InfoStat, InfoGen y SAS para contrastes mutuamente ortogonales en experimentos en bloques completos al azar en parcelas subdivididas

MultipleLas series de experimentos (SE) en tiempo y espacio en arreglos de parcelas divididas han sido utilizadas cotidianamente en diversas disciplinas de la ciencia y la tecnologia, pero para parcelas subdivididas (PS) existe poca informacion. Con contrastes mutuamente ortogonales (CMO’s) se divide la variabilidad de medias o totales de tratamientos en grupos, dentro de un analisis de varianza en experimentos de uno o mas factores. En este estudio se presentan los programas para analizar datos del peso de vaina en verde registrado en habas en una SE en bloques completos al azar en arreglo de PS para correrse en el Sistema para Analisis Estadistico, InfoStat o InfoGen, elaborados por el autor para correspondencia. Se indican los procedimientos para determinar cuantos y cuales son los coeficientes de cada contraste y como calcular algunos CMO’s. Se presenta un analisis de varianza combinado y los CMO’s para factores principales y para sus interacciones, pero los tres paquetes estadisticos pueden generar los analisis para cada ensayo. Con la plataforma que se ha elaborado en el presente estudio sera mas facil obtener la descomposicion de los efectos de factores principales y de sus interacciones en una SE en arreglo de PS con base en la construccion de un conjunto apropiado de polinomios ortogonales o de una combinacion entre estos y los CMO’s. EnglishThe series of experiments (SE) in time and space in arrangements of divided plots have been used daily in various disciplines of science and technology, but for subdivided plots (PS) there is little information. With mutually orthogonal contrasts (CMO’s), the variability of means or total treatments in groups is divided into an analysis of variance in experiments of one or more factors. This study presents the programs to analyze data of the pod weight in green registered in fava beans in an SE in complete blocks at random in arrangement of PS to run in the System for Statistical Analysis, InfoStat or InfoGen, prepared by the author for correspondence. The procedures for determining how many and what the coefficients of each contrastare and how to calculatesome CMO’s are indicated. A combined analysis of variance and CMO’s are presented for main factors and for their interactions, but the three statistical packages can generate the analyzes for each trial. With the platform that hasbeen developed in the present study, it will be easier to obtain the decomposition of the effects of main factors and their interactions in an SE under PS based on the construction of an appropriate set of orthogonal polynomials or a combination between these and the CMO’s.