• TABLE OF CONTENTS
HIDE
 Front Cover
 Title Page
 Table of Contents
 List of Tables
 List of Figures
 Técnica de análisis y otros...
 Preface
 El papel de la investigación en...
 Consideraciones generales relacionadas...
 Ensayos exploratorios
 Ensayos en sitios específicos
 Ensayos regionales conducidos por...
 Ensayos regionales conducidos por...
 Ensayos conducidos por el...
 Iniciación y manejo de programas...
 Bibliography
 Index
 Acerca de los autores y del...






Title: Ensayos agronomicos en fincas segun el enfoque de sistemas agropecuarios
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Permanent Link: http://ufdc.ufl.edu/UF00054330/00001
 Material Information
Title: Ensayos agronomicos en fincas segun el enfoque de sistemas agropecuarios
Physical Description: Book
Language: Spanish
Creator: Hildebrand, Peter E.
Publisher: Editorial Agropecuaria Latinoamericana, Inc.
 Subjects
Subject: Caribbean   ( lcsh )
Farming   ( lcsh )
Agriculture   ( lcsh )
Farm life   ( lcsh )
Spatial Coverage: Caribbean
 Notes
Funding: Electronic resources created as part of a prototype UF Institutional Repository and Faculty Papers project by the University of Florida.
 Record Information
Bibliographic ID: UF00054330
Volume ID: VID00001
Source Institution: University of Florida
Holding Location: University of Florida
Rights Management: All rights reserved by the source institution and holding location.
Resource Identifier: isbn - 0962290610

Table of Contents
    Front Cover
        Front Cover
    Title Page
        Title Page 1
        Title Page 2
    Table of Contents
        Page v
        Page vi
        Page vii
    List of Tables
        Page viii
        Page ix
    List of Figures
        Page x
        Page xi
    Técnica de análisis y otros cálculos
        Page xii
    Preface
        Page xiii
        Page xiv
        Page xv
        Page xvi
        Page xvii
        Page xviii
        Page xix
    El papel de la investigación en finca en el desarollo de tecnología
        Page 1
        Descripcion de la investigacion y extension en sistemas agropecuarios (IESA)
            Page 1
            Page 2
            Page 3
        Proposito de la investigación en finca
            Page 4
        Tipos de ensayos de finca
            Page 5
            Ensayos exploratorios
                Page 5
            Ensayos en sitios específicos
                Page 5
            Ensayos regionales
                Page 5
            Ensayos conducidos por el agricultor
                Page 6
    Consideraciones generales relacionadas con los ensayos en finca
        Page 7
        Actividades de la investigacion en finca
            Page 7
            La relación investigador-agricultor
                Page 7
                Escuchar y trabajar con los agricultores
                    Page 8
                Características de la relación
                    Page 8
                    Page 9
            Procedimientos experimentales en finca
                Page 10
                Localización en la finca
                    Page 10
                Diseños experimentales
                    Page 10
        Manejo de los datos de campo
            Page 11
            Registro (toma de datos)
                Page 11
            Procesamiento
                Page 12
                Valores extraordinarios
                    Page 12
                Estandarización de los datos de campo
                    Page 12
                    Humedad y superficie
                        Page 13
                    Porcentaje de desgrane de maíz
                        Page 14
                    Parcelas perdidas
                        Page 14
                        Page 15
                    Plantas faltantes
                        Page 16
                    Análisis de covariancia
                        Page 16
                        Page 17
                        Page 18
                        Page 19
                        Page 20
                        Page 21
                        Page 22
    Ensayos exploratorios
        Page 23
        Ensayos superpuestos
            Page 24
        El ensayo factorial 2
            Page 25
            Page 26
            Page 27
            Interpretación de los resultados
                Page 28
            Comentarios acerca de la reducción del tamaño del ensayo
                Page 29
        El ensayo "de adicion"
            Page 29
            Page 30
            Page 31
        El ensayo "de subtracción"
            Page 32
            Page 33
            Page 34
    Ensayos en sitios específicos
        Page 35
        Consideraciones basicas
            Page 35
            Tamaño de parcela
                Page 36
            Evaluación de variedades
                Page 36
            Asociaciones de cultivos
                Page 37
            Nutrición vegetal
                Page 37
            Protección vegetal
                Page 38
        Análisis de los resultados
            Page 38
            Page 39
            Page 40
            Page 41
            Page 42
            Page 43
            Page 44
    Ensayos regionales conducidos por el investigador: evaluación agronómica
        Page 45
        Diseño y metodología
            Page 46
            Diseños experimentales
                Page 46
            Número de repeticiones
                Page 46
            Número de tratamientos
                Page 47
            Tratamientos de control o testigos
                Page 47
            Clases de tratamientos
                Page 47
                Page 48
            Selección de sitios
                Page 49
            Complejidad
                Page 49
            Repeticiones en años
                Page 50
        La combinacion de datos a traves de sitios
            Page 50
            Análisis combinado de variancia
                Page 51
                Page 52
                Page 53
                Page 54
                Page 55
                Page 56
                Page 57
                Page 58
    Ensayos regionales conducidos por el investigador: evaluación socioeconómica
        Page 59
        Seleccion de los criterios de evaluacion
            Page 59
            Mano de obra como críterio de evaluación
                Page 60
                Page 61
                Page 62
            Dinero en efectivo como un criterio de evalución
                Page 63
        Superficie de respuesta
            Page 63
            Descripción
                Page 63
            Formas representativas
                Page 64
            Análisis económico
                Page 65
                Page 66
                Page 67
        Metodos para obtener superficies de respuesta
            Page 68
            Regresión simple: visiográfica
                Page 68
                Page 69
                Page 70
                Page 71
                Page 72
                Page 73
            Regresión simple: cuadrados mínimos
                Page 74
                Page 75
        Analisis de superficies de respuesta
            Page 76
            Coeficiente de determinación
                Page 77
                Page 78
            Variancia, error estándar, e intérvalos de confianza
                Page 79
            Significación de los coeficientes
                Page 79
                Page 80
            Significación de la ecuación
                Page 81
            Superficie lineal versus cuadrática
                Page 81
                Page 82
                Page 83
                Page 84
            Información a priori y a posteriori
                Page 85
                Page 86
        Regresion multiple: visiográfica
            Page 87
            Page 88
            Page 89
            Page 90
            Page 91
            Page 92
    Ensayos conducidos por el agricultor
        Page 93
        Diseño
            Page 94
            Parcelas de control
                Page 94
                Page 95
            Número de sitios
                Page 96
        Análisis e interpretacion de los resultados
            Page 96
            La evaluación del agricultor
                Page 96
                Evaluación pasiva
                    Page 97
                Evaluación activa
                    Page 98
                    Page 99
                    Page 100
            La evaluación de los investigadores
                Page 101
                Análisis de estabilidad modificado
                    Page 102
                    Page 103
                    Page 104
                    Page 105
                Distribución de los intérvalos de confianza
                    Page 106
                    Page 107
                    Page 108
                    Page 109
                    Page 110
                    Page 111
                    Page 112
                    Page 113
                Superficies de respuesta derivadas del análisis de estabilidad modificado
                    Page 114
                    Page 115
                    Page 116
                    Page 117
                    Page 118
                    Page 119
                    Page 120
    Iniciación y manejo de programas de investigación y extension de sistemas agropecuarios
        Page 121
        La puesta en marcha de un programa de investigación en finca
            Page 122
        Planificación y manejo de la investigación en finca
            Page 123
        Definición de regiones de investigacion
            Page 124
        Evaluación de la investigación en finca
            Page 125
            Page 126
        Cooperación regional interinstitucional
            Page 127
            Page 128
    Bibliography
        Page 129
        Page 130
    Index
        Page 131
        Page 132
        Page 133
    Acerca de los autores y del libro
        Page 134
Full Text







ENSAYOS AGRONOMICOS EN FINCAS
SEGUN EL ENFOQUE DE
SISTEMAS AGROPECUARIOS



PETER E. HILDEBRAND Y FEDERICO POEY




PETER E. HILf?:RAND



ENSAYOS AGRONOMICOS EN FINCAS

SEGUN EL ENFOQUE DE

SISTEMAS AGROPECUARIOS





PETER E. HILDEBRAND Y FEDERICO POEY




Originalmente publicado por:

Lynne Rienner Publishers, Inc.
Boulder, Colorado
con el titulo

ON-FARM AGRONOMIC TRIALS
IN
FARMING SYSTEMS RESEARCH AND EXTENSION



TRADUCCION POR:
ALFREDO CARBALLO QUIROS

Y
ALEXIS POURRAIN



















































Todo derecho de publicacin reservado. Prohibida la reproduccin
o transmisin de cualquier parte del libro sin permiso previo por
escrito de la casa editorial.

Propiedad literaria 1989 de Editorial Agropecuaria
Latinoamericana, Inc.

Editado y encuadernado en 1989 en los Estados Unidos por
Editorial Agropecuaria Latinoamericana, Inc.
502 N.W. 75th Street, Suite No.379, Gainesville, Florida, 32607.
Estados Unidos de Norteamrica.

ISBN 0-9622906-1-0















CONTENIDO








LISTA DE CUADROS ...... . . .... .viii
LISTA DE FIGURAS ................ .. x
TECNICAS DE ANALISIS Y OTROS CALCULOS . . ... xii
PREFACIO .......... . . ..... .xiii
EL AGRICULTOR COLABORADOR ...... . . ixx

I EL PAPEL DE LA INVESTIGACION EN FINCA EN EL
DESARROLLO DE TECNOLOGIA .... . 1

DESCRIPCION DE LA INVESTIGACION Y EXTENSION EN
SISTEMAS AGROPECUARIOS (IESA) . . 1
PROPOSITOS DE LA INVESTIGACION EN FINCA ...... 4
TIPOS DE ENSAYOS DE FINCA . . .. 5
Ensayos Exploratorios ..... . 5
Ensayos en Sitios Especficos . . .. 5
Ensayos Regionales ..... . . 5
Ensayos Conducidos por el Agricultor . .. 6

II CONSIDERACIONES GENERALES RELACIONADAS CON
LOS ENSAYOS EN FINCA . . . .. 7

ACTIVIDADES DE LA INVESTIGACION EN FINCA . 7
La Relacin Investigador-Agricultor . 7
Escuchar y trabajar con los agricultores . 8
Caractersticas de la relacin ....... 8
Procedimientos Experimentales en Finca . .. 10
Localizacin en la finca . ... ... 10
Diseos experimentales . . .. 10
MANEJO DE LOS DATOS DE CAMPO . . 11
Registro (Toma de Datos) . ... 11
Procesamiento . . . .. ... 12
Valores extraordinarios . . ... 12
Estandarizacin de los datos de campo .. 12
Humedad y superficie . . . 13
Porcentaje de desgrane de maz . ... 14
Parcelas perdidas . ... . 14
Plantas faltantes . . ... 16
Anlisis de covariancia . . ... 16



v







Ensayos Agronmicos en Fincas

III ENSAYOS EXPLORATORIOS . . . ... 23
ENSAYOS SUPERPUESTOS . . . ... 24
EL ENSAYO FACTORIAL 2n ............... 25
Interpretacin de los Resultados ........ 28
Comentarios acerca de la Reduccin del Tamao
del Ensayo . . . . ... 29
EL ENSAYO "DE ADICION" . . . ... 29
EL ENSAYO "DE SUBSTRACCION" . . ... 32

IV ENSAYOS EN SITIOS ESPECIFICOS . . ... 35

CONSIDERACIONES BASICAS . . ... 35
Tamao de Parcela . . . ... 36
Evaluacin de Variedades . . ... 36
Asociaciones de Cultivos . . ... 37
Nutrici6n Vegetal . . . ... 37
Proteccin Vegetal . . . ... 38
ANALISIS DE LOS RESULTADOS . . ... 38

V ENSAYOS REGIONALES CONDUCIDOS POR EL INVESTIGADOR:
EVALUACION AGRONOMICA . . ... 45

DISEO Y METODOLOGIA . . . ... 46
Diseos Experimentales . . ... 46
Nmero de Repeticiones . . ... 46
Nmero de Tratamientos . . ... 47
Tratamientos de Control o Testigos . ... 47
Clases de Tratamientos . . ... 47
Seleccin de Sitios . . . 49
Complejidad . . . . ... 49
Repeticiones en Aos . . . ... 50
LA COMBINACION DE DATOS A TRAVES DE SITIOS ... 50
Anlisis Combinado de Variancia . ... 51

VI ENSAYOS REGIONALES CONDUCIDOS POR EL INVESTIGADOR:
EVALUACION SOCIOECONOMICA . . ... 59

SELECCION DE LOS CRITERIOS DE EVALUACION . .. 59
Mano de Obra como Criterio de Evaluacin ... 60
Dinero en Efectivo como un Criterio de
Evaluacin . . . . 63
SUPERFICIE DE RESPUESTA . . ... 63
Descripcin . . . . 63
Formas Representativas . . ... 64
Anlisis Econmico . . . ... 65
METODOS PARA OBTENER SUPERFICIES DE RESPUESTA .. 68
Regresin Simple: Visiogrfica . ... 68
Regresin Simple: Cuadrados Minimos .... . 74
ANALISIS DE SUPERFICIES DE RESPUESTA . ... 76
Coeficiente de Determinacin .......... 77
Variancia, Error Estndar, e Intrvalos de
Confianza . . . . ... 79

vi







Contenido

Significacin de los Coeficientes . .. 79
Significacin de la Ecuacin . . ... 81
Superficie Lineal versus Cuadrtica ...... 81
Informacin A Priori y A Posteriori . .. 85
REGRESION MULTIPLE: VISIOGRAFICA . ... 87

VII ENSAYOS CONDUCIDOS POR EL AGRICULTOR . ... 93

DISEO . . . . . 94
Parcelas de Control . . . ... 94
Nmero de Sitios . . . ... 96
ANALISIS E INTERPRETACION DE LOS RESULTADOS .. 96
La Evaluacin del Agricultor . . ... 96
Evaluacin pasiva .. . . . 97
Evaluacin activa .............. 98
La Evaluacin de los Investigadores . .. 101
Anlisis de Estabilidad Modificado ...... 102
Distribucin de los intrvalos de confianza 106
Superficies de respuesta derivadas del
anlisis de estabilidad modificado . .. 114

VIII INICIACION Y MANEJO DE PROGRAMAS DE INVESTIGACION
Y EXTENSION DE SISTEMAS AGROPECUARIOS . .. 121

LA PUESTA EN MARCHA DE UN PROGRAMA DE
INVESTIGACION EN FINCA . . ... 122
PLANIFICACION Y MANEJO DE LA INVESTIGACION
EN FINCA . . . . ... .. 123
DEFINICION DE REGIONES DE INVESTIGACION . .. 124
EVALUACION DE LA INVESTIGACION EN FINCA . .. 125
COOPERACION REGIONAL INTERINSTITUCIONAL . .. 127

