Resumen

GONZALEZ-HUERTA, Andrés et al. Submuestreo balanceado en experimentos monofactoriales usando InfoStat e InfoGen: validación con SAS. Rev. Mex. Cienc. Agríc [online]. 2023, vol.14, n.2, pp.235-249.  Epub 19-Jun-2023. ISSN 2007-0934.  https://doi.org/10.29312/remexca.v14i2.3418.

Aun en la actualidad existe poca información publicada con relación al análisis de experimentos monofactoriales cuando se usa igual número de submuestras dentro de cada unidad experimental. En este estudio se analizan datos de floración masculina registrados en cuatro variedades de maíz (Zea mays L.) establecidas en condiciones de campo usando cuatro repeticiones por tratamiento, dentro de cada unidad experimental se registraron 30 datos, para el presente estudio sólo son considerados tres de éstos. Los diseños experimentales elegidos fueron completamente al azar, bloques completos al azar y cuadro latino. Las salidas fueron obtenidas con InfoStat y corresponden a un análisis de varianza y a una comparación de medias de tratamientos con la prueba de Tukey (p= 0.01), estas también se pueden generar con InfoGen aplicando el mismo procedimiento. Los datos que conducen a ambos resultados fueron usados para cálculos manuales y los resultados son validados con el sistema para análisis estadístico. Debido que los datos son los mismos el error muestral es común en los tres diseños experimentales y se muestra cómo obtener el error conjunto, la diferencia entre ambos genera el error experimental. Para simplificar el procedimiento en la computadora personal se elabora una sola base de datos. Sólo para el diseño en cuadro latino se proporcionan las expresiones matriciales que permiten homologar el cálculo manual con sumas de cuadrados en el análisis de varianza. Si el objetivo secundario fuera comparar los tres diseños experimentales el soporte estadístico generado por éstos lo permitiría, en una sola corrida usando SAS e individualmente para cada diseño aplicando InfoStat y InfoGen.

Palabras llave : algebra matricial; error muestral en diseños experimentales; paquetes estadísticos gratuitos; suma de cuadrados en ensayos con submuestreo.

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