Unidad 6: DISEÑO DE BLOQUES AL AZAR

Efectividad en la construcción de Bloques

¿Eficiencia relativa (ER) y la precisión de un experimento?

Yates (1935) introdujo la noción de eficiencia relativa (ER) en el contexto de la estimación de las comparaciones de tratamientos. Para dos diseños, D$_{1}$, y D$_{2}$ la eficiencia relativa de D$_{1}$ a D$_{2}$ es definida como

MATH

Donde Var D$_{1}$ se refiere a var MATH para el diseño DMATH. En nuestro caso D$_{1}$ es un BC con $t$ tratamientos y $r$ bloques y D$_{2}$ es un DCA con $r$ replicaciones por cada tratamiento. La eficiencia relativa depende de la verdadera varianza para los dos diseños que de hecho son desconocidas. Lo mejor que se puede hacer es obtener un estimación de la eficiencia relativa, que se denotará como EER. sin embargo, solo se tiene disponible los datos del DBC. El procedimiento de Fisher, tal como lo presenta Cochran y Cox (1957), estima la eficiencia del diseño 1 en relación con el diseño 2 mediante

MATH

Donde $s_{1}^{2}$ y $s_{2}^{2}$ son los cuadrados medios del error de los diseños uno (bloques) y dos (DCA), respectivamente, y $n_{1}$ y $\ n_{2}$ son los grados de libertad. Si el número de observaciones en una media de un tratamiento difiere en los dos experimentos en comparación, sustitúyase $s_{1}^{2}$ y $s_{2}^{2}$ por MATH y MATH.

donde:

MATH

con:

$f_{b}=$ grados de libertad de los bloques

$f_{t}=$ grados de libertad de los tratamientos

$f_{e}=$ grados de libertad del error

Otra manera de calcular la eficiencia relativa es dado en Susan

MATH

Donde

MATH

No existe una prueba legítima para MATH el menos no en el contexto de la tabla de ANOVA; es decir

MATH

No es una prueba estadística adecuada. Existe sin embargo una relación monotónica entre $H$ y $ER$ que al menos da algún significado a $H$ (Lentner, Arnold and Hinkelman,1989). Como

MATH

Simplificado se tiene:

MATH

Donde MATH y se puede mostrar que:

MATH

¿Cómo interpretar los valores de E.R?

Si

$ER=1(100\%)$ La cantidad de bloques ni ha ayudado ni perjudicado
$ER<1(100\%)$ La cantidad de bloques no ha sido útil
$ER>1(100\%)$ La cantidad de bloques ha sido útil

Se requieren $r=b\times ER$ replicaciones por tratamiento para un DCA para que sea tan efectivo como un DBC con $b$ replicaciones.

Si ER = 96% (0.96) no es útil el DBC, ya que 96 réplicas de DCA da tanta información como 100 bloques o réplicas de un DBC.

Si ER = 1.55 (155%) es útil el DBC ya que el DCA para obtener la misma eficiencia que el DBC necesitaría 155 réplicas y el DBC solo 100.

MATH, se requieren 1.55 más réplicas por tratamientos en un DCA para obtener la misma eficiencia que un DBC con $b$ bloques.

Nota 
La ER relativa solo habla de la precisión de los estimados y no de la potencia (sensibilidad del experimento). Por ésta razón se recomienda considerar un DBC mejor que un DCA cuando E.R=125%.

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Mendoza, H, Bautista, G. (2002). Diseño Experimental. Universidad Nacional de Colombia, http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/ciencias/2000352/. Licencia: Creative Commons BY-NC-ND.
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