BIBLIOGRAFIA .... . . . . 129

INDICE .................. ..... .. 131

ACERCA DEL LIBRO Y LOS AUTORES . . . 134



















vii











Ensayos Agronmicos en Fincas

LISTA DE CUADROS


II-1. Datos de campo y rendimiento estandarizado de
trigo en un experimento de niveles de fsforo
en Guatemala ................. 13
II-2. Nmero de plantas (X) y kilogramos por parcela
(Y) de seis hibridos de maz . ... 18
III-1. Ejemplo de un ensayo superpuesto de seis
tratamientos de N-P-K en arroz . ... 24
III-2. Anlisis de variancia de un ensayo superpuesto
de N-P-K en arroz . . . 25
III-3. Ejemplo de un ensayo 23 en maz con densidad de
plantas (P), nitrgeno (N), y variedad (V) .. 26
III-4. Clculo del efecto factorial total en el
factorial 23 con dos repeticiones . ... 27
III-5. ANDEVA para el factorial 23 . . ... 28
III-6. Datos de rendimiento de maiz de un ensayo "de
adicin" de cuatro tratamientos . ... 30
III-7. ANDEVA para el ensayo "de adicin" con maz 30
III-8. Datos de rendimiento de maz en un ensayo de
"substraccin" con cuatro tratamientos .... 32
III-9. ANDEVA en un ensayo de substraccin en maz 32
IV-1. Descripcin de 15 variedades de maz, incluidas
en ensayos en sitios especficos, en
Chimaltenango, Guatemala . . ... 39
IV-2. Datos (parciales) de campo estandarizados de
rendimiento de variedades de maz en cuatro
repeticiones, en Chimaltenango, Guatemala . 39
IV-3. Anlisis de variancia del rendimiento de 15
variedades de maz con cuatro repeticiones, en
Chimaltenango, Guatemala . . .... 41
IV-4. Rendimientos medios de 15 variedades de maz,
evaluadas en cuatro repeticiones, en
Chimaltenango, Guatemala . . ... 42
IV-5. Caractersticas agronmicas de 15 variedades
evaluadas en un ensayo en sitio especifico, en
Chimaltenango, Guatemala . . ... 43
V-l. Combinaciones de tratamientos (Factorial 5 x 3
ms 3 controles) . . . ... 48
V-2. Procedimientos de anlisis de variancia
combinado . . . .... 50
V-3. Rendimiento (kg) por parcela, de 15 variedades
de maz evaluadas en tres sitios en
Chimaltenango, Guatemala . . ... 52
V-4. Anlisis combinado de variancia del rendimiento
de variedades de maz, evaluadas en tres sitios
en Chimaltenango, Guatemala . . ... 54

viii







Contenido

V-5. Rendimientos por sitio y medias por tratamiento,
de 15 variedades de maz evaluadas en tres
sitios en Chimaltenango, Guatemala ...... 55
V-6. Evaluacin de das para floracin, altura de
mazorca y mazorcas podridas, en 15 variedades
de maz, evaluadas en tres sitios en
Chimaltenango, Guatemala . . ... 56
VI-1. Efecto del nitrgeno sobre el rendimiento del
arroz IR-22 en Corinto, Cauca, Colombia .... 68
VI-2. Datos y clculos para la regresin cuadrtica 74
VI-3. Anlisis de variancia comparando las ecuaciones
lineal y cuadrtica . . . ... 84
VI-4. Resumen de los parmetros estadsticos
calculados para las ecuaciones lineal y
cuadrtica . .. . .... . 87
VI-5. Resultados parciales de un experimento con N -
P K en arroz IR-22 en La Virginia Riseralda,
Colombia, conducido por el Programa Nacional de
Arroz, Instituto Colombiano Agropecuario
(ICA) . . . .. . 88
VI-6. Costos y retornos de las combinaciones de
fertilizante de N y P, 1970. Pn $4.40/kg, Pp
$2.00/kg, P,-$2.80/kg . . ... 91
VII-1. Rendimientos de maz en ensayos en finca,
Jutiapa, Guatemala . . . ... 98
VII-2. Indice de aceptabilidad para prcticas de
fertilizacin de maz . . . .. 101
VII-3. Rendimiento de maz de ensayos en finca
conducidos por los agricultores, Phalombe,
Malawi, 1981/1982 . . . ... 103
VII-4. Tecnologas comparadas en ensayos de maz
conducidos por agricultores en Chimaltenango,
Guatemala, 1979 ............... 110
VII-5. Rendimiento, ingreso y costo de maz y papa en
un ensayo manejado por el agricultor, en nueve
localidades. Patzn, Guatemala . .. 110
VII-6. Nmero de colaboradores y rea sembrada en
hileras dobles de maz, e intersiembra de papas.
Chimaltenango, Guatemala, 1980 (b 7) .... 113
VII-7. Rendimientos promedios de rbanos en un ensayo
"conducido por el agricultor" sobre respuesta
al nitrgeno, 1984. . . . ... 116
VII-8. Ecuaciones lineales para el anlisis de
estabilidad modificado, calculadas con los datos
de los rbanos . . . ... 117
VII-9. Rendimiento estimado de rbanos con cinco
niveles de N en dos ambientes . ... 118







ix











Ensayos Agronmicos en Fincas

LISTA DE FIGURAS




FIG. VI-1. Superficies de respuesta bi-dimensionales 65
FIG. VI-2. Funciones del costo variable (CV), costo
fijo (CF), ingreso (I), y ganacia (U) . 67
FIG. VI-3. Respuesta del arroz IR-22 al nitrgeno en
Corinto, Cauca, con P20, = 40 Kg/ha .... 69
FIG. VI-4. Mtodo para estimar una superficie de
respuesta cuadrtica . . ... 71
FIG. VI-5. Superficie cuadrtica estimada . ... 73
FIG. VI-6a. Desvos con respecto al valor medio de
Y . . . .. .. .. 78
FIG. VI-6b. Desvos con respecto a la regresin .... 78
FIG. VI-7. Errores en estimacin que contribuyen a
una banda de confianza en la regresin . 82
FIG. VI-8. Comparacin de las superficies lineal y
cuadrtica de la respuesta . ... 86
FIG. VI-9. Superficie de respuesta estimada
visualmente . . . ... 88
FIG. VI-10. Contornos de superficie suavizados para
niveles de fsforo . . ... 89
FIG. VI-11. Contornos suavizados y lineas de
presupuesto . . . ... 90
FIG. VII-1. Respuesta del rendimiento de grano del
maz Local (L) y el Compuesto CCA (C) al
ambiente, sin fertilizante. Proyecto
Phalombe, Malawi ............... 105
FIG. VII-2. Respuesta del maz Local (L) y del
Compuesto CCA (C) al ambiente, con
fertilizante. Proyecto Phalombe,
Malawi . . . .... 105
FIG. VII-3. Distribucin de los intrvalos de
confianza de los rendimientos de maz
Local y Compuesto CCA en ambientes buenos
Cinco fincas del Proyecto Phalombe,
Malawi, donde el rendimiento medio (Y)
fue mayor de 2.7/ha. . ...... 107
FIG. VII-4. Distribucin de intrvalos de confianza
de los rendimientos del maz Local y el
Compuesto CCA en ambientes pobres Nueve
fincas donde el rendimiento medio (Y) fue
menos de 2 t/ha, Proyecto Phalombe,
Malawi . . . .... 108
FIG. VII-5. Arreglo en hileras dobles de maz.
distancia en metros . . .... 109


x







Contenido

FIG. VII-6. Distribucin de los intrvalos de
confianza para ingreso bruto, maz
tradicional versus maz en hileras dobles
con papas . . . ... 112
FIG. VII-7. Distribucin de intrvalos de confianza
para ingreso neto, maz tradicional versus
maz en hileras dobles con papas ...... 113
FIG. VII-8. Distribucin de los intrvalos de
confianza para rendimiento del maz
tradicional versus maz en hileras gemelas
con papas .... . . . .114
FIG. VII-9. Distribucin de los intrvalos de
confianza del retorno a la inversin, de
maz tradicional versus maz en hileras
dobles con papas . . . ... 115
FIG. VII-10. Respuesta al ambiente de los tratamientos
de N en rbanos . . . ... 117
FIG. VII-11. Respuesta de rbanos al N en dos
ambientes ... . . . .119







































xi











Ensayos Agronmicos en Fincas

TECNICAS DE ANALISIS Y OTROS CALCULOS





Aceptabilidad, indice de . . . ... 98
Coeficiente de variacin, CV . . ... 40
Intrvalos de confianza, distribucin de ..... .106
Covariancia para estandarizar una
poblacin de plantas . . . ... 16
Estandarizacin de datos de campo
Humedad y superficie . . . ... 13
Plantas faltantes . . . ... 16
Parcelas perdidas . . . ... 14
Porcentaje de desgrane de maz . ... .14
Factorial 2n . . . . ... 25
Separacin de medias
Diferencia entre dos medias . . ... 31
Prueba de rango mltiple de Duncan . ... .33
Prueba de rango mltiple de Tukey . ... .41
Anlisis de estabilidad modificado . ... 102
Superficies de respuesta . . . ... 114
Maximizacin del beneficio . . ... 68
Regresin
Mltiple visiogrfica . . ... 87
Anlisis econmico . . . ... 88
Cuadrados mnimos simples . . ... 74
Coeficientes de determinacin . ... .77
Banda de confianza ............... 80
Intrvalo de confianza de las medias . 79
Lineal . ... . .. .... 81, 103
Lineal versus cuadrtica, ANDEVA . ... .81
Cuadrtica . . . . ... .74
Significacin de los coeficientes
Prueba de "t" . . . .79
Significacin de la ecuacin
Prueba de "F" . . . ... .83
Error estndar, S . . . ... 79
Variancia S2 .................. 79
Simple visiogrfica . . . ... 68
Variancia, anlisis de
Despus de ajustar para parcelas perdidas . .. 15
Combinado . . . . ... . 52
Bloques completos al azar (aleatorizados) . .. 38






xii




















PREFACIO





Las races de la revolucin tecnolgica en la agricultura del
siglo pasado pueden ser encontradas en la historia del descubri-
miento cientfico y en el desarrollo de los programas universitarios
de investigacin y de extensin. Sin embargo, los tremendos
mejoramientos en la produccin por hectrea y por finca son un
fenmeno relativamente reciente. Los primeros adelantos importantes
en las ciencias biolgicas tuvieron lugar con el desarrollo del maz
hibrido en la dcada del 30, seguido por un mayor uso de fertili-
zantes completos y tecnologas mejoradas para el control de malezas
y de plagas, luego de la Segunda Guerra Mundial. El conocimiento
cientfico en las ciencias agrcolas bsicas y aplicadas contina
avanzando a un ritmo acelerado y sustenta la confianza en que la
produccin de alimentos y fibras puede satisfacer la creciente
demanda mundial de los mismos.
Es claro que no todos los hogares rurales y sus miembros se han
beneficiado por igual con el progreso tecnolgico. Los rendimientos
por hectrea y por trabajador agrcola varian grandemente entre las
regiones del mundo, entre paises, dentro de regiones, y entre fincas
dentro de cada pas. En consecuencia, los ingresos promedios por
finca y el porcentaje de la poblacin de la nacin ocupada en la
agricultura, tambin varian grandemente entre paises y regiones.
Mientras que las diferencias en general pueden ser explicadas en
relacin con la fertilidad natural del suelo, la lluvia, la demanda
por el producto, la disponibilidad de insumos y los niveles
educacionales, estos factores explican siquiera parcialmente la
desilusionante tasa de progreso en el mejoramiento de la producti-
vidad y del nivel de ingreso de las fincas ms pequeas y de
aquellas con, relativamente, severas limitaciones de recursos.
El examen de la historia de los sistemas de investigacin y
extensin, en los paises del mundo de ingreso bajo y medio, revela
cuatro fases bien definidas. La primera comenz antes de la Segunda
Guerra Mundial y estuvo caracterizada por la construccin de un
nmero limitado de estaciones experimentales, realizada por las
autoridades pblicas, o por corporaciones internacionales inte-
resadas en la tecnologa mejorada para la produccin de cultivos de
exportacin. Tambin, dieron comienzo los programas de

xiii







xiv Ensayos Agronmicos en Fincas

adiestramiento tcnico, a menudo fuera de las escuelas y univer-
sidades. El foco de esta primera fase estuvo centrado sobre la
investigacin cientfica y la exploracin de nuevas oportunidades
de produccin de cultivos.
La segunda fase, que data del periodo de la post-guerra, estuvo
caracterizada por un enfoque sobre el desarrollo industrial
acelerado y por la rpida expansin de programas oficiales de
desarrollo comunal y de extensin educativa para las familias
campesinas y pobladores rurales. Hubo una suposicin explcita de
que exista una reserva de tecnologa disponible para su adopcin.
De tal manera, los programas se centraron sobre la transferencia de
tecnologa y la motivacin de los grupos-objetivo para aceptar el
cambio.
Cuando esta estrategia de transferencia de tecnologa no
produjo las tasas de adopcin esperadas o deseadas, se inici una
tercera fase, a partir del final de la dcada del 50, con nfasis
renovado en el desarrollo de tecnologa e institucionalizacin de
la investigacin. Los programas de investigacin enfatizaron el
mejoramiento gentico, las prcticas agronmicas, y el manejo de
ganado, en un esfuerzo por identificar "paquetes de prcticas"
apropiadas para fincas pequeas, para las cuales no haba tecnologa
disponible. Durante esta fase nacieron los centros internacionales
de investigacin, con sus slidos y bien financiados programas de
mejoramiento gentico de las principales especies de cultivos para
alimentos. Al mismo tiempo, conjuntos de cientficos y de especia-
listas agrcolas de los paises en desarrollo fueron adiestrados, lo
que condujo a un significativo fortalecimiento de sus sistemas de
investigacin agro-biolgica.
Esta tercera fase de desarrollo de sistemas de investigacin
y extensin agrcolas fue responsable del marcado crecimiento en la
produccin de alimentos que tuvo lugar durante las dos ltimas
dcadas. La produccin total de alimentos en los paises en
desarrollo ha venido aumentando ms rpidamente que en los pases
industrializados, debido a los incrementos de rendimiento por
hectrea en ciertas fincas y a una expansin significativa de la
tierra bajo cultivo. Sin embargo, debido a ms altos indices de
crecimiento de la poblacin, la tasa de aumento en la disponibili-
dad de alimentos per cpita en los paises en desarrollo ha sido
menos rpida que en los paises industrializados. En el Continente
Africano, con los sistemas de investigaciones agrcolas menos
desarrollados, la disponibilidad de alimentos per cpita ha venido
declinando.
A travs de este periodo empez a acumularse la evidencia de
que la disponibilidad de tierra laborable no usada estaba siendo
rpidamente agotada. Asimismo, los sistemas existentes de inves-
tigacin y de transferencia de tecnologa no estaban cubriendo las
necesidades de una mayora de familias campesinas, que podan ser
caracterizadas como fincas de pequea escala y recursos limitados.
Si se desea alcanzar en el futuro metas adecuadas de produccin de
alimentos y fibras, debe ponerse en ejecucin un nuevo enfoque de
la investigacin aplicada, y del desarrollo y diseminacin de
tecnologa para generar tcnicas que sean aceptables para los
agricultores de recursos limitados.







Prefacio xv

Ahora, los programas de investigacin y de extensin estn
entrando en una cuarta fase, la de participacin del cliente. El
trmino "sistemas agrcolas" ha sido aplicado desde 1970 a varias
actividades diferentes, con puntos en comn y propsitos similares,
pero que usaban diferentes mtodos para lograr sus objetivos. Los
puntos en comn eran:

1. Inters por el agricultor de pequea escala y de recursos
limitados y su familia, los cuales estaban recibiendo un
beneficio desproporcionadamente pequeo de la investigacin,
la extensin y otras actividades organizadas para el desa-
rrollo.
2. El reconocimiento de que para lograr un aumento en su produc-
tividad y un mejoramiento en su bienestar, es necesaria una
inicial y cabal interpretacin de la situacin de los
campesinos.
3. La participacin de cientficos y tcnicos de varias disci-
plinas como medio para entender a la finca como un sistema
completo, a diferencia de aislar a los componentes del sistema
y estudiarlos separadamente.

La investigacin y extensin de sistemas agrcolas (IESA) es
un enfoque para la generacin, evaluacin y entrega de tecnologa.
Es aplicada, orientada al productor y con investigacin agro-
biolgica apoyada por ciencias socioeconmicas. Todo ello en un
marco de trabajo en equipo, el cual incluye responsabilidades en
extensin. El producto principal es tecnologa y el cliente
primario es el productor.
Dado que la IESA tiene que ver con la generacin, evaluacin
y entrega de tecnologa, hay una mayor participacin de cientficos
de las ciencias agrobiolgicas, en relacin a las socioeconmicas,
y la metodologa pone nfasis en la investigacin biolgica en
fincas como parte crtica, e integral de una secuencia de activi-
dades.
En este contexto, este libro pone a consideracin un importante
problema de la innovacin de tecnologa agropecuaria, cual es la
metodologa para el desarrollo de tecnologa. El problema no es
nuevo y ha sido explcitamente reconocido aun antes de la popula-
rizacin de la IESA.
Tradicionalmente, aquellos dedicados al desarrollo agropecuario
han dado poca importancia a la distincin entre ciencia y tecno-
loga, y entre investigacin y desarrollo. Como contrapartido,
aquellos envueltos en la industria han hecho una clara distincin
entre investigacin (I) y desarrollo (D). Es tiempo para que los
que estn en el rea agropecuaria hagan lo mismo, y este libro se
dirige hacia all.
La tecnologa es una sntesis y el desarrollo de tecnologa es
sintetizar. La tecnologa combina conocimientos y otras piezas de
informacin en "algo que funciona". La tecnologa puede materia-
lizarse en una mquina, un producto qumico, una semilla o en una
prctica cultural. La tecnologa puede ser biolgica (semilla),
mecnica (maquinaria), qumica (fertilizante), econmica (poltica),
o intelectual (prctica). Una tecnologa para ser til debe servir







xvi Ensayos Agronmicos en Fincas

aun sin el control sobre las otras variables, y es tanto ms valiosa
cuanto ms amplia sea la gama de ambientes a los que ella sirve.
La tecnologa agrcola es usada en los sistemas de produccin.
As, debe ser integrada dentro de estos sistemas. Una estacin
experimental agropecuaria no es un sistema de produccin. Este
simple truismo ha dado lugar a trminos tales como "investigacin
en finca".
En el adiestramiento tradicional de personal agropecuario, la
metodologa de la investigacin siempre ha enfatizado fuertemente
en la ciencia y en un grado de control que slo es posible en el
laboratorio, o en la estacin experimental. El valor de esta
actividad y de la ciencia en s, no son objetados en este libro.
La mayor parte de los adelantos importantes en la agricultura han
venido de la ciencia y el trmino "agricultura basada en la ciencia"
es correcto.
Sin embargo, ciencia y conocimientos nuevos no son suficientes.
El conocimiento nuevo debe penetrar en una tecnologa que a su vez
pueda incorporarse a un sistema de produccin. Ntese el tiempo
transcurrido entre el descubrimiento de los principios de la
hibridacin y el uso del maz hibrido en la produccin. Ntese,
asimismo, todo lo que ha sucedido en este perodo.
Este libro encara el asunto de la tecnologa de frente.
Reconoce que los agricultores usan tecnologa, no ciencia, aunque
la tecnologa est basada en la ciencia. Reconoce que la mayora
del personal agrcola, que sirve las necesidades tecnolgicas de los
agricultores, trata ms con tecnologa que con ciencia. Encara la
necesidad de una metodologa propia para el desarrollo de tecno-
loga, para ser empleada por aquellos que trabajan en innovar, sin
el lujo del control tpico de un laboratorio o estacin experimen-
tal. Los tcnicos necesitan de su tecnologa propia. No es
suficiente arreglrselas con la metodologa de la investigacin
tradicional, aun con improvisaciones y adaptaciones ad hoc.
Este libro es un primer paso hacia una metodologa del
desarrollo de tecnologa. Seria lamentable, en verdad, si fuera lo
ltimo que se dijese al respecto.
El tema est enfocado dentro de la secuencia de la investi-
gacin biolgica en la finca; su objetivo es proveer una gua
prctica para el diseo y anlisis de experimentos agronmicos en
finca, o ensayos en campo de productores. Aunque la IESA involucra
tanto componentes pecuarios como de la familia y el hogar rural,
este volumen se concentra en el diseo y anlisis de los componentes
agrcolas. La temtica est organizada siguiendo una secuencia
lgica de los varios tipos de ensayos en finca: exploratorios,
sitios especficos regionales y los manejados por el agricultor.
Este libro naci de un taller sobre el diseo y anlisis de ensayos
en finca celebrado en San Jos, Costa Rica, entre el 5 y 10 de
septiembre de 1982. En este taller particip un grupo de profesio-
nales de gran experiencia donde se elabor un primer borrador del
libro. Los planes optimistas originales esperaban una edicin
rpida del borrador y su pronta publicacin. La presente versin
result de revisiones subsecuentes por parte de los autores, una
extensa bsqueda de ejemplos prcticos y las contribuciones de
varias otras personas.






