experimento preliminar.
Sirve para comparar
varios tratamientos por
medio de los diseños
experimentales. Se
pueden realizar dentro o
fuera de una estación
experimental.

15.  DEMOSTRATIVO.- El
objetivo es demostrar
junto con el agricultor
los mejores resultados
que se han obtenido
en el experimento
crítico, pues compara
una nueva técnica
agrícola con una
tradicional.

17.  PREMEDITADA.- Que
se origina de los
diferentes
tratamientos,
deliberadamente
introducidos por el
investigador, con el
propósito de hacer
comparaciones

18.  EXTERNA.- Debido a
variaciones no
intencionadas de
causas conocidas,
pero el investigador
las puede controlar.

19.  ACCIDENTAL.- Es de
causa desconocida,
de naturaleza
aleatoria que no está
en control del
investigador. Tal
variación constituye
el llamado ERROR
EXPERIMENTAL.

21. ANALISIS DE LA VARIANCIA
 Es una técnica estadística que sirve
para analizar la variación total de los
resultados experimentales de un
diseño en particular,
descomponiéndolo en fuentes de
variación independientes atribuibles
a cada uno de los efectos en que
constituye el diseño experimental
2
1

22.  ALEATORIZACION
 REPLICACION
 CONTROL DEL ERROR
EXPERIMENTAL
 Asignar el tratamiento a
la unidad experimental
utilizando un método
aleatorio apropiado para
cada caso.
 Aplicación de un mismo
tratamiento a varias
unidades experimentales.
 Controlar la variación
existente originadas por
mediciones de unidades
experimentales.
Para lograr validez, interpretabilidad y precisión.

27. EJEMPLO 1

28. Fuente: Estadística Inferencial
Autor: Raúl Jiménez González

32. Fuente: Estadística Inferencial
Autor: Raúl Jiménez González

33. EJEMPLO

35. Fuente: Estadística Inferencial
Autor: Raúl Jiménez González

38.  Está dado por el ancho y largo de la parcela
 FACTORES:
◦ Diseño a ser utilizado
◦ Heterogeneidad del suelo
6m
6m
6m 6m
9m
9m
4m4m

39.  Evitar el uso de áreas
no plantadas
 Número de calles en
experimento debe
reducirse
 No medir
características
agronómicas en
hileras de bordes
 Plantar unas pocas
hileras de un mismo
genotipo uniforme
alrededor del
perímetro del
experimento

40.  Ausencia de corrección
 Regla de tres
 Regla de tres, considerando apenas
las plantas competitivas
 Uso de fórmulas de corrección
 Análisis de Covarianza
METODOS

42.  Son aquellos que incluyen todas las
combinaciones posibles entre dos o más
grupos de tratamientos.
 FACTOR:
◦ Es cualquier grupo de tratamientos.
 NIVEL:
◦ Es cualquier subdivisión dentro del factor.
EXPERIMENTOS FACTORIALES

43. 3 k
FACTOR
NIVEL

44.  Dependiendo de la naturaleza de los factores
usados, los experimentos factoriales pueden ser:
 CUALITATIVOS:
Cuando tenemos por ejemplo: tipo de raciones, razas, tipos
de productos, etc.
 CUANTITATIVOS:
Cuando tenemos por ejemplo: dosis de productos, niveles de
raciones alimenticias, etc.
 MIXTOS:
Cuando se usa los dos tipos de tratamientos, como por
ejemplo: productos y dosis, tipo de raciones y dosis de
alimento, etc.

45.  Podemos en un experimento factorial,
combinar 5 productos con 2 dosis.
 FACTORES: serán los productos y las dosis.
 NIVELES: 5 y 2 (productos y dosis
respectivamente).

46.  P1D1 P2D1 P3D1 P4D1 P5D1
P1D2 P2D2 P3D2 P4D2 P5D2

47.  MEJOR UTILIZACION DE LOS RECURSOS DANDO MAYOR EFICIENCIA
◦ Mano de obra reducida en función del área
experimental.
◦ Reducción del tiempo y de recursos financieros
empleados.
◦ Son estudiados al mismo tiempo dos o más
factores.
 PERMITEN ESTUDIAR LOS EFECTOS PRINCIPALES DE LOS FACTORES
Y LOS EFECTOS DE LAS INTERACCIONES ENTRE FACTORES.

48.  EL ANALISIS ESTADISTICO ES MAS TRABAJOSO.
◦ Primero debe hacerse un análisis de varianza
preliminar, que es hecha de acuerdo con el
diseño experimental utilizado.
◦ Luego el desdoblamiento de grados de libertad
de tratamientos.
◦ Interpretación de resultados se torna más difícil a
medida que aumenta el número de factores y
niveles en el experimento.

49.  EL NUMERO DE TRATAMIENTOS CRECE RAPIDAMENTE,
DIFICULTANDO LA INSTALACION DEL EXPERIMENTO
◦ Cuando crece el número de factores o niveles, se eleva mucho
el número de Unidades Experimentales (U.E.), como por
ejemplo:
◦ En un ensayo de 6x4x2 con 2 repeticiones, da un total de 96
Unidades Experimentales, que trae consigo dificultades en la
instalación del experimento. Estas pueden ser:
 La homogeneidad del área experimental,
 Disponibilidad del material experimental.
 Disponibilidad de mano de obra.

51. MODELOS ESTADÍSTICOS EXPERIMENTOS FACTORIALES

55. EXPERIMENTO CON DOS FACTORES

58. DISEÑO EN PARCELAS DIVIDIDAS

59. Ejemplo Parcela Dividida:
Un productor quiere estudiar el efecto de tres sistemas de riego
y tres niveles de fertilización nitrogenada en el rendimiento de
alfalfa. Los niveles de irrigación requiere parcelas grandes,
mientras que los niveles de nitrógeno pueden aplicarse
manualmente en pequeñas parcelas. Se usa los siguientes
factores:
Irrigación: R1 = goteo; R2 = aspersión; R3 = gravedad
Nitrógeno: N1 = ninguno; N2= 25 kg/ha; N3 = 50 kg/ha

60. En el caso de DCA.
Fuentes G.L.
A a-1
Error(a) a(r-1)
B b-1
AB (a-1)(b-1)
Error(b) a(b-1)(r-1)
Total abr-1

61. En el caso de Bloques
Fuentes G.L.
Bloques r-1
A a-1
Error (a) (a-1)(r-1)
B b-1
AB (a-1)(b-1)
Error (b) a(b-1)(r-1)
Total abr-1

62. FUENTE DE
VARIACIÓN
GL
SUMA DE
CUADRADOS
CUADRADOS
MEDIOS
F
BLOQUES
IRRIGACIÓN
ERROR (A)
NITRÓGENO
I x N
ERROR
TOTAL
3
2
6
2
4
18
35
1.87
1402.40
38.71
713.56
76.77
209.67
2442.98
0.62
701.20
6.45
356.78
19.19
11.65
0.10
108.71*
*
30.62**
1.62
ANÁLISIS DE VARIANCIA PARCELA DIVIDIDA

63. Irrigación Variedad Rep. 1 Rep. 2 Rep. 3
Sin 1 63 52 49
Sin 2 33 43 48
Con 1 53 69 55
Con 2 38 49 42
En el siguiente ejemplo se presenta dos niveles de irrigación
(aplicados a parcelas completas en un DCA con 3 repeticiones)
y dos variedades (aplicados a subparcelas