Contraste de hipótesis en diseños de bloques incompletos desequilibrados
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Testing of hypotheses in unbalanced incomplete block designs
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El diseño de bloques al azar capacita al investigador para reducir la varianza del error y obtener estimaciones más precisas de los efectos de los tratamientos. En la mayoría de los experimentos el tamaño de los bloques debe ser reducido para lograr la homogeneidad de las unidades experimentales e incrementar la precisión del diseño. En estos casos es posible seguir utilizando diseños de bloques en los cuales una parte de los tratamientos es asignada a los bloques conforme algún patrón especificado de antemano. Estos diseños son conocidos como diseños de bloques incompletos equilibrados. Sin embargo, también puede ocurrir que por accidente o cualquier otra razón los investigadores se vean en la obligación de emplear diseños de bloques incompletos, pero carentes de equilibrio. En el presente trabajo se muestra el proceso a seguir en este último caso, para determinar qué funciones y contrastes son estimables y cuáles de las hipótesis son de interés por resultar interpretables
El diseño de bloques al azar capacita al investigador para reducir la varianza del error y obtener estimaciones más precisas de los efectos de los tratamientos. En la mayoría de los experimentos el tamaño de los bloques debe ser reducido para lograr la homogeneidad de las unidades experimentales e incrementar la precisión del diseño. En estos casos es posible seguir utilizando diseños de bloques en los cuales una parte de los tratamientos es asignada a los bloques conforme algún patrón especificado de antemano. Estos diseños son conocidos como diseños de bloques incompletos equilibrados. Sin embargo, también puede ocurrir que por accidente o cualquier otra razón los investigadores se vean en la obligación de emplear diseños de bloques incompletos, pero carentes de equilibrio. En el presente trabajo se muestra el proceso a seguir en este último caso, para determinar qué funciones y contrastes son estimables y cuáles de las hipótesis son de interés por resultar interpretables
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