Prefacio xvii

Decidir qu incluir, o agregar, fue una tarea formidable. El
libro refleja la experiencia ganada en el "Farming Systems Support
Project" y se ha beneficiado con las lecciones aprendidas en cursos
de adiestramiento ofrecidos en Norte y Sur Amrica, el Caribe y
Africa. En su forma actual el libro pretende tres cosas:

1) Presentar el rol y la filosofa de la investigacin en finca
dentro de las actividades de la IESA y describir una secuencia
lgica para el proceso de desarrollo de tecnologa.
2) Presentar los procedimientos estadsticos ms usados en pasos
simples y fciles de seguir. Este es un servicio para los
tcnicos que a menudo estn aislados, pero que prefieren o
deben analizar sus propios datos.
3) Presentar ideas y mtodos nuevos para el anlisis de los datos
agronmicos obtenidos sin las condiciones tradicionalmente
controladas de la estacin experimental.

Muchas personas estn involucradas en una empresa de esta
magnitud. Los patrocinadores del taller de trabajo fueron la
Oficina de Cooperacin Internacional y Desarrollo (OICD) del
Departamento de Agricultura de los Estados Unidos (USDA) que
financi el evento; la Universidad de Florida (Programas Interna-
cionales y el Departamento de Economa de Alimentos y Recursos) que
lo organiz y el Instituto Interamericano de Cooperacin para la
Agricultura (IICA) donde se celebr. Las facilidades y hospitalidad
brindadas por el IICA fueron altamente apreciadas por los partici-
pantes, quienes, en un esfuerzo poco comn, trataron de escribir el
borrador de un libro en una semana. Los autores quieren reconocer
especialmente los esfuerzos de los participantes en San Jos, Costa
Rica, y a aquellos que revisaron el borrador final, e hicieron
sugerencias valiosas.
Se agradece de manera especial al Instituto de Ciencia y
Tecnologa Agrcolas (ICTA) de Guatemala por el permiso extendido
para hacer uso de sus datos y a Juan Manuel Herrera, quien con la
colaboracin de Ren Velzquez, quien fuera cientfico del ICTA,
buscaron y adaptaron muchos de los ejemplos. Ramiro Ortiz, quien
fuera Director Tcnico del ICTA, fue de invalorable ayuda al hacer
muchas sugerencias con respecto a los anlisis estadisticos y
contribuir notablemente en la revisin de varias de las versiones.
Tambin se debe reconocimiento al CIMMYT, al IRRI y al CATIE por
los datos provistos por ellos. Finalmente, se expresa especial
gratitud para Jeannette Romero por su paciencia, comprensin y
eficiencia en la preparacin de numerosos borradores y de la versin
final en ingls.
Los participantes en el Taller y las organizaciones a las que
pertenecen (en rden alfabtico) son las siguientes.

AGRIDEC, Guatemala Ramiro Ortiz
AGRIDEC, USA Federico Poey
CATIE, Costa Rica Julio Henao M.
Ral Moreno
Luis Navarro
Central Bank of Ceylon, Sri Lanka Anila Wijesinha
CONACYT, Ecuador Franklin Arboleda






xvi Ensayos Agronmicos en Fincas

ICTA, Guatemala Juan M. Herrera
IDRC (CIID), Colombia Nicols Mateo
IICA, Per Antonio M. Pinchinat
IICA, Costa Rica Rufo Bazn
Victor Quiroga
Jorge Soria
Karel Vohnout
Quentin West
INTA, Argentina Guillermo Joandet
Lynne Rienner Publishers, USA Lynne Rienner
North Carolina State University, USA Larry A. Nelson
OICD/USDA, USA Donald Ferguson
University of Florida, USA Peter E. Hildebrand
Robert K. Waugh

Tambin revisaron la versin final, e hicieron sugerencias
valiosas: Louise Fresco, Universidad Agrcola de Wageningen, Los
Pases Bajos; Tom Stillwell, Universidad Estatal de Michigan y Steve
Kearl, Ken McDermott, Chris Andrew y otros integrantes del Proyecto
de Apoyo a los Sistemas Agrcolas (FSSP) de la Universidad de
Florida. Estas contribuciones se reconocen con agradecimiento. Los
autores, desde luego, asumen toda la responsabilidad por cualquier
error, sea por omisin o por comisin, que pudiera existir, as como
por el contenido final del libro.

Finalmente, queremos agradecer a Dorita Osorio Conser, Rosemary
Espaillat, y a Paul y Nieves Bueker por su valiosa ayuda en la
preparacin y revisin de la versin del libro en espaol.


Peter E. Hildebrand
Federico Poey
Gainesville, Florida
Octubre, 1984.
(Ingls)
Septiembre, 1989,
(Espaol)






Prefacio xix




EL AGRICULTOR COLABORADOR





El agricultor colaborador es un ser humano pensante. Conoce
mejor que el tcnico las particularidades de su terreno; lo ha
trabajado por varios aos. Tiene amor propio. Es prctico, si
invierte en su terreno espera resultados tangibles, mejor si a corto
plazo. Conserva prcticas errneas en las cuales cree aunque a
veces sea difcil conocer el origen de sus creencias. Est seguro
de obtener mejores resultados que los tcnicos, si utilizan ambos
pocos recursos. Interpreta las fases de la luna para diversas
actividades durante sus cultivos. Para ser agradable, a veces afirma
entender lo que no ha entendido. Le interesa ms que nada el o los
cultivos que tiene ahora en el campo. Quiere ensearnos lo que sabe
y sabe mucho. Le gusta andar en carro. No se molesta hablar cosas
que no sean de agricultura. Es de bajo ingreso y escolaridad, etc.

Por estas razones:

1. Equivoqumonos poco en su presencia y fuera de ella;
2. No le mintamos;
3. Seamos puntuales;
4. Respetemos sus puntos de vista;
5. No saquemos partido de sus descuidos o ignorancia;
6. Hablemos menos, probemos ms;
7. Hagmoslo participe de lo que hacemos y del porqu de
nuestras acciones;
8. Repitamos lo que no haya captado hasta que de verdad
aprenda;
9. Tratmoslo como amigo;
10. El tiene mucho que ensear. Aprendmosle.









Lee Roy Gillespie
Adaptado de la Noticta
Noviembre, 1978
ICTA, Guatemala























EL PAPEL DE LA INVESTIGACION EN FINCA
EN EL DESARROLLO DE TECNOLOGIA

El enfoque con la participacin del cliente en la generacin,
evaluacin y diseminacin de tecnologa, desarrollado en aos
recientes, comprende una secuencia de actividades en las cuales los
clientes (en este caso agricultores pequeos y con recursos
limitados) se ven envueltos en la mayora de las etapas. Esta
metodologa conocida como Investigacin y Extensin en Sistemas
Agrcolas (IESA) es flexible y adaptable a las diferentes
condiciones que pueden encontrarse en el campo y en las institu-
ciones involucradas. Es iterativo, en el sentido de que la
informacin es usada inmediatamente y realimentada dentro de la
secuencia para mejorar las etapas tempranas que sern repetidas en
otro ciclo.
Las actividades iniciales incluyen la caracterizacin de los
sistemas agropecuarios de un rea, mediante el dilogo con los
agricultores mismos y la particin tentativa de los sistemas en
grupos homogneos o dominios de recomendacin, los cuales sern la
base para hacer las recomendaciones tecnolgicas especificas. Una
importante parte de la investigacin biolgica realizada en un rea
es conducida en las fincas con la participacin de los agricultores.
Eventualmente, a los agricultores se les pide que manejen ellos
mismos ensayos simples con el propsito de evaluar la aceptabilidad
de la tecnologa cuando la misma est completamente bajo su control.

DESCRIPCION DE LA INVESTIGACION Y EXTENSION EN
SISTEMAS AGROPECUARIOS (IESA)

La IESA es lo suficientemente flexible como para ajustarla a
las condiciones agrcolas e institucionales existentes en diferen-
tes paises y ambientes culturales. Sin embargo, la IESA incluye en
general una secuencia de etapas o pasos similares a los que aparecen
a continuacin; por ejemplo, dentro de una regin geogrfica o
poltica previamente determinada.

1. Caracterizacin inicial y anlisis de los sistemas agrcolas
existentes mediante consultas personales con los agricultores.



1























EL PAPEL DE LA INVESTIGACION EN FINCA
EN EL DESARROLLO DE TECNOLOGIA

El enfoque con la participacin del cliente en la generacin,
evaluacin y diseminacin de tecnologa, desarrollado en aos
recientes, comprende una secuencia de actividades en las cuales los
clientes (en este caso agricultores pequeos y con recursos
limitados) se ven envueltos en la mayora de las etapas. Esta
metodologa conocida como Investigacin y Extensin en Sistemas
Agrcolas (IESA) es flexible y adaptable a las diferentes
condiciones que pueden encontrarse en el campo y en las institu-
ciones involucradas. Es iterativo, en el sentido de que la
informacin es usada inmediatamente y realimentada dentro de la
secuencia para mejorar las etapas tempranas que sern repetidas en
otro ciclo.
Las actividades iniciales incluyen la caracterizacin de los
sistemas agropecuarios de un rea, mediante el dilogo con los
agricultores mismos y la particin tentativa de los sistemas en
grupos homogneos o dominios de recomendacin, los cuales sern la
base para hacer las recomendaciones tecnolgicas especificas. Una
importante parte de la investigacin biolgica realizada en un rea
es conducida en las fincas con la participacin de los agricultores.
Eventualmente, a los agricultores se les pide que manejen ellos
mismos ensayos simples con el propsito de evaluar la aceptabilidad
de la tecnologa cuando la misma est completamente bajo su control.

DESCRIPCION DE LA INVESTIGACION Y EXTENSION EN
SISTEMAS AGROPECUARIOS (IESA)

La IESA es lo suficientemente flexible como para ajustarla a
las condiciones agrcolas e institucionales existentes en diferen-
tes paises y ambientes culturales. Sin embargo, la IESA incluye en
general una secuencia de etapas o pasos similares a los que aparecen
a continuacin; por ejemplo, dentro de una regin geogrfica o
poltica previamente determinada.

1. Caracterizacin inicial y anlisis de los sistemas agrcolas
existentes mediante consultas personales con los agricultores.



1







2 Ensayos Agronmicos en Fincas

a. Primera aproximacin a los problemas y limitaciones.
b. Particin tentativa en sistemas homogneos o dominios de
recomendacin.
2. Planificacin y diseo de la primera fase de trabajo.
a. Investigacin biolgica.
b. Continuacin de la caracterizacin agro-socioeconmica.
3. Seleccin, generacin y evaluacin de tecnologas.
a. Investigacin por producto y por disciplina en estaciones
experimentales y laboratorios.
b. Ensayos en finca conducidos por el investigador con la
participacin del agricultor.

(i) Ensayos exploratorios
(ii) Ensayos en sitios especficos
(iii) Ensayos regionales
c. Ensayos conducidos por el agricultor.

(i) Evaluacin de la aceptabilidad por los agri-
cultores.
(ii) Refinamiento de la particin de los dominios de
recomendacin a cargo de los investigadores.
(iii) Iniciacin de las actividades de transferencia de
la tecnologa.
4. Recoleccin y anlisis de datos.
a. Datos agro-tcnicos de ensayos en finca y en estacin
experimental.
b. Informacin agro-socio-cultural y poltica sobre los
agricultores y otros residentes dentro del rea.
5. Programacin de una peridica evaluacin multidisciplinaria de
las actividades de investigacin y de la informacin para los
efectos de:
a. Redefinir la particin de los dominios de recomendacin.
b. Hacer recomendaciones de tecnologa aceptada para su
diseminacin dentro de dominios de recomendacin
especficos.
c. Retroalimentar el proceso.
d. Servir como base para la planificacin.
6. Promocin de la tecnologa aceptada a los dominios de reco-
mendacin correspondientes.
En muchos aspectos esta secuencia se asemeja a lo que los
agricultores han hecho siempre. Los agricultores manejan un conjun-
to complejo de procesos biolgicos, los que a su vez transforman los
recursos disponibles en productos tiles; bien para consumo en el
hogar, o bien para la venta o trueque. La eleccin de sus activi-
dades agrcolas y ganaderas, y los mtodos y oportunidad para la
siembra, manejo y cosecha estn determinados no solamente por las
limitaciones fsicas y biolgicas, sino tambin por los factores
econmicos y socio-polticos que conforman el medio dentro del cual
operan los agricultores. Conceptualmente, hay muchas alternativas







El Papel de la Investigacin en Finca 3

de eleccin y consecuente resultado los cuales pueden afectar
directamente el bienestar de las familias campesinas.
Dentro de este complejo medio, a travs de un proceso de ensayo
y error, y de muchos ciclos o generaciones, los agricultores se
inclinan hacia tecnologas y asignaciones de recursos acordes con
sus objetivos especficos. Mientras que las opciones disponibles
para cada agricultor son diferentes, aquellos con similares recursos
y limitantes tienden a hacer una eleccin similar en lo que se
refiere a cultivos, ganado y prcticas de manejo. Aquellos que han
reaccionado de manera similar pueden ser agrupados dentro de siste-
mas agropecuarios homogneos. La tecnologa que ellos usan ha
evolucionado a travs de un largo periodo de tiempo y ser similar
dentro de grupos similares.
La IESA conjuga el mtodo cientfico y la especializacin
complementaria en este proceso de identificacin de problemas y
generacin de tecnologa. Equipos de cientficos de diferentes
disciplinas, que trabajan con los agricultores, pueden acelerar el
proceso y hacerlo ms eficaz en respuesta a un mundo en rpido
proceso de cambio. Los ensayos en finca (3b y 3c, pgina anterior)
representan una secuencia destinada a definir las ventajas y la
aceptabilidad de la nueva tecnologa por parte de los agricultores
colaboradores. Los materiales y mtodos que pasan por esta fase de
evaluacin provienen de las estaciones experimentales y de otras
fuentes. Dependiendo de la naturaleza de la tecnologa bajo evalua-
cin, usualmente es posible iniciar las actividades en finca con
ensayos en sitios especficos o ensayos regionales.
La investigacin en finca no es un sustituto de la inves-
tigacin en la estacin experimental, sino que es una manera de
exponer mucho ms ampliamente los resultados de la estacin, tanto
con respecto al ambiente como a los usuarios potenciales. Tambin
es un medio de esclarecer a los investigadores en la estacin sobre
problemas que requieran de las instalaciones de la estacin experi-
mental para su solucin. Esto es, la investigacin en finca prove
una oportunidad para que los investigadores de la estacin experi-
mental expongan sus resultados a una gama ms amplia de condiciones
ambientales. La investigacin en finca tambin prove una oportu-
nidad para una mayor y ms fluida interaccin entre el personal de
extensin e investigacin.
Al moverse a travs de la secuencia de ensayos desde la esta-
cin experimental hasta la extensin y la produccin en la finca se
disminuye la complejidad de los ensayos (nmero de tratamientos y
de repeticiones) en cada localidad, mientras se aumenta el tamao
de parcela y el nmero de localidades. En esta secuencia aumenta
el grado de participacin en los ensayos por parte del agricultor
y disminuye la necesidad de manejo por parte del investigador
(haciendo posible un mayor nmero de ensayos en diferentes localida-
des). Concomitantemente, disminuye la posibilidad y necesidad de
controlar las fuentes de variacin y aumenta la necesidad y la
posibilidad de medir las fuentes de variacin. Conforme ocurren los
cambios anteriores, disminuye la precisin biolgica y la discrimi-
nacin entre variables, mientras que aumenta la capacidad de medir
interacciones socioeconmicas tores. Todo lo mencionado permite aumentar el nmero de agricul-
tores involucrados en la investigacin formal y aumenta la directa







4 Ensayos Agronmicos en Fincas

participacin de los agricultores en tal investigacin. Finalmente,
conforme aumenta el nmero de agricultores aumenta el potencial de
interaccin entre la extensin y la investigacin.

