Control de la correlación espacial en experimentos de campo en el sector agrícola

Abstract

El objetivo primordial de la mayoría de los experimentos agrícolas de campo es la estimación eficiente e insesgada de los contrastes entre tratamientos. La manera común de lograr esa estimación es mediante la aplicación de mínimos cuadrados ordinario a un modelo lineal, en el cual el valor esperado de cada observación es la suma de una media general, un efecto de tratamiento y varios efectos ambientales tales como bloques o efectos de filas y columnas. Si el modelo supuesto es correcto, este enfoque da lugar a estimadores que son funciones lineales de las observaciones y son insesgados. Para analizar los datos provenientes de experimentos de campo, se han propuesto otras alternativas: los métodos espaciales. Estas alternativas buscan neutralizar el efecto que pueda tener la heterogeneidad espacial de las unidades experimentales sobre la estimación de los contrastes entre tratamientos. El propósito de este artículo es analizar y comparar críticamente algunas de las metodologías espaciales usadas en los experimentos de campo del sector agrícola.

The primary objective of most agricultural lield experiments and other spatial experiments is the unbiased and efficient estimation of treatment contrasts. The most common way to their estimation is to apply ordinary least squares to a linear model in which the expected value of each observation is taken to be the sum of an over all mean, a treatment effect, and various environmental effects such as block or row and column effects. This aproach yields estimators which are linear lunctions of the observations and which areunbiased if the assumed model es correct. Other alternatives, the spatial methods, have been proposed for the analysis of data from field-plot experiments. These alternatives attempt to neutralize the effect that the spatial heterogeneity of the experimental units can have on the estimation of treatment contrasts. The purpose of this paper is to analyze and compare critically some of the most important approaches about «neighbour» or «spatial» methods of analysisof field experiments, where an attempt is made to estimate and remove the effects of association of neighbouring plots from the treatment contrast.