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Tratamientos, niveles y réplicas.
Estructura Diseño Factorial
Un diseño experimental factorial 3x2 es un tipo de diseño que implica dos factores, uno con tres niveles y otro con dos niveles. Esto crea un diseño en el que se exploran los efectos principales y las interacciones entre ambos factores (Anexos, 2022).
3X2
La estructura resultante se caracteriza por la capacidad de analizar los efectos independientes de cada factor, así como la interacción entre ellos. Esto permite entender cómo los cambios en un factor pueden afectar las respuestas de manera diferente dependiendo del nivel del otro factor (Anexos, 2022).
Así mismo, permite una mejor eficiencia en la recopilación de datos, mayor capacidad de detectar interacciones entre variables que podrían pasar desapercibidas en un diseño factorial, los resultados obtenidos al examinar los efectos múltiples de los factores pueden tener una mayor aplicabilidad a situaciones del mundo real, permite evaluar las interacciones y efectos principales con el análisis de varianza factorial o la regresión lineal múltiple, identificación de efectos de confusión así mismo, poder controlar los efectos de las variables que actúan como efectos de confusión con el fin de mejorar la validez de los resultados (Anexos, 2022).
Es útil para investigar la influencia conjunta de múltiples variables en una respuesta determinada (Anexos, 2022).
Diseño Factorial En Pak Choi.
Imagen 18. Producto Glukoplant Fe-Mn ( Procolombia, 2021).
Imagen 19. Diferentes Sustratos (Hidroponía, 2015).
Imagen 20. Peso Fresco del Pak Choi (Versatile, 2016).
Variable independiente (Entrada)
- FACTOR A: Se utilizara un fertilizante orgánico con diferentes dosificaciones es una variable cualitativa ordinal o cuantitativa discreta:
Bajo: Glukoplant Fe-Mn 2 cc/l
Alto: Glukoplant Fe-Mn 8 cc/l
- FACTOR B: Se utilizaran tres diferentes variedades de sustratos es una variable cualitativa nominal.
- Sustrato Fibra de Coco.
- Sustrato de Turba.
- Sustrato de Perlita.
Variable dependiente (Salida)
Se utilizaran las siguientes variables:
- Peso fresco de la planta Pak Choi (Brassica rapa subsp. chinensis) es una variable cuantitativa continua se mide en kilogramos.
Imagen 21. Niveles del Diseño experimental 3x2 (Vitalia, 2021).
Niveles
Para un diseño experimental factorial con 2 factores con 3 niveles los cuales son:
- Fertilizante (Factor A)
- Nivel 1: Glukoplant Fe-Mn 2 cc/l
- Nivel 2: Glukoplant Fe-Mn 8 cc/l
- Variedades de sustratos (Factor B)
- Nivel 1: Sustrato Fibra de Coco.
- Nivel 2: Sustrato de Turba.
- Nivel 3: Sustrato de Perlita.
-Lograr evidenciar los niveles de cada factor, con el fin de estudiar las interacciones entre estos y su análisis identificando como cada factor afecta la variable respuesta (Fuente propia, 2024).
Imagen 22. 2 Réplicas de nuestro diseño factorial (Shutterstock, 2022).
Réplicas
En este caso al tener 3x2= 6 tratamientos, se va a implementar 2 réplicas por cada tratamiento.
Esto da como resultado que al tener 2 réplicas x 6 tratamientos = 12 observaciones en total que se emplearan en 12 bancos aleatoriamente combinando las dos dosis del fertilizante con los diferentes tres tipos de sustratos.
(Fuente propia, 2024).
Tratamientos
Los tratamientos al ser dos factores, un factor con 2 niveles que es el fertilizante y otro factor con 3 niveles que es el tipo de sustrato, dan como resultado 6 tratamientos con el fin de poder llegar a un resultado mas preciso y un buen estudio del Pak Choi con el fin de contar con la interacción de estos factores tan importantes para esta Acelga. (Fuente propia, 2024).
-S1: Sustrato de fibra de coco. -D1: Dosis del fertilizante Glukoplant Fe-Mn 2 cc/l
-S2: Sustrato de Turba. -D2: Dosis del fertilizante Glukoplant Fe-Mn 8 cc/l
-S3: Sustrato de Perlita.
Tabla 1. Distribución de los factores que se emplearan en el diseño Experimental 3x2 de la variedad Pak Choi. (Fuente propia, 2024).