PROPOSITOS DE LA INVESTIGACION EN FINCA

En este contexto, la investigacin en finca puede tornarse en
el punto central para el desarrollo de un sistema tecnolgico al
servicio de los agricultores, abriendo nuevas posibilidades para
mejorar la eficacia de la investigacin:

1. La investigacin en finca puede servir como un vinculo
para la investigacin y la extensin vigentes, y para el
mejoramiento de ambas.

2. Puede lograr que la investigacin de componentes tenga
ms sentido. Sirve como una base para evaluar el resultado
de la investigacin por disciplina y por producto ya que
funciona integrando los resultados de tal investigacin.

3. Puede servir como base para la orientacin de la inves-
tigacin de componentes, por producto y por disciplina y
para la seleccin de prioridades.

4. Puede hacer ms comprensible a la investigacin y, por lo
tanto, ms atractiva para quienes deben tomar decisiones.

5. Puede proveer informacin para introducir controles y
balances (evaluaciones) que puedan mejorar el manejo de
la investigacin y la extensin.

6. Puede ser una oportunidad prctica para mejorar la
eficacia y la imagen de los investigadores, y extensionis-
tas tpicamente vistos por los agricultores como habitan-
tes de torres de marfil que no comprenden la realidad
agropecuaria.

7. Puede contribuir a la investigacin biolgica, hacindola
ms efectiva al evaluar respuestas cuando se permite a las
variables no-experimentales, incluyendo el manejo,
fluctuar dentro de las condiciones normales de produccin
del agricultor. El sistema convencional de investigacin
proporciona una estimacin de lo que sucedera si es que
los agricultores controlasen las variables no
experimentales, como lo hace el investigador. Sin
embargo, no proporciona una estimacin de los resultados
de la tecnologa nueva bajo las condiciones reales de los
agricultores. Ambas estimaciones son importantes, pero
si no hay investigacin en finca la ltima no puede
hacerse.

8. La secuencia completa puede ser considerada como un
proceso de aprendizaje para los investigadores, el
personal de extensin y los agricultores. Ayuda a refinar







El Papel de la Investigacin en Finca 5

tanto la tecnologa as como definir el (los) dominio(s)
de recomendacin para el (los) cual(es) es apropiada la
tecnologa en cuestin.


TIPOS DE ENSAYOS EN FINCA

Los tipos y nmero de ensayos son programados para cada dominio
de recomendacin previamente identificado en la caracterizacin
inicial de la regin. La naturaleza de los problemas, la disponi-
bilidad de personal y consideraciones presupuestarias influencian
dicha programacin. Con la excepcin de los ensayos exploratorios,
que pueden ser establecidos en cualquier momento para aprender
acerca de situaciones desconocidas, los otros ensayos en finca
siguen una secuencia con propsitos especficos en cada etapa.

Ensayos Exploratorios

Los ensayos exploratorios son usados cuando se sabe poco acerca
de un rea, o acerca de posibles efectos de un tipo especifico de
cecnologa en un rea. Pueden ser considerados como complementarios
a, o parte de, la caracterizacin y usualmente preceden a los
ensayos en sitios especficos y regionales. Estos ensayos normal-
mente proveen ms informacin cualitativa que cuantitativa acerca
de varios factores. Frecuentemente se incluyen dos niveles de cada
factor con pocas repeticiones. Los diseos ms comunes son los
ensayos factoriales 2" y los ensayos de "adicin o sustraccin".
Algunas veces los ensayos exploratorios pueden superponerse en
campos de los agricultores sin la necesidad de una preparacin
especial del rea experimental.

Ensayos en Sitios Especficos

Estos son similares, en diseo, a los ensayos de estacin
experimental, pero a menudo con menos tratamientos. Pueden incluir-
se hasta 20 25 tratamientos, aunque sto no se recomienda a menos
que sea usado un tipo de diseo ms complejo (por ejemplo, ltice
o cuadrado latino) para poder mantener el error experimental a un
nivel aceptable. Debido a que requiere una intensiva participacin
del investigador, normalmente se conducen pocos de estos
experimentos. El diseo ms comn es bloques completos al azar con
cuatro repeticiones. El anlisis de variancia (ANDEVA) puede
incluir el sitio como una fuente de variacin y pueden hacerse
anlisis combinados.

Ensayos Regionales

Los ensayos regionales se prestan para anlisis agronmicos y
agro-socioeconmicos. Son diseados para exponer los mejores
tratamientos de los ensayos de sitios especficos a una gama mucho
ms amplia de ambientes dentro de un dominio de recomendacin. Por
ejemplo, se pueden incluir seis de los mejores tratamientos y se
hace en entre cinco a diez sitios. Un diseo recomendado es el de
bloques completos al azar con dos a cuatro repeticiones por sitio.







El Papel de la Investigacin en Finca 5

tanto la tecnologa as como definir el (los) dominio(s)
de recomendacin para el (los) cual(es) es apropiada la
tecnologa en cuestin.


TIPOS DE ENSAYOS EN FINCA

Los tipos y nmero de ensayos son programados para cada dominio
de recomendacin previamente identificado en la caracterizacin
inicial de la regin. La naturaleza de los problemas, la disponi-
bilidad de personal y consideraciones presupuestarias influencian
dicha programacin. Con la excepcin de los ensayos exploratorios,
que pueden ser establecidos en cualquier momento para aprender
acerca de situaciones desconocidas, los otros ensayos en finca
siguen una secuencia con propsitos especficos en cada etapa.

Ensayos Exploratorios

Los ensayos exploratorios son usados cuando se sabe poco acerca
de un rea, o acerca de posibles efectos de un tipo especifico de
cecnologa en un rea. Pueden ser considerados como complementarios
a, o parte de, la caracterizacin y usualmente preceden a los
ensayos en sitios especficos y regionales. Estos ensayos normal-
mente proveen ms informacin cualitativa que cuantitativa acerca
de varios factores. Frecuentemente se incluyen dos niveles de cada
factor con pocas repeticiones. Los diseos ms comunes son los
ensayos factoriales 2" y los ensayos de "adicin o sustraccin".
Algunas veces los ensayos exploratorios pueden superponerse en
campos de los agricultores sin la necesidad de una preparacin
especial del rea experimental.

Ensayos en Sitios Especficos

Estos son similares, en diseo, a los ensayos de estacin
experimental, pero a menudo con menos tratamientos. Pueden incluir-
se hasta 20 25 tratamientos, aunque sto no se recomienda a menos
que sea usado un tipo de diseo ms complejo (por ejemplo, ltice
o cuadrado latino) para poder mantener el error experimental a un
nivel aceptable. Debido a que requiere una intensiva participacin
del investigador, normalmente se conducen pocos de estos
experimentos. El diseo ms comn es bloques completos al azar con
cuatro repeticiones. El anlisis de variancia (ANDEVA) puede
incluir el sitio como una fuente de variacin y pueden hacerse
anlisis combinados.

Ensayos Regionales

Los ensayos regionales se prestan para anlisis agronmicos y
agro-socioeconmicos. Son diseados para exponer los mejores
tratamientos de los ensayos de sitios especficos a una gama mucho
ms amplia de ambientes dentro de un dominio de recomendacin. Por
ejemplo, se pueden incluir seis de los mejores tratamientos y se
hace en entre cinco a diez sitios. Un diseo recomendado es el de
bloques completos al azar con dos a cuatro repeticiones por sitio.







El Papel de la Investigacin en Finca 5

tanto la tecnologa as como definir el (los) dominio(s)
de recomendacin para el (los) cual(es) es apropiada la
tecnologa en cuestin.


TIPOS DE ENSAYOS EN FINCA

Los tipos y nmero de ensayos son programados para cada dominio
de recomendacin previamente identificado en la caracterizacin
inicial de la regin. La naturaleza de los problemas, la disponi-
bilidad de personal y consideraciones presupuestarias influencian
dicha programacin. Con la excepcin de los ensayos exploratorios,
que pueden ser establecidos en cualquier momento para aprender
acerca de situaciones desconocidas, los otros ensayos en finca
siguen una secuencia con propsitos especficos en cada etapa.

Ensayos Exploratorios

Los ensayos exploratorios son usados cuando se sabe poco acerca
de un rea, o acerca de posibles efectos de un tipo especifico de
cecnologa en un rea. Pueden ser considerados como complementarios
a, o parte de, la caracterizacin y usualmente preceden a los
ensayos en sitios especficos y regionales. Estos ensayos normal-
mente proveen ms informacin cualitativa que cuantitativa acerca
de varios factores. Frecuentemente se incluyen dos niveles de cada
factor con pocas repeticiones. Los diseos ms comunes son los
ensayos factoriales 2" y los ensayos de "adicin o sustraccin".
Algunas veces los ensayos exploratorios pueden superponerse en
campos de los agricultores sin la necesidad de una preparacin
especial del rea experimental.

Ensayos en Sitios Especficos

Estos son similares, en diseo, a los ensayos de estacin
experimental, pero a menudo con menos tratamientos. Pueden incluir-
se hasta 20 25 tratamientos, aunque sto no se recomienda a menos
que sea usado un tipo de diseo ms complejo (por ejemplo, ltice
o cuadrado latino) para poder mantener el error experimental a un
nivel aceptable. Debido a que requiere una intensiva participacin
del investigador, normalmente se conducen pocos de estos
experimentos. El diseo ms comn es bloques completos al azar con
cuatro repeticiones. El anlisis de variancia (ANDEVA) puede
incluir el sitio como una fuente de variacin y pueden hacerse
anlisis combinados.

Ensayos Regionales

Los ensayos regionales se prestan para anlisis agronmicos y
agro-socioeconmicos. Son diseados para exponer los mejores
tratamientos de los ensayos de sitios especficos a una gama mucho
ms amplia de ambientes dentro de un dominio de recomendacin. Por
ejemplo, se pueden incluir seis de los mejores tratamientos y se
hace en entre cinco a diez sitios. Un diseo recomendado es el de
bloques completos al azar con dos a cuatro repeticiones por sitio.







El Papel de la Investigacin en Finca 5

tanto la tecnologa as como definir el (los) dominio(s)
de recomendacin para el (los) cual(es) es apropiada la
tecnologa en cuestin.


TIPOS DE ENSAYOS EN FINCA

Los tipos y nmero de ensayos son programados para cada dominio
de recomendacin previamente identificado en la caracterizacin
inicial de la regin. La naturaleza de los problemas, la disponi-
bilidad de personal y consideraciones presupuestarias influencian
dicha programacin. Con la excepcin de los ensayos exploratorios,
que pueden ser establecidos en cualquier momento para aprender
acerca de situaciones desconocidas, los otros ensayos en finca
siguen una secuencia con propsitos especficos en cada etapa.

Ensayos Exploratorios

Los ensayos exploratorios son usados cuando se sabe poco acerca
de un rea, o acerca de posibles efectos de un tipo especifico de
cecnologa en un rea. Pueden ser considerados como complementarios
a, o parte de, la caracterizacin y usualmente preceden a los
ensayos en sitios especficos y regionales. Estos ensayos normal-
mente proveen ms informacin cualitativa que cuantitativa acerca
de varios factores. Frecuentemente se incluyen dos niveles de cada
factor con pocas repeticiones. Los diseos ms comunes son los
ensayos factoriales 2" y los ensayos de "adicin o sustraccin".
Algunas veces los ensayos exploratorios pueden superponerse en
campos de los agricultores sin la necesidad de una preparacin
especial del rea experimental.

Ensayos en Sitios Especficos

Estos son similares, en diseo, a los ensayos de estacin
experimental, pero a menudo con menos tratamientos. Pueden incluir-
se hasta 20 25 tratamientos, aunque sto no se recomienda a menos
que sea usado un tipo de diseo ms complejo (por ejemplo, ltice
o cuadrado latino) para poder mantener el error experimental a un
nivel aceptable. Debido a que requiere una intensiva participacin
del investigador, normalmente se conducen pocos de estos
experimentos. El diseo ms comn es bloques completos al azar con
cuatro repeticiones. El anlisis de variancia (ANDEVA) puede
incluir el sitio como una fuente de variacin y pueden hacerse
anlisis combinados.

Ensayos Regionales

Los ensayos regionales se prestan para anlisis agronmicos y
agro-socioeconmicos. Son diseados para exponer los mejores
tratamientos de los ensayos de sitios especficos a una gama mucho
ms amplia de ambientes dentro de un dominio de recomendacin. Por
ejemplo, se pueden incluir seis de los mejores tratamientos y se
hace en entre cinco a diez sitios. Un diseo recomendado es el de
bloques completos al azar con dos a cuatro repeticiones por sitio.







6 Ensayos Agronmicos en Fincas

Puede hacerse ANDEVA, anlisis de regresin o de estabilidad
modificado (vase el Capitulo VII). Puede tambin ser usado el
ANDEVA combinado considerando el sitio como una fuente de variacin.

Ensayos Conducidos por el Agricultor

Estos ensayos brindan la oportunidad para que los agricultores
mismos conduzcan y evalen el o los dos tratamientos ms promisorios
de los ensayos regionales. Se hace uso de parcelas ms grandes sin
repeticiones. El propsito es el que los agricultores puedan
comparar los tratamientos con sus prcticas habituales; de tal
manera, se puede incluir una parcela con estas prcticas en el
diseo experimental. Esta parcela de control en realidad sirve ms
a los investigadores que a los agricultores, ya que stos ltimos
estn evaluando los resultados en sus propios campos. Si los
investigadores quisieran medir los resultados de las prcticas
propias de los agricultores, pueden directamente muestrear los
campos de stos. Sin embargo, es aconsejable llevar registros de
las prcticas de los agricultores para disponer de la informacin
necesaria. Sera deseable tener ensayos con unos 30 agricultores
dentro de un dominio de recomendacin. Mayor nmero de ensayos
mejoran la precisin de la conclusin, sin embargo, an pocos
ensayos pueden proveer informacin til.

El resto de este libro versa sobre consideraciones relaciona-
das con los ensayos en finca, cuyos diferentes tipos son discutidos
individualmente en captulos aparte. Se pone nfasis en el concepto
de que cada tipo de ensayo es parte de una secuencia a travs de la
cual debe pasar la tecnologa conforme es diseada, evaluada y
diseminada. Ninguno de los pasos dentro de esta secuencia es
suficiente por s mismo y todos, tomados en conjunto, dependen as
mismo de otro tipo de informacin de fincas no cubierto en este
libro. Parte de esa informacin la constituyen las encuestas
preliminares o especiales, registros de produccin de la finca y
otros contactos formales e informales con los campesinos y
residentes del rea.




















II

CONSIDERACIONES GENERALES RELACIONADAS CON
LOS ENSAYOS EN FINCA

Las prcticas de manejo y las condiciones de los campos, en la
mayora de las fincas, difieren de las que se encuentran en las
estaciones experimentales. Es necesario tener en cuenta estas
diferencias para el diseo de cualquier estrategia para la obtencin
de datos experimentales tiles a partir de los ensayos en finca.
Estos ensayos no pretenden simular las condiciones de la estacin
experimental en los campos de los agricultores. Ms bien, son
diseados para ayudar a detectar diferencias bajo las prcticas de
manejo y condiciones ambientales tpicas del agricultor.
La investigacin en finca se caracteriza por la participacin
de los agricultores en su propia tierra. Esta participacin varia
segn la naturaleza de los experimentos. En los ensayos explora-
torios y en los de sitios especficos, la participacin est
limitada a proporcionar la tierra y algunos insumos. En esta etapa,
su participacin en la recoleccin de informacin y toma de
decisiones es secundaria a la del investigador quien controla los
ensayos. En los ensayos regionales, la participacin del agricul-
tor es mayor contribuyendo fuertemente a la interpretacin de
resultados y recomendaciones. Finalmente, los ensayos manejados
por el agricultor son conducidos por l, mientras que el inves-
tigador se convierte en colaborador.
Las relaciones investigador-agricultor, la localizacin de los
ensayos en la finca, los diseos experimentales y el manejo de los
datos de campo, incluyendo el registro, procesado y estandarizacin
de datos, son apenas unas pocas de las muchas facetas que son
necesarias examinar, desde una perspectiva apropiada, cuando se est
haciendo investigacin en campos de agricultores y con la activa
participacin de estos ltimos.

ACTIVIDADES DE LA INVESTIGACION EN FINCA

La Relacin Investigador-Agricultor

Cuando se conduce una investigacin en fincas, los investi-
gadores son como intrusos en el terreno del agricultor y toman parte
de su valioso tiempo. La investigacin en este caso puede estar

7




















II

CONSIDERACIONES GENERALES RELACIONADAS CON
LOS ENSAYOS EN FINCA

Las prcticas de manejo y las condiciones de los campos, en la
mayora de las fincas, difieren de las que se encuentran en las
estaciones experimentales. Es necesario tener en cuenta estas
diferencias para el diseo de cualquier estrategia para la obtencin
de datos experimentales tiles a partir de los ensayos en finca.
Estos ensayos no pretenden simular las condiciones de la estacin
experimental en los campos de los agricultores. Ms bien, son
diseados para ayudar a detectar diferencias bajo las prcticas de
manejo y condiciones ambientales tpicas del agricultor.
La investigacin en finca se caracteriza por la participacin
de los agricultores en su propia tierra. Esta participacin varia
segn la naturaleza de los experimentos. En los ensayos explora-
torios y en los de sitios especficos, la participacin est
limitada a proporcionar la tierra y algunos insumos. En esta etapa,
su participacin en la recoleccin de informacin y toma de
decisiones es secundaria a la del investigador quien controla los
ensayos. En los ensayos regionales, la participacin del agricul-
tor es mayor contribuyendo fuertemente a la interpretacin de
resultados y recomendaciones. Finalmente, los ensayos manejados
por el agricultor son conducidos por l, mientras que el inves-
tigador se convierte en colaborador.
Las relaciones investigador-agricultor, la localizacin de los
ensayos en la finca, los diseos experimentales y el manejo de los
datos de campo, incluyendo el registro, procesado y estandarizacin
de datos, son apenas unas pocas de las muchas facetas que son
necesarias examinar, desde una perspectiva apropiada, cuando se est
haciendo investigacin en campos de agricultores y con la activa
participacin de estos ltimos.

ACTIVIDADES DE LA INVESTIGACION EN FINCA

La Relacin Investigador-Agricultor

Cuando se conduce una investigacin en fincas, los investi-
gadores son como intrusos en el terreno del agricultor y toman parte
de su valioso tiempo. La investigacin en este caso puede estar

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II

CONSIDERACIONES GENERALES RELACIONADAS CON
LOS ENSAYOS EN FINCA

Las prcticas de manejo y las condiciones de los campos, en la
mayora de las fincas, difieren de las que se encuentran en las
estaciones experimentales. Es necesario tener en cuenta estas
diferencias para el diseo de cualquier estrategia para la obtencin
de datos experimentales tiles a partir de los ensayos en finca.
Estos ensayos no pretenden simular las condiciones de la estacin
experimental en los campos de los agricultores. Ms bien, son
diseados para ayudar a detectar diferencias bajo las prcticas de
manejo y condiciones ambientales tpicas del agricultor.
La investigacin en finca se caracteriza por la participacin
de los agricultores en su propia tierra. Esta participacin varia
segn la naturaleza de los experimentos. En los ensayos explora-
torios y en los de sitios especficos, la participacin est
limitada a proporcionar la tierra y algunos insumos. En esta etapa,
su participacin en la recoleccin de informacin y toma de
decisiones es secundaria a la del investigador quien controla los
ensayos. En los ensayos regionales, la participacin del agricul-
tor es mayor contribuyendo fuertemente a la interpretacin de
resultados y recomendaciones. Finalmente, los ensayos manejados
por el agricultor son conducidos por l, mientras que el inves-
tigador se convierte en colaborador.
Las relaciones investigador-agricultor, la localizacin de los
ensayos en la finca, los diseos experimentales y el manejo de los
datos de campo, incluyendo el registro, procesado y estandarizacin
de datos, son apenas unas pocas de las muchas facetas que son
necesarias examinar, desde una perspectiva apropiada, cuando se est
haciendo investigacin en campos de agricultores y con la activa
participacin de estos ltimos.

ACTIVIDADES DE LA INVESTIGACION EN FINCA

La Relacin Investigador-Agricultor

Cuando se conduce una investigacin en fincas, los investi-
gadores son como intrusos en el terreno del agricultor y toman parte
de su valioso tiempo. La investigacin en este caso puede estar

7







8 Ensayos Agronmicos en Fincas

usando otro de los escasos recursos del agricultor. Debido a sto,
es recomendable que los investigadores acten siempre en el mejor
inters de los agricultores, tratndolos como iguales en el proceso
de la investigacin y considerndolos como componentes deseables y
no slo necesarios en la generacin, evaluacin y diseminacin de
la tecnologa. Los agricultores entienden la experimentacin y
estarn dispuestos a participar, si perciben que se beneficiarn con
ella y si comprenden lo que est sucediendo. Es sumamente impor-
tante que los investigadores expliquen claramente por qu estn
all, lo que quieren hacer, qu es lo que se va a requerir de los
agricultores y qu pueden esperar stos de los resultados. Es muy
importante explicar el por qu ser de valor y de inters para los
agricultores ser participantes en el empeo.

Escuchar y trabajar con los agricultores
Desde el momento del primer contacto con los agricultores
durante la encuesta inicial, o durante la bsqueda de colaboradores
para los ensayos en finca y los registros de actividades, es
extremadamente importante que los investigadores comiencen por
escuchar a los agricultores y a trabajar con ellos. A los agricul-
tores no les gusta que "gente del gobierno" les diga que estn
haciendo las cosas mal y que los "de afuera" saben como podran
hacerlas mejor. Si los investigadores demuestran esta actitud desde
el comienzo, la relacin evolucionar lentamente; si es que logra
iniciarse.
Los investigadores deben prestar especial atencin en cercio-
rarse quin o quines de los miembros de la familia son los que
toman las decisiones, y tambin hablar con aquellos que son
responsables de cada uno de los cultivos. Una esposa puede saber
muy poco acerca del cultivo de algodn de su marido y, por otro
lado, es posible que l sepa muy poco acerca del cultivo de mandioca
(yuca) o de man que ella conduce.

Caractersticas de la relacin
Los agricultores deben estar bien enterados, desde el
principio, sobre qu esperar exactamente de la relacin. Sobre
todo, ellos deben ser informados de que el trabajo es de investi-
gacin, del cual tanto el investigador como el agricultor aprendern
y no una demostracin diseada y concebida para mostrar cunto mejor
pueden hacer los investigadores lo que los agricultores ya estn
haciendo. (En la mayora de los casos, los agricultores saben cmo
hacerlo mejor, pero no tienen recursos para ello). Los agricultores
deben estar enterados de quin se espera que provea qu, quin
correr cules riesgos, quin recibir cules productos. Es critico
que los agricultores comprendan la secuencia de las diversas
actividades y si la misma va a depender de su iniciativa, o de la
de los investigadores. Por ejemplo, si en un rea donde se cultiva
maz amarillo van a ser usadas algunas variedades blancas, los
agricultores debern saber si pueden esperar algo de maz amarillo
en compensacin por el maz blanco que seguramente no querrn, o si
deben prever perder el blanco que se haya producido. Tambin deben
estar de acuerdo en incluir maz blanco y comprender por qu deben
hacerlo. Ellos deben saber quin proveer el fertilizante, si es







8 Ensayos Agronmicos en Fincas

usando otro de los escasos recursos del agricultor. Debido a sto,
es recomendable que los investigadores acten siempre en el mejor
inters de los agricultores, tratndolos como iguales en el proceso
de la investigacin y considerndolos como componentes deseables y
no slo necesarios en la generacin, evaluacin y diseminacin de
la tecnologa. Los agricultores entienden la experimentacin y
estarn dispuestos a participar, si perciben que se beneficiarn con
ella y si comprenden lo que est sucediendo. Es sumamente impor-
tante que los investigadores expliquen claramente por qu estn
all, lo que quieren hacer, qu es lo que se va a requerir de los
agricultores y qu pueden esperar stos de los resultados. Es muy
importante explicar el por qu ser de valor y de inters para los
agricultores ser participantes en el empeo.

Escuchar y trabajar con los agricultores
Desde el momento del primer contacto con los agricultores
durante la encuesta inicial, o durante la bsqueda de colaboradores
para los ensayos en finca y los registros de actividades, es
extremadamente importante que los investigadores comiencen por
escuchar a los agricultores y a trabajar con ellos. A los agricul-
tores no les gusta que "gente del gobierno" les diga que estn
haciendo las cosas mal y que los "de afuera" saben como podran
hacerlas mejor. Si los investigadores demuestran esta actitud desde
el comienzo, la relacin evolucionar lentamente; si es que logra
iniciarse.
Los investigadores deben prestar especial atencin en cercio-
rarse quin o quines de los miembros de la familia son los que
toman las decisiones, y tambin hablar con aquellos que son
responsables de cada uno de los cultivos. Una esposa puede saber
muy poco acerca del cultivo de algodn de su marido y, por otro
lado, es posible que l sepa muy poco acerca del cultivo de mandioca
(yuca) o de man que ella conduce.

Caractersticas de la relacin
Los agricultores deben estar bien enterados, desde el
principio, sobre qu esperar exactamente de la relacin. Sobre
todo, ellos deben ser informados de que el trabajo es de investi-
gacin, del cual tanto el investigador como el agricultor aprendern
y no una demostracin diseada y concebida para mostrar cunto mejor
pueden hacer los investigadores lo que los agricultores ya estn
haciendo. (En la mayora de los casos, los agricultores saben cmo
hacerlo mejor, pero no tienen recursos para ello). Los agricultores
deben estar enterados de quin se espera que provea qu, quin
correr cules riesgos, quin recibir cules productos. Es critico
que los agricultores comprendan la secuencia de las diversas
actividades y si la misma va a depender de su iniciativa, o de la
de los investigadores. Por ejemplo, si en un rea donde se cultiva
maz amarillo van a ser usadas algunas variedades blancas, los
agricultores debern saber si pueden esperar algo de maz amarillo
en compensacin por el maz blanco que seguramente no querrn, o si
deben prever perder el blanco que se haya producido. Tambin deben
estar de acuerdo en incluir maz blanco y comprender por qu deben
hacerlo. Ellos deben saber quin proveer el fertilizante, si es







Consideraciones Generales 9

que se va a usar, y cundo va a estar disponible, quin cosechar,
cundo y cmo.
Los agricultores saben del riesgo y lo aceptan como algo normal
de su entorno de produccin. Si un experimento se pierde, debido
a condiciones ambientales anormales, los agricultores lo entendern
y no estarn preocupados por obtener una compensacin (aunque
probablemente la aceptaran si se les ofreciera). Para evitar un
tono de paternalismo en el proceso de la investigacin, es mejor no
considerar la compensacin. Por otra parte, si ciertos tratamientos
se pierden porque fueron pobremente concebidos o manifiestamente no
adaptados al ambiente de los agricultores, puede esperarse que stos
piensen en que una compensacin est justificada, a menos que
hubieran sido claramente advertidos de esta eventualidad. En estos
casos, el pago en especie, en la cantidad y de la calidad que se
hubiera producido de otra manera, quizs sea indicado. Es deseable,
desde luego, evitar estas situaciones. Para ello, es conveniente
planear intervenciones simples y oportunas del agricultor en el
diseo de los ensayos.
Los agricultores deben comprender la importancia del ensayo
para los investigadores. El riesgo de no poder completar los
ensayos en finca es ms alto que en los conducidos en la estacin
experimental, ya que mucho depende de la cooperacin de los agricul-
tores. Hay muchos ejemplos de ensayos en finca "perdidos" debido
a decisiones tomadas por los agricultores sin consultar con los
investigadores. Un aumento en el precio del producto puede ser la
causa de decidir cosechar antes de tiempo parte o todo el ensayo.
Una nueva variedad o cultivo, especialmente atractivo, puede dar
lugar a que los agricultores, o sus vecinos, lo cosechen antes de
que hayan sido tomados los datos finales. Bajo ciertas circuns-
tancias, los resultados preliminares satisfacen la curiosidad de los
agricultores, quienes pierden el inters sin que se haya completado
el ensayo. Cuando los ensayos involucran ms de un ciclo de
produccin, o cuando es necesario evaluar una rotacin de cultivos,
aumenta el riesgo de no completarse los experimentos en finca.
Los agricultores que no comprenden plenamente la naturaleza
del ensayo pueden entrar en competencia con los investigadores.
Por ejemplo, un tratamiento de control que intenta simular las
prcticas del agricultor y es conducido por ste, puede que reciba
una atencin especial, ya que los agricultores saben como hacerlo
y quieren probrselo a los investigadores. En una parcela pequea
pueden darse el lujo de hacerlo, an cuando no puedan en sus propios
campos. O puede que los agricultores no entiendan bien que deben
ser ellos mismos los que deben manejar la parcela de igual manera
que en sus propios campos y esperan las visitas de los investi-
gadores antes de llevar a cabo las prcticas que normalmente ya
hubieran hecho en su propio cultivo. En cualquier caso da lugar a
errores en la medicin del verdadero nivel de produccin de los
agricultores.
Finalmente, la revisin peridica de todos los aspectos del
ensayo, aunado a conversaciones frecuentes entre los investigadores
y los agricultores con respecto al progreso que se observa, es
crtico para un fructfera investigacin a nivel de fincas.







10 Ensayos Agronmicos en Fincas

Procedimientos Experimentales en Finca
Localizacin en la finca
En las estaciones experimentales las reas para experimentos
son por regla general homogneas o uniformes. Lo opuesto es cierto
en las fincas. No obstante, los investigadores pueden reducir el
error experimental siguiendo unas pocas reglas de sentido comn.
Por ejemplo, nunca es sensato localizar un ensayo adyacente a una
casa, a menos que se sea el ambiente en el cual el cultivo va a ser
sembrado normalmente. De la misma manera, debe evitarse la cercana
a caminos, canales, rboles grandes y otras condiciones que no son
normalmente parte del ambiente. Si el cultivo es usualmente
sembrado en estos ambientes especiales, desde luego es apropiado
localizar el rea experimental en ellos.

Diseos experimentales
Conducir experimentos en fincas no significa que se pasen por
alto los mtodos cientficos. Como para cualquier otro tipo de
investigacin, se hace uso de los mismos mtodos bsicos. El diseo
o arreglo experimental depender del reconocimiento preliminar de
la regin, las variables a ser medidas o controladas, la variabi-
lidad ambiental y los objetivos especficos del ensayo. Debe
enfatizarse que es esencial un buen diseo para los ensayos
conducidos en fincas, ya que a menudo es la clave para mantener la
confianza de los agricultores y su credibilidad en la institucin
de investigacin y en los investigadores mismos.
Se desaprueba el uso de diseos especficos simplemente porque
hayan sido usados en estaciones experimentales. Si se usan o no
bloques, cuntas repeticiones hacer, el tamao de parcela y otras
consideraciones de diseo dependern del problema y las localidads
particulares. El nmero de variables controladas y la cantidad de
datos recogidos no deberan ser ms que los estrictamente necesarios
para alcanzar los objetivos del ensayo. Hay una tendencia natural
a registrar tanta informacin como sea posible en la suposicin de
que pudiera llegar a ayudar a explicar ciertos hallazgos o
simplemente porque pudiera ser "interesante". La informacin
experimental, particularmente a nivel de campos de agricultores, es
costosa de obtener, por lo cual es preferible limitar el registro
de datos solamente a aquellos que son necesarios.
Otra consideracin en la planificacin de un ensayo de campo
es la de especificar quin lo conducir. El grado de complejidad
depender grandemente de quin estar a cargo de la ejecucin. La
ejecucin puede ser asignada al personal que trabaja en una estacin
experimental, o a un equipo multidisciplinario de campo que plane
los ensayos o, tambin, a asistentes tcnicos adiestrados con ese
propsito.
Los agentes de extensin, o los agricultores, pueden estar
tambin involucrados en el manejo de los ensayos. La participacin
de los agricultores, en particular, debe ser claramente definida
para que su contribucin sea tan eficaz y vlida como sea posible.
Debe recordarse que ellos participan tambin en sacar conclusiones
y recomendaciones de los ensayos.
El diseo experimental ms comnmente usado en la investigacin
en finca es el de bloques completos al azar, usualmente con cuatro







10 Ensayos Agronmicos en Fincas

Procedimientos Experimentales en Finca
Localizacin en la finca
En las estaciones experimentales las reas para experimentos
son por regla general homogneas o uniformes. Lo opuesto es cierto
en las fincas. No obstante, los investigadores pueden reducir el
error experimental siguiendo unas pocas reglas de sentido comn.
Por ejemplo, nunca es sensato localizar un ensayo adyacente a una
casa, a menos que se sea el ambiente en el cual el cultivo va a ser
sembrado normalmente. De la misma manera, debe evitarse la cercana
a caminos, canales, rboles grandes y otras condiciones que no son
normalmente parte del ambiente. Si el cultivo es usualmente
sembrado en estos ambientes especiales, desde luego es apropiado
localizar el rea experimental en ellos.

Diseos experimentales
Conducir experimentos en fincas no significa que se pasen por
alto los mtodos cientficos. Como para cualquier otro tipo de
investigacin, se hace uso de los mismos mtodos bsicos. El diseo
o arreglo experimental depender del reconocimiento preliminar de
la regin, las variables a ser medidas o controladas, la variabi-
lidad ambiental y los objetivos especficos del ensayo. Debe
enfatizarse que es esencial un buen diseo para los ensayos
conducidos en fincas, ya que a menudo es la clave para mantener la
confianza de los agricultores y su credibilidad en la institucin
de investigacin y en los investigadores mismos.
Se desaprueba el uso de diseos especficos simplemente porque
hayan sido usados en estaciones experimentales. Si se usan o no
bloques, cuntas repeticiones hacer, el tamao de parcela y otras
consideraciones de diseo dependern del problema y las localidads
particulares. El nmero de variables controladas y la cantidad de
datos recogidos no deberan ser ms que los estrictamente necesarios
para alcanzar los objetivos del ensayo. Hay una tendencia natural
a registrar tanta informacin como sea posible en la suposicin de
que pudiera llegar a ayudar a explicar ciertos hallazgos o
simplemente porque pudiera ser "interesante". La informacin
experimental, particularmente a nivel de campos de agricultores, es
costosa de obtener, por lo cual es preferible limitar el registro
de datos solamente a aquellos que son necesarios.
Otra consideracin en la planificacin de un ensayo de campo
es la de especificar quin lo conducir. El grado de complejidad
depender grandemente de quin estar a cargo de la ejecucin. La
ejecucin puede ser asignada al personal que trabaja en una estacin
experimental, o a un equipo multidisciplinario de campo que plane
los ensayos o, tambin, a asistentes tcnicos adiestrados con ese
propsito.
Los agentes de extensin, o los agricultores, pueden estar
tambin involucrados en el manejo de los ensayos. La participacin
de los agricultores, en particular, debe ser claramente definida
para que su contribucin sea tan eficaz y vlida como sea posible.
Debe recordarse que ellos participan tambin en sacar conclusiones
y recomendaciones de los ensayos.
El diseo experimental ms comnmente usado en la investigacin
en finca es el de bloques completos al azar, usualmente con cuatro







10 Ensayos Agronmicos en Fincas

Procedimientos Experimentales en Finca
Localizacin en la finca
En las estaciones experimentales las reas para experimentos
son por regla general homogneas o uniformes. Lo opuesto es cierto
en las fincas. No obstante, los investigadores pueden reducir el
error experimental siguiendo unas pocas reglas de sentido comn.
Por ejemplo, nunca es sensato localizar un ensayo adyacente a una
casa, a menos que se sea el ambiente en el cual el cultivo va a ser
sembrado normalmente. De la misma manera, debe evitarse la cercana
a caminos, canales, rboles grandes y otras condiciones que no son
normalmente parte del ambiente. Si el cultivo es usualmente
sembrado en estos ambientes especiales, desde luego es apropiado
localizar el rea experimental en ellos.

Diseos experimentales
Conducir experimentos en fincas no significa que se pasen por
alto los mtodos cientficos. Como para cualquier otro tipo de
investigacin, se hace uso de los mismos mtodos bsicos. El diseo
o arreglo experimental depender del reconocimiento preliminar de
la regin, las variables a ser medidas o controladas, la variabi-
lidad ambiental y los objetivos especficos del ensayo. Debe
enfatizarse que es esencial un buen diseo para los ensayos
conducidos en fincas, ya que a menudo es la clave para mantener la
confianza de los agricultores y su credibilidad en la institucin
de investigacin y en los investigadores mismos.
Se desaprueba el uso de diseos especficos simplemente porque
hayan sido usados en estaciones experimentales. Si se usan o no
bloques, cuntas repeticiones hacer, el tamao de parcela y otras
consideraciones de diseo dependern del problema y las localidads
particulares. El nmero de variables controladas y la cantidad de
datos recogidos no deberan ser ms que los estrictamente necesarios
para alcanzar los objetivos del ensayo. Hay una tendencia natural
a registrar tanta informacin como sea posible en la suposicin de
que pudiera llegar a ayudar a explicar ciertos hallazgos o
simplemente porque pudiera ser "interesante". La informacin
experimental, particularmente a nivel de campos de agricultores, es
costosa de obtener, por lo cual es preferible limitar el registro
de datos solamente a aquellos que son necesarios.
Otra consideracin en la planificacin de un ensayo de campo
es la de especificar quin lo conducir. El grado de complejidad
depender grandemente de quin estar a cargo de la ejecucin. La
ejecucin puede ser asignada al personal que trabaja en una estacin
experimental, o a un equipo multidisciplinario de campo que plane
los ensayos o, tambin, a asistentes tcnicos adiestrados con ese
propsito.
Los agentes de extensin, o los agricultores, pueden estar
tambin involucrados en el manejo de los ensayos. La participacin
de los agricultores, en particular, debe ser claramente definida
para que su contribucin sea tan eficaz y vlida como sea posible.
Debe recordarse que ellos participan tambin en sacar conclusiones
y recomendaciones de los ensayos.
El diseo experimental ms comnmente usado en la investigacin
en finca es el de bloques completos al azar, usualmente con cuatro






Consideraciones Generales 11

repeticiones. Los arreglos en parcelas divididas (splitplots) no
son recomendados, pero pueden ser necesarios cuando las condiciones
ecolgicas, o la naturaleza de las variables, impiden una aleato-
rizacin completa de las parcelas como, por ejemplo, cuando se estn
comparando niveles de fertilizante con y sin riego. Los niveles de
fertilizante son distribuidos al azar dentro de los bloques ms
grandes que sern irrigados o no, segn corresponda. Otro ejemplo
seria para minimizar los efectos de bordura, distribuyendo al azar
densidades de plantas dentro de bloques ms grandes que serian las
variedades.

MANEJO DE LOS DATOS DE CAMPO

Registro (Toma de Datos)

Por su naturaleza misma, la informacin registrada en los
ensayos en finca debe ser menor que en los ensayos conducidos en
las estaciones experimentales. Debe tomarse la informacin
necesaria. Dado que los experimentos en campos de agricultores no
pueden recibir la misma atencin diaria como los experimentos en la
estacin, es preferible aumentar el nmero de localidades antes que
involucrarse en la toma de datos con demasiado detalle en menos
localidades. Quienes estn a cargo de los ensayos en finca deben
hacer todo el esfuerzo posible para reducir a un mnimo el tiempo
entre la finalizacin de la toma de datos y la entrega de recomenda-
ciones. Nunca debe olvidarse que los agricultores crean grandes
expectativas cuando se hace algo en sus fincas y que, si se espera
que contine su apoyo y asistencia, su curiosidad debe ser satis-
fecha tan pronto como sea posible.
Es importante decidir cmo se van a manejar los registros antes
de que sean conducidos los experimentos. Desarrollar procedimientos
estndar de registro de datos ayuda a acelerar el proceso y el
anlisis, contribuyendo, al mismo tiempo, a extraer conclusiones ms
rpidamente y recomendaciones ms tempranas. Tambin determina que
la informacin sea ms confiable y ms fcil de archivar y
consultar. La disponibilidad o ausencia de facilidades de procesa-
miento electrnico debe ser una consideracin primordial en la
planificacin de las tcnicas a seguir en el registro de datos.
Las hojas de registro deben llenar los siguientes requisitos:

a. Los datos de campo deben ser utilizables directamente para
su procesamiento; la eliminacin de transcripciones
economiza tiempo, baja los costos de los ensayos y elimina
una fuente de error.
b. Cuando menos, siempre debe haber un original y una copia
de los registros.
c. Los registros deben ser fciles de leer, lo cual significa
evitar demasiados datos por hoja.
d. El tamao de la hoja debe ser tal como para que pueda ser
fcilmente manejada en el campo as como clasificada en
archiveros estndar.






Consideraciones Generales 11

repeticiones. Los arreglos en parcelas divididas (splitplots) no
son recomendados, pero pueden ser necesarios cuando las condiciones
ecolgicas, o la naturaleza de las variables, impiden una aleato-
rizacin completa de las parcelas como, por ejemplo, cuando se estn
comparando niveles de fertilizante con y sin riego. Los niveles de
fertilizante son distribuidos al azar dentro de los bloques ms
grandes que sern irrigados o no, segn corresponda. Otro ejemplo
seria para minimizar los efectos de bordura, distribuyendo al azar
densidades de plantas dentro de bloques ms grandes que serian las
variedades.

MANEJO DE LOS DATOS DE CAMPO

Registro (Toma de Datos)

Por su naturaleza misma, la informacin registrada en los
ensayos en finca debe ser menor que en los ensayos conducidos en
las estaciones experimentales. Debe tomarse la informacin
necesaria. Dado que los experimentos en campos de agricultores no
pueden recibir la misma atencin diaria como los experimentos en la
estacin, es preferible aumentar el nmero de localidades antes que
involucrarse en la toma de datos con demasiado detalle en menos
localidades. Quienes estn a cargo de los ensayos en finca deben
hacer todo el esfuerzo posible para reducir a un mnimo el tiempo
entre la finalizacin de la toma de datos y la entrega de recomenda-
ciones. Nunca debe olvidarse que los agricultores crean grandes
expectativas cuando se hace algo en sus fincas y que, si se espera
que contine su apoyo y asistencia, su curiosidad debe ser satis-
fecha tan pronto como sea posible.
Es importante decidir cmo se van a manejar los registros antes
de que sean conducidos los experimentos. Desarrollar procedimientos
estndar de registro de datos ayuda a acelerar el proceso y el
anlisis, contribuyendo, al mismo tiempo, a extraer conclusiones ms
rpidamente y recomendaciones ms tempranas. Tambin determina que
la informacin sea ms confiable y ms fcil de archivar y
consultar. La disponibilidad o ausencia de facilidades de procesa-
miento electrnico debe ser una consideracin primordial en la
planificacin de las tcnicas a seguir en el registro de datos.
Las hojas de registro deben llenar los siguientes requisitos:

a. Los datos de campo deben ser utilizables directamente para
su procesamiento; la eliminacin de transcripciones
economiza tiempo, baja los costos de los ensayos y elimina
una fuente de error.
b. Cuando menos, siempre debe haber un original y una copia
de los registros.
c. Los registros deben ser fciles de leer, lo cual significa
evitar demasiados datos por hoja.
d. El tamao de la hoja debe ser tal como para que pueda ser
fcilmente manejada en el campo as como clasificada en
archiveros estndar.







12 Ensayos Agronmicos en Fincas

Procesamiento

Antes de que los datos sean analizados, deben ser inspeccio-
nados, para corregir errores.

Valores extraordinarios
Antes de intentar el anlisis de cualquier dato, deben ser
estudiados sus patrones de variacin. Debe prestarse atencin a
los nmeros que parecen ser extraordinarios (llamados fuera de lo
comn) y a aquellos que faltan (llamados parcelas faltantes).
Tambin se debe intentar realizar un examen para ver si la variacin
es homognea. El rango de valores es un formato til para sto.
Un ejemplo del uso del rango de valores, para buscar no-homogeneidad
de variacin, es ilustrado con datos de campo de un ensayo con seis
tratamientos y tres repeticiones:

Bloque I Bloque II Bloque III
Tratamiento 1 40 60 80
Tratamiento 2 30 55 120
Tratamiento 3 20 70 92
Tratamiento 4 20 42 60
Tratamiento 5 40 58 80
Tratamiento 6 50 68 92

El rango de valores de rendimiento para cada tratamiento es
obtenido encontrando la diferencia entre el valor ms alto y el ms
bajo en cada tratamiento:

Tratamiento 1 80 40 40
Tratamiento 2 120 30 90
Tratamiento 3 92 20 = 72
Tratamiento 4 60 20 = 40
Tratamiento 5 80 40 = 40
Tratamiento 6 92 50 = 42

Los tratamientos 2 y 3 tienen rangos muy grandes, de manera que
los datos deben ser examinados en ms detalle para encontrar el por
qu. Con la inspeccin se encuentra que el valor 120 para el Bloque
III, Tratamiento 2, parece demasiado alto; y el valor 20 para el
Bloque I, Tratamiento 3, parece demasiado bajo. El investigador
debe buscar razones fsicas de por qu estos nmeros son extraordi-
narios. Algunas veces se puede rastrear hasta errores de copiado
o tipogrficos, o hasta alguna situacin inusual que ocurri en una
parcela, pero que no afect a las otras. Si se puede encontrar una
razn especifica no asociada con el experimento, los nmeros pueden
ser reemplazados por otros obtenidos revisando los registros
originales de campo, usando frmulas para parcelas perdidas,
covariancia, o cualquier mtodo apropiado.

Estandarizacin de los datos de campo
La informacin de campo tomada directamente de las parcelas
experimentales (datos brutos) rara vez puede ser utilizada tal cual
para su anlisis estadstico. Generalmente y dependiendo del tipo
de cultivo, tiempo de cosecha, parte de la planta y muchos otros







12 Ensayos Agronmicos en Fincas

Procesamiento

Antes de que los datos sean analizados, deben ser inspeccio-
nados, para corregir errores.

Valores extraordinarios
Antes de intentar el anlisis de cualquier dato, deben ser
estudiados sus patrones de variacin. Debe prestarse atencin a
los nmeros que parecen ser extraordinarios (llamados fuera de lo
comn) y a aquellos que faltan (llamados parcelas faltantes).
Tambin se debe intentar realizar un examen para ver si la variacin
es homognea. El rango de valores es un formato til para sto.
Un ejemplo del uso del rango de valores, para buscar no-homogeneidad
de variacin, es ilustrado con datos de campo de un ensayo con seis
tratamientos y tres repeticiones:

Bloque I Bloque II Bloque III
Tratamiento 1 40 60 80
Tratamiento 2 30 55 120
Tratamiento 3 20 70 92
Tratamiento 4 20 42 60
Tratamiento 5 40 58 80
Tratamiento 6 50 68 92

El rango de valores de rendimiento para cada tratamiento es
obtenido encontrando la diferencia entre el valor ms alto y el ms
bajo en cada tratamiento:

Tratamiento 1 80 40 40
Tratamiento 2 120 30 90
Tratamiento 3 92 20 = 72
Tratamiento 4 60 20 = 40
Tratamiento 5 80 40 = 40
Tratamiento 6 92 50 = 42

Los tratamientos 2 y 3 tienen rangos muy grandes, de manera que
los datos deben ser examinados en ms detalle para encontrar el por
qu. Con la inspeccin se encuentra que el valor 120 para el Bloque
III, Tratamiento 2, parece demasiado alto; y el valor 20 para el
Bloque I, Tratamiento 3, parece demasiado bajo. El investigador
debe buscar razones fsicas de por qu estos nmeros son extraordi-
narios. Algunas veces se puede rastrear hasta errores de copiado
o tipogrficos, o hasta alguna situacin inusual que ocurri en una
parcela, pero que no afect a las otras. Si se puede encontrar una
razn especifica no asociada con el experimento, los nmeros pueden
ser reemplazados por otros obtenidos revisando los registros
originales de campo, usando frmulas para parcelas perdidas,
covariancia, o cualquier mtodo apropiado.

Estandarizacin de los datos de campo
La informacin de campo tomada directamente de las parcelas
experimentales (datos brutos) rara vez puede ser utilizada tal cual
para su anlisis estadstico. Generalmente y dependiendo del tipo
de cultivo, tiempo de cosecha, parte de la planta y muchos otros







12 Ensayos Agronmicos en Fincas

Procesamiento

Antes de que los datos sean analizados, deben ser inspeccio-
nados, para corregir errores.

Valores extraordinarios
Antes de intentar el anlisis de cualquier dato, deben ser
estudiados sus patrones de variacin. Debe prestarse atencin a
los nmeros que parecen ser extraordinarios (llamados fuera de lo
comn) y a aquellos que faltan (llamados parcelas faltantes).
Tambin se debe intentar realizar un examen para ver si la variacin
es homognea. El rango de valores es un formato til para sto.
Un ejemplo del uso del rango de valores, para buscar no-homogeneidad
de variacin, es ilustrado con datos de campo de un ensayo con seis
tratamientos y tres repeticiones:

Bloque I Bloque II Bloque III
Tratamiento 1 40 60 80
Tratamiento 2 30 55 120
Tratamiento 3 20 70 92
Tratamiento 4 20 42 60
Tratamiento 5 40 58 80
Tratamiento 6 50 68 92

El rango de valores de rendimiento para cada tratamiento es
obtenido encontrando la diferencia entre el valor ms alto y el ms
bajo en cada tratamiento:

Tratamiento 1 80 40 40
Tratamiento 2 120 30 90
Tratamiento 3 92 20 = 72
Tratamiento 4 60 20 = 40
Tratamiento 5 80 40 = 40
Tratamiento 6 92 50 = 42

Los tratamientos 2 y 3 tienen rangos muy grandes, de manera que
los datos deben ser examinados en ms detalle para encontrar el por
qu. Con la inspeccin se encuentra que el valor 120 para el Bloque
III, Tratamiento 2, parece demasiado alto; y el valor 20 para el
Bloque I, Tratamiento 3, parece demasiado bajo. El investigador
debe buscar razones fsicas de por qu estos nmeros son extraordi-
narios. Algunas veces se puede rastrear hasta errores de copiado
o tipogrficos, o hasta alguna situacin inusual que ocurri en una
parcela, pero que no afect a las otras. Si se puede encontrar una
razn especifica no asociada con el experimento, los nmeros pueden
ser reemplazados por otros obtenidos revisando los registros
originales de campo, usando frmulas para parcelas perdidas,
covariancia, o cualquier mtodo apropiado.

Estandarizacin de los datos de campo
La informacin de campo tomada directamente de las parcelas
experimentales (datos brutos) rara vez puede ser utilizada tal cual
para su anlisis estadstico. Generalmente y dependiendo del tipo
de cultivo, tiempo de cosecha, parte de la planta y muchos otros






Consideraciones Generales 13

factores, se hacen necesarias algunas transformaciones numricas.
Esto permite una interpretacin ms confiable de los datos. Una
correccin comnmente realizada es aquella en que se comparan
rendimientos de variedades de maz con diferentes tasas de madu-
racin; si la humedad del grano no es estandarizada a un contenido
uniforme, el exceso de humedad en el grano de las variedades ms
tardias causar un sesgo hacia arriba para dichas variedades, si se
usaran los pesos directos de parcela. El tamao de parcela tambin
es necesario transformarlo para obtener valores con sentido apli-
cado. Por ejemplo, es ms lgico interpretar toneladas o kg/ha de
grano a una humedad constante, que considerar kilogramos o gramos
por parcela sin referencia al contenido de humedad o al tamao de
la parcela. Los procedimientos de correccin para stos y otros
factores son ilustrados con datos de campo.

Humedad y superficie. El Cuadro II-1 muestra el rendimiento
y el contenido de humedad al momento de la cosecha, y el rendimiento
estandarizado a kg/ha y 14% de humedad constante para tres bloques
con parcelas de 50 m2 de superficie.

CUADRO II-1. Datos de campo y rendimiento estandarizado de
trigo en un experimento de niveles de fsforo
en Guatemala.
Bloque Nivel kg/parcela Humedad kg/ha
de P Campo a 14%
% humedad
01 0 3.08 20.5 569
01 40 3.68 21.0 676
02 0 6.52 22.0 1183
02 40 7.44 20.0 1384
03 0 6.25 19.8 1166
03 40 6.28 20.0 1168
Fuente: ICTA, Guatemala

El factor de correccin por superficie (FCS) para convertir el peso
de parcela a kg/ha se calcula como sigue -cuando el tamao
de parcela es medido en metros cuadrados (m2):
FCS 10,000 / tamao neto de parcela.
El factor de correccin por humedad (FCH), para convertir el peso
a un contenido constante de humedad, se estima como sigue:
FCH (100 % hum, cosecha) / (100 % hum. constante).
Por ejemplo, en el Cuadro II-1, los clculos para la primera hilera
son:
FCS = 10,000 / 50
= 200
FCH (100 20.5) / (100 14)
0.924
Entonces, para la primera hilera, kg/ha con 14% de humedad es:
3.08 x 200 x 0.924 569






14 Ensayos Agronmicos en Fincas


CONSEJO PRACTICO DE CAMPO

El agricultor estima el rendimiento sin hacer
correccin por humedad. Si las diferencias entre
tratamientos son tan pequeas que deben ser hechos
los ajustes por humedad, el agricultor no ser capaz
de detectarlas.


Porcentaje de desgrane de maz. El peso de campo en maz es
normalmente tomado como kilogramos de mazorcas por parcela. Al
comparar variedades que difieren en la relacin peso de grano peso
de olote (raquis), es necesario convertir el peso de campo a peso
de grano.


CONSEJO PRACTICO DE CAMPO

El agricultor expresar frecuentemente esta diferen-
cia, diciendo que la variedad "no rinde tanto";
queriendo decir que una canastada, o cualquier otra
medida estndar usada en la finca, de mazorcas no
"rinde" tanto grano.

El factor de correccin para porcentaje de desgrane (FCD) puede
ser obtenido a partir del peso de grano y de la mazorca de una
muestra al azar de mazorcas, como sigue:

FCD kg de maz desgranado / kg de mazorcas

Por ejemplo, si 20 mazorcas pesan 4.1 kg y el grano pesa 3.3 kg,
entonces: FCD 3.3 / 4.1 = 0.805
Este factor de correccin es entonces multiplicado por el peso
total de mazorcas de cada parcela de la misma variedad para estanda-
rizarla a kg de grano por parcela.

Parcelas perdidas. En la investigacin en finca, los animales
o cualquier acontecimiento inesperado pueden arruinar una o ms
parcelas de un ensayo. El investigador tiene que tomar una decisin
sobre cmo ajustar el ensayo para dar razn de estos datos perdidos.
Hay varias maneras de hacerlo: generar un valor para la parcela
afectada, descartar el bloque o la repeticin en el anlisis, o
analizar todas las parcelas remanentes como si se tratara de un
diseo completamente al azar con nmeros desiguales de repeticiones.
Otra opcin, si la parcela no est completamente destruida, es
cosechar las partes de la parcela que no estn daadas y proceder
como para plantas faltantes (vase la siguiente seccin).
Si fueron usadas cuatro repeticiones en el diseo original,
descartar una repeticin completa es una medida bastante drstica
y deben ser consideradas otras opciones. Si slo una o dos parce-
las fueron las afectadas y haba varios tratamientos en el ensayo,
la mejor solucin alternativa es la generacin de valores estimados.






14 Ensayos Agronmicos en Fincas


CONSEJO PRACTICO DE CAMPO

El agricultor estima el rendimiento sin hacer
correccin por humedad. Si las diferencias entre
tratamientos son tan pequeas que deben ser hechos
los ajustes por humedad, el agricultor no ser capaz
de detectarlas.


Porcentaje de desgrane de maz. El peso de campo en maz es
normalmente tomado como kilogramos de mazorcas por parcela. Al
comparar variedades que difieren en la relacin peso de grano peso
de olote (raquis), es necesario convertir el peso de campo a peso
de grano.


CONSEJO PRACTICO DE CAMPO

El agricultor expresar frecuentemente esta diferen-
cia, diciendo que la variedad "no rinde tanto";
queriendo decir que una canastada, o cualquier otra
medida estndar usada en la finca, de mazorcas no
"rinde" tanto grano.

El factor de correccin para porcentaje de desgrane (FCD) puede
ser obtenido a partir del peso de grano y de la mazorca de una
muestra al azar de mazorcas, como sigue:

FCD kg de maz desgranado / kg de mazorcas

Por ejemplo, si 20 mazorcas pesan 4.1 kg y el grano pesa 3.3 kg,
entonces: FCD 3.3 / 4.1 = 0.805
Este factor de correccin es entonces multiplicado por el peso
total de mazorcas de cada parcela de la misma variedad para estanda-
rizarla a kg de grano por parcela.

Parcelas perdidas. En la investigacin en finca, los animales
o cualquier acontecimiento inesperado pueden arruinar una o ms
parcelas de un ensayo. El investigador tiene que tomar una decisin
sobre cmo ajustar el ensayo para dar razn de estos datos perdidos.
Hay varias maneras de hacerlo: generar un valor para la parcela
afectada, descartar el bloque o la repeticin en el anlisis, o
analizar todas las parcelas remanentes como si se tratara de un
diseo completamente al azar con nmeros desiguales de repeticiones.
Otra opcin, si la parcela no est completamente destruida, es
cosechar las partes de la parcela que no estn daadas y proceder
como para plantas faltantes (vase la siguiente seccin).
Si fueron usadas cuatro repeticiones en el diseo original,
descartar una repeticin completa es una medida bastante drstica
y deben ser consideradas otras opciones. Si slo una o dos parce-
las fueron las afectadas y haba varios tratamientos en el ensayo,
la mejor solucin alternativa es la generacin de valores estimados.






Consideraciones Generales 15

Si se va a usar anlisis de regresin en lugar de variancia, una
parcela perdida es un problema menor y puede ser omitida sin que se
afecte significativamente el anlisis.
Los textos comnmente usados en estadstica recomiendan un
procedimiento que no es demasiado complicado para uso prctico, en
el caso de que se hayan perdido una o, a lo sumo, dos parcelas.
Para un diseo en bloques completos al azar, el valor para una
parcela perdida puede ser estimado mediante la siguiente frmula:
Y (bB + tT G) / (b 1) (t 1)
donde b y t son el nmero de bloques y de tratamientos, respec-
tivamente, B y T son los totales del bloque y de los tratamientos
respectivamente que contienen a la parcela perdida; y G es el gran
total de todos los valores observados. El valor estimado o
calculado de Y se incluye como valor para la parcela faltante. El
anlisis de variancia se realiza de la manera acostumbrada, excepto
que se substrae del error un grado de libertad adicional. La suma
de cuadrados de tratamientos deber ser reducida en una cantidad
igual a:
[B Y(t 1)]2 / t(t 1)]

donde Y viene de la ecuacin anterior, y B y t tienen el mismo
significado anterior. Por ejemplo:

Tratamiento Bloques
I II III Ti
D 30 26 () 56
E 35 27 33 95
F 43 35 45 123
Bi 108 88 78 274

Y [3(78) + 3(56) 274] / (3 1) (3 1) = 32

El valor 32 se usa en el bloque III para el tratamiento D.
Para el anlisis de variancia ANDEVA (descrito en detalle ms
adelante), los grados totales de libertad (g.l.) son (rt 1) 1
- 7 y los grados de libertad del error sern (r 1) (t 1) 1 -
3. La suma de cuadrados para tratamientos una vez calculada es
reducida en [78 32(3 1)]2 / 3(3 1) = 32.67. Entonces pueden
ser calculados el cuadrado medio de tratamientos y el valor de F.

Suma de cuadrados calculada con el estimador del
valor de la parcela perdida, pero sin ajuste:
Fuente g.l. Suma de cuadrados
Bloques(r-l) 2 98.67
Tratamientos(t-l) 2 228.67
Error 4 10.67

Total rt-1 8 338.01
Nota: r Nmero de repeticiones o bloques
t Nmero de tratamientos
g.l. grados de libertad







16 Ensayos Agronmicos en Fincas

ANDEVA segn ajuste:

Fuente .1. Suma de cuadrados Cuadrado medio
Bloques 2 98.67
Tratamientos 2 228.67 32.67 = 196.00 98.00
Error 4 1-3 10.67 3.56
Total 8 1-7 305.34

Fe 98.00 / 3.56
27.53
CV 5.55%
Nota: F, Valor calculado F
Cuadrado medio de tratamientos / cuadrado medio del
error.


El valor calculado de F (Fe) es mayor que el valor de F para
2 y 3 g.l. y 5% que se encuentra en la tabla (9.55), de manera que
hay una diferencia significativa entre tratamientos al nivel de 5%
en base al ANDEVA ajustado. Si el ANDEVA se hubiera realizado con
los valores sin ajustar, habra indicado diferencias al nivel de
1%.

Plantas faltantes. Otra correccin comn incluye un ajuste
por poblacin de plantas, cuando este factor es afectado por una
influencia externa que no es parte de las condiciones ambientales
naturales. Este es el caso, por ejemplo, cuando animales (o
personas) interfieren en un experimento, removiendo o daando
plantas. Dado que los procedimientos de correccin de la poblacin
tienden a favorecer (aumentar) los valores de los tratamientos,
estas correcciones slo deben ser hechas cuando estn plenamente
justificadas. De aplicarse estos factores de correccin, debe
hacerse con buen criterio ya que por lo general en la investigacin
en finca las diferencias buscadas entre tratamientos son mucho
mayores que los efectos de la variabilidad usual en poblacin de
plantas. Este juicio debe tomar en consideracin la variabilidad
que puede ser atribuida a las condiciones ambientales normales o
locales. Por ejemplo, si la germinacin es afectada por condiciones
ambientales normales, no debe practicarse la correccin por pobla-
cin de plantas. Este es el caso en algunas partes de las tierras
altas de Guatemala, donde el maz es sembrado muy profundo dos meses
antes de que empiece la estacin lluviosa. Si una variedad experi-
mental no tiene la capacidad de tolerar esa condicin, corregir por
poblacin de plantas sera un error.
Si fuera necesario hacer correcciones, de ninguna manera
deber hacerse uso de una relacin directa del peso promedio de las
plantas que quedan. Esas plantas, individualmente, tendrn una
produccin ms elevada que la normal debido a la falta de plantas
competidoras cercanas.

Anlisis de covariancia. Un mtodo ms completo y aceptado
para estandarizar la poblacin de plantas, es mediante el anlisis







16 Ensayos Agronmicos en Fincas

ANDEVA segn ajuste:

Fuente .1. Suma de cuadrados Cuadrado medio
Bloques 2 98.67
Tratamientos 2 228.67 32.67 = 196.00 98.00
Error 4 1-3 10.67 3.56
Total 8 1-7 305.34

Fe 98.00 / 3.56
27.53
CV 5.55%
Nota: F, Valor calculado F
Cuadrado medio de tratamientos / cuadrado medio del
error.


El valor calculado de F (Fe) es mayor que el valor de F para
2 y 3 g.l. y 5% que se encuentra en la tabla (9.55), de manera que
hay una diferencia significativa entre tratamientos al nivel de 5%
en base al ANDEVA ajustado. Si el ANDEVA se hubiera realizado con
los valores sin ajustar, habra indicado diferencias al nivel de
1%.

Plantas faltantes. Otra correccin comn incluye un ajuste
por poblacin de plantas, cuando este factor es afectado por una
influencia externa que no es parte de las condiciones ambientales
naturales. Este es el caso, por ejemplo, cuando animales (o
personas) interfieren en un experimento, removiendo o daando
plantas. Dado que los procedimientos de correccin de la poblacin
tienden a favorecer (aumentar) los valores de los tratamientos,
estas correcciones slo deben ser hechas cuando estn plenamente
justificadas. De aplicarse estos factores de correccin, debe
hacerse con buen criterio ya que por lo general en la investigacin
en finca las diferencias buscadas entre tratamientos son mucho
mayores que los efectos de la variabilidad usual en poblacin de
plantas. Este juicio debe tomar en consideracin la variabilidad
que puede ser atribuida a las condiciones ambientales normales o
locales. Por ejemplo, si la germinacin es afectada por condiciones
ambientales normales, no debe practicarse la correccin por pobla-
cin de plantas. Este es el caso en algunas partes de las tierras
altas de Guatemala, donde el maz es sembrado muy profundo dos meses
antes de que empiece la estacin lluviosa. Si una variedad experi-
mental no tiene la capacidad de tolerar esa condicin, corregir por
poblacin de plantas sera un error.
Si fuera necesario hacer correcciones, de ninguna manera
deber hacerse uso de una relacin directa del peso promedio de las
plantas que quedan. Esas plantas, individualmente, tendrn una
produccin ms elevada que la normal debido a la falta de plantas
competidoras cercanas.

Anlisis de covariancia. Un mtodo ms completo y aceptado
para estandarizar la poblacin de plantas, es mediante el anlisis






Consideraciones Generales 17

de covariancia de los pesos de las parcelas y el nmero de plantas.
La siguiente explicacin y ejemplo ilustran el uso de este mtodo.
El anlisis de covariancia es un mtodo estadstico que
permite comparaciones vlidas entre tratamientos, haciendo uso de
las observaciones de una variable (rendimiento) luego de que el
efecto de una posible variable perturbadora (poblacin incompleta
de plantas) es eliminado. La aplicacin de la covariancia debe ser
justificada, en el sentido de que la correccin sea hecha a causa
de una condicin no controlada del ambiente que no afecta a todas
las observaciones del ensayo (parcelas) de una manera homognea.
El ejemplo que ser presentado en esta seccin es el de la correc-
cin del rendimiento en un ensayo en el que los animales comieron
plantas en diferentes parcelas, ms en unas que en otras. Este
efecto exgeno no est relacionado con la habilidad de las varie-
dades bajo evaluacin para tolerar condiciones adversas. Sin
embargo, si el pastoreo fuera parte del ambiente en el cual el
cultivo ser producido, las correcciones no deben ser hechas.


CONSEJO PRACTICO DE CAMPO

Un mtodo prctico de ajustar los valores de rendimiento
de la parcela, por plantas faltantes, es cosechar
solamente aquellas plantas que tienen competencia
completa, calcular entonces el rea correspondiente a
ese nmero de plantas y ajustar por el tamao normal de
la parcela. Esto puede funcionar para maz y para
muchas hortalizas, donde las plantas individuales son
fcilmente distinguibles y cosechables, y donde se
espera un nmero especificado de plantas en una parcela
completa. Por ejemplo, si debiera haber 25 plantas en
una parcela y solamente se encuentran 18 con competencia
completa, entonces el rendimiento de estas 18 puede ser
aumentado multiplicando por un factor de 25/18 para
obtener el rendimiento estimado para la parcela
completa, si no hubiera sido daada por causas externas.
Un mtodo alternativo para cultivos que no son tan
fcilmente separables en plantas individuales o para los
cuales no son calculados los nmeros de plantas por
parcela (como trigo), es localizar reas menores en la
parcela, que no hayan sido daadas y cosecharlas,
dejando un borde sin cosechar. Luego puede ser ajustada
el rea cosechada al tamao de la parcela normal y se
corrige el rendimiento como corresponde. En ambos
casos, la suposicin implcita es que las partes de la
parcela cosechadas eran representativas de la parcela
completa, constituyendo una fuente posible de aumento
del error experimental. Sin embargo, sto reduce los
clculos que son necesarios para ajustes ms
sofisticados.

El ejemplo que se presenta es el de una evaluacin de seis
nuevos hibridos de maz en un diseo de bloques completos al azar
con cuatro repeticiones.







18 Ensayos Agronmicos en Fincas

Paso 1. El Cuadro II-2 muestra el nmero de plantas (X) y los
kilogramos, por parcela (Y), para cada variedad.

CUADRO II-2. Nmero de plantas (X) y kilogramos por parcela (Y)
de seis hibridos de maz.
Trata- BLOQUES
miento I II III IV TOTAL
No. X Y X Y X Y X Y X Y
1 60 3.42 59 5.25 62 4.52 60 6.24 241 19.43
2 47 2.87 60 3.97 61 3.12 51 4.82 219 14.78
3 51 4.21 35 3.29 60 5.58 40 3.82 186 16.90
4 58 2.58 32 1.93 62 3.07 50 4.05 202 11.63
5 62 3.28 54 4.13 60 4.05 62 5.38 238 16.84
6 40 1.98 62 5.02 61 3.89 61 5.20 224 16.09

TOTAL 318 18.34 302 23.59 366 24.23 324 29.51 1310 95.67
Fuente: ICTA, Guatemala

Paso 2. Anlisis de variancia (ANDEVA) para el nmero de plantas
(X) para obtener los correspondientes (Ex2):

(FC) Factor de Correccin
(1310)2 / 24
71504.17
SCT Suma de Cuadrados de Tratamientos
([(241)2 + (219)2 +...+ (224)2] / 4) FC
561.33
= (Ex2) tratamientos
SCB = Suma de Cuadrados de Bloques
= ([(318)2 + (302)2 +...+ (324)2] / 6) FC
= 372.50
= (Ex2) bloques
SCtot = Suma de Cuadrados del total
= [(60)2 + (47)2 +...+ (62)2 + (61)2] FC
= 1999.83
= (Ex2)total
SCE = Suma de Cuadrados del Error
SCtot (SCT + SCB)
= 1999.83 (561.33 + 372.50)
= 1066
= (Ex2) error

Paso 3. ANDEVA para rendimiento (Y) para obtener los
correspondientes Ey2:

FC = (95.67)2 / 24
= 381.36

SCT = ([(19.43)2 +...+ (16.09)2] / 4} FC
= 8.47
= (Ey2) tratamientos







Consideraciones Generales 19

SCB ([(18.34)2 +...+ (29.51)2] / 6) FC
10.44
(Ey2) bloques

SCtot [(3.42)2 + (2.87)2 +...+ (5.38)2 + (5.20)2] FC
= 29.17
(Ey2) total

SCE 29.17 (8.47 + 10.44)
10.26
(Ey2) error

Paso 4. El tercer ANDEVA es para el producto cruzado XY de celda
correspondiente del Paso 1, para obtener los correspondientes Exy:

FC (1310 X 95.67) / 24
= 5221.99
(Exy)T = ([(241 X 19.43) +...+ (224 X 16.09)] / 4) FC
= 34.06

(Exy)B ([(318 X 18.34)+...+(324 X 29.51)] / 6) FC
= 8.96

(Exy)tot = [(60 X 3.42) + (47 X 2.87)+...
+ (61 X 5.20)] FC
= 110.80

(Exy)error 110.80 (34.06 + 8.96)
67.78

Paso 5. Anlisis de covariancia.

Fuente de Desviaciones con
variacin respecto de
la regresin
g.l Ex2 xy Ey2 g.l SC CM Fe

Total 23 1999.83 110.80 29.17
Bloques 3 372.50 8.96 10.44
Variedades 5 561.33 34.06 8.47
Error 15 1066.00 67.78 10.26 14 5.95 0.43
Variedades
+ error 20 1627.33 101.84 18.73 19 12.36

Medias ajustadas 5 6.41 1.28 2.98
Nota: SC = suma de cuadrados
CM = cuadrado medio







20 Ensayos Agronmicos en Fncas

Los valores de la SC de las desviaciones de la regresin para error
y variedades + error, son calculados como sigue:

SCdy.x(error) = Ey2error
([(Exy)error]2 / Zx2 error)
10.26 [(67.78)2 / 1066]
5.95

SCdy.x(variedades+error) 18.73
[(101.84)2 / 1627.33]
12.36

g.1. (t-1) + [(t-1) (b-l)-l]

SSdy.x(medias ajustadas) 12.36 5.95
-6.41

g.1 (t-1)

Los valores de los CM para estas fuentes son estimados dividiendo
cada SC por sus g.l. correspondientes:

CME = SCE / g.l
5.95 / 14
0.43 y
CM medias ajust. = SC medias ajust. / g.l.
6.41 / 5
1.28

La prueba de F para las medias ajustadas se realiza dividiendo el
CM de las medias ajustadas por el CM error:

Fe 1.28 / 0.43
2.98
g.l. 5, 14

Paso 6. Dado que hay significancia al nivel del 5%, al probar las
medias ajustadas, la covariancia es necesaria y los valores medios
de las variedades deben ser ajustados. El coeficiente de regresin
del error es calculado como sigue:

byx Exy error / Sx2 error
67.78 / 1066
0.0636

Paso 7. Los valores ajustados de las medias de tratamientos son
calculados como sigue:


YI Yi bxy (xi x)






Consideraciones Generales 21

Como un ejemplo, para la variedad 1, la media ajustada del
tratamiento es:
A
YI Y, byx (xi x)
(19.43 / 4) 0.0636[(241 / 4) (1310) / 24)]
4.8587 0.0636 (60.25 54.58)
4.4981

y para la variedad 2,
A
Y2 Y2 byx(x2 x)
14.78 / 4 0.0636[(219 / 4) (1310 / 24)]
3.695 0.0636 (54.75 54.58)
3.684

Paso 8. La comparacin de las medias de tratamiento (variedad)
ajustadas es hecha individualmente para cada par de medias
ajustadas, dado que el valor de Sd es diferente para cada com-
paracin. Comparacin de las variedades 1 y 2:

Sd(1,2)2 (CME) ((2 / b) + [(xi X2)2 / 2error])
0.43 ((2 / 4) + [(60.25 54.75)2 / 1066])
0.2272

Sdc(,2) (0.2272)1/2
0.4767

donde b nmero de bloques. El valor calculado de t proviene de:


tc(1,2) (Y1 Y2) / Sd(1,2)
(4.4896 3.6844) / 0.4767
1.6891

t14&1,.05 2.145, y tc 1.6891 N.S., por lo que no hay
significancia al 5% y las variedades 1 y 2 no son significativamente
diferentes.

Ahora, haciendo la comparacin para las variedades 1 y 4:

Sd(1,2 0.43 [(2 / 4) + (60.25 50.5)2 / 1066]
0.2533

Sd(1,4) (0.2533)1/2
0.5033

tc(1,4) (4.4896 3.167) / 0.5073
2.628

t14rg,.s05 2.145, y te 2.628, por lo que la variedad 1 es
significativamente diferente de la 4. El mismo procedimiento se
sigue para todas las posibles comparaciones.




















III

ENSAYOS EXPLORATORIOS


La investigacin exploratoria en finca es normalmente conducida
al mismo tiempo que la caracterizacin inicial y como complemento
de la misma. No obstante, tambin puede ser realizada durante el
proceso de desarrollo de la tecnologa. Los ensayos exploratorios
son tiles en, cuando menos, dos tipos de situaciones: cuando la
investigacin es iniciada en una nueva regin, o cuando no hay
informacin previa disponible como para estimar la respuesta de
nuevas alternativas. En reas nuevas se puede lograr una mayor
eficacia si las actividades de diagnstico son complementadas con
ensayos exploratorios. Hay dos ventajas para ello: 1) la inter-
accin peridica con los agricultores prove informacin adicional
para complementar el diagnstico y 2) estos ensayos producen valiosa
informacin para el posterior diseo de los ensayos en sitios
especficos y regionales. En etapas posteriores de la investigacin
en finca, los ensayos exploratorios ayudan a redefinir, o elaborar
nuevas pautas de investigacin. Es deseable que la buena inves-
tigacin genere nuevas inquietudes.
Los ensayos exploratorios normalmente proveen resultados
cualitativos que ms tarde podrn ser cuantificados por medio de
otros tipos de experimentos. Los ensayos exploratorios comnmente
incluyen varios factores (usualmente tres o cuatro, aunque ocasio-
nalmente hasta siete u ocho), con al menos dos niveles para cada
factor y con pocas repeticiones. Cuando la informacin agronmica
disponible es escasa, el nmero de variables y de tratamientos puede
ser alto y el diseo relativamente complicado. Una manera de
mantener el nmero de variables bajo y mantener estos ensayos
pequeos, es disear dos o ms experimentos diferentes. Usando
solamente tres o cuatro variables en cada ensayo y escogiendo grupos
de variables que interaccionan frecuentemente (p.ej. fertilizante
y variedades; control de malezas y densidad de plantas) el diseo
se simplifica an ms. Para la evaluacin de alternativas poten-
ciales, como la introduccin de un nuevo cultivo en la regin, el
nmero de tratamientos puede ser reducido y con ello simplificar
el diseo. Estos ensayos, en general, son manejados por el
investigador, aunque la experiencia del agricultor hace esencial su
contribucin y opinin en el diseo de los tratamientos. A

23







24 Ensayos Agronmicos en Fincas

continuacin se discuten los tipos de diseo de ensayos explora-
torios, junto con ejemplos para cada caso.

ENSAYOS SUPERPUESTOS

Una forma relativamente simple, conveniente y eficaz de
explorar el efecto de diferentes factores en una nueva rea es a
travs de un ensayo superpuesto. En este tipo de ensayo los
tratamientos se ubican en campos que estn siendo manejados por los
agricultores mismos. Los tratamientos se marcan con estacas, o de
otra manera, y son aplicados por el investigador o por el agricul-
tor. Cuando el cultivo est maduro, la cosecha la realizan
conjuntamente el investigador y el agricultor. El diseo de un
ensayo superpuesto debe ser simple. Deben hacerse repeticiones en
cada localidad, an cuando los datos de diseos sin repeticiones en
cada sitio podran combinarse para un anlisis e interpretacin
regional.


CUADRO III-1. Ejemplo de un ensayo superpuesto de seis trata-
mientos de N-P-K en arroz.

Rendimiento del Grano
Tratamiento Finca Nmero
N P K 1 2 3 4 5 6 x

(ton x 100)

50- 0- 0 336 434 451 411 402 375 401.5
90- 0- 0 439 416 506 459 482 431 455.5
70- 0- 0 443 398 457 370 454 350 412.0
70- 30- 0 412 419 412 398 499 386 421.0
70- 30- 30 416 368 482 370 397 402 405.8
70- 0- 30 417 377 493 364 490 387 421.3

x 410.5 402.0 466.8 395.3 454.0 388.5 419.5

Fuente: Zandstra et al. (1981), p. 107

Un ejemplo de un ensayo superpuesto simple del IRRI, aparece
en los Cuadros III-1 y III-2. La informacin previa indic que el
arroz responda, por lo menos, a 50 kg/ha de nitrgeno, pero la
respuesta al fsforo y al potasio era incierta. Un simple ensayo
superpuesto de seis tratamientos fue establecido en varias fincas
y se obtuvo informacin de seis de ellas (Cuadro III-1). El diseo
en cada localidad no tuvo repeticiones. Los seis tratamientos
incluyeron tres niveles de nitrgeno (50, 70 y 90 kg/ha). Al nivel
de 70 kg/ha de N, los tratamientos exploraron la aplicacin de 30
kg/ha de fsforo y 30 kg/ha de potasio, individualmente y en
conjunto. El anlisis de variancia mostr (Cuadro III-2) un efecto
significativo de el nitrgeno, no asi para los otros elementos. La
conclusin fue de que ms nitrgeno tendra un efecto positivo sobre
el rendimiento y que, si el costo fuera menor que el valor del
producto extra cosechado, se podra recomendar nitrgeno adicional.






Ensayos Exploratorios 25

Adems, ello indicaria que es necesaria la investigacin adicional
con nitrgeno, no asi con los otros elementos mayores (PyK), al
menos en el presente contexto.

CUADRO III-2. Anlisis de variancia de un ensayo superpuesto de
N-P-K en arroz.

Fuente g.l. SC CM Fc
Total 35 69,071
Fincas 5 32,178
Tratamientos 5 11,212 2,242
N 2 9,837 4,918 4.79
Restantes 3 1,375 458 0.45
Error 25 25,681 1,027
CV 7.6%
Fuente: Zandstra et al. (1981), p. 107


EL ENSAYO FACTORIAL 2n

Un arreglo de tratamientos que es til y produce informacin
exploratoria sobre varios factores y sus interacciones, es el ensayo
factorial 2". Este es un arreglo de n factores a dos niveles cada
uno. Un ejemplo de un experimento factorial 23 ser usado para
ilustrar en detalle la metodologa de su anlisis. La naturaleza
del presente ensayo de maz fue la de explorar tres factores:
densidad de plantas, nitrgeno y variedad, en factorial 23. Los
niveles de las variables para densidad de plantas (P), nitrgeno (N)
y variedad (V), fueron:

Po 25,000 plantas/ha
PI 50,000 plantas/ha

No = No se aplic
N1 100 kg/ha

Vo = Variedad local
V, Tuxpeo

El Cuadro III-3 muestra el diseo de campo en bloques y el rendi-
miento de grano en kg/parcela. Para estimar los efectos factoriales
y realizar el anlisis de variancia, se aplica el siguiente
procedimiento:

Paso 1. Haciendo uso de los totales por tratamiento del Cuadro
III-3, puede construirse una tabla de doble entrada en la que los
tratamientos son colocados en el eje horizontal y los efectos
factoriales son ordenados verticalmente, como se muestra en el
Cuadro III-4. En cada efecto factorial, una mitad de las combina-
ciones de tratamiento lleva signo menos (-) y signo (+) la otra
mitad. La hilera correspondiente a M (media de todo el experimento)
lleva slo signos ms. Cuando el nivel ms alto de un factor (P1,
NI, V1) en el efecto factorial est presente, lleva signo (+); caso






26 Ensayos Agronmicos en Fincas

contrario (Po, No, Vo) lleva signo (-). Cuando dos o ms factores
estn presentes en la combinacin de tratamientos, el signo puede
encontrarse usando la regla algebrica de los signos.
Ejemplo: pn (+) p(-) x n (-)
pnv (-) = p (-) x nv (+)


CUADRO III-3. Ejemplo de un ensayo 23 en maz con densidad
de plantas (P), nitrgeno (N) y variedad (V).
Trata- Trata-
Tratamientos Cdigo Bloque I Bloque II miento: miento:
Totales Medias
kg/parcela

Po No Vo (1)* 4.3 3.9 8.2 4.1
PI No Vo p 4.5 5.9 10.4 5.2
Po Ni Vo n 4.5 5.4 9.9 4.95
Po No Vi v 5.7 6.6 12.3 6.15
PI Ni Vo pn 6.4 6.7 13.1 6.55
PI No VI pv 6.9 7.1 14.0 7.0
Po NI V, nv 6.4 7.0 13.4 6.7
PI Ni Vi pnv 8.6 8.8 17.4 8.7
Totales 47.3 51.4 98.7
Fuente: Adaptado de datos del CIMMYT.
*(1) Es el tratamiento local o tradicional, o la combinacin de
niveles ms bajos.

El Cuadro III-4 tiene las siguientes caractersticas: 1) cada
hilera, excepto la correspondiente a M, tiene un nmero igual de
signos ms y menos; 2) la suma de productos de los signos para
cualquier par de hileras es igual a cero (Montgomery, 1976). Para
mayor informacin sobre los signos, para estos coeficientes de
contrastes, vase Cochran y Cox (1957, p. 157).

Paso 2. Los efectos factoriales totales se calculan mediante la
suma algebrica de los rendimientos del mismo tratamiento, usando
los signos (+) y menos (-) correspendientes a cada componente y el
resultado se registra en el espacio para el total de cada
tratamiento (Cuadro III-4).

Ejemplo:
Efecto factorial total para (p):
p = (PI No Vo)
= -8.2 + 10.4 9.9 12.3 +...+ 17.4
= 11.1

Efecto factorial total para (pn):
pn 8.2 10.4 9.9 +...+ 17.4
3.3

Paso 3. Dado que hay 16 observaciones (ocho tratamientos y dos
repeticiones en el anlisis de variancia (Cuadro III-5), el cuadrado






Ensayos Exploratorios 27

del total de cada efecto factorial se divide por 16 para obtener la
suma de cuadrados (SC) para cada tratamiento.

Ejemplo: SC para (p) = (11.1)2 / 16
= 7.77
La suma de cuadrados total (SCTot), la suma de cuadrados para
bloques (SCB), y la suma de cuadrados para error (SCE) son
calculadas de la manera habitual.


CUADRO III-4. Clculo del efecto factorial total en el factorial
23 con dos repeticiones.

Combinaciones de tratamientos:
cdigo y rendimiento total (kg)
Efecto (1) p n v pn pv nv pnv Total
factorial 8.2 10.4 9.90 12.3 13.1 14.0 13.4 17.4 98.7
M + + + + + + + +
S- + + + + 11.1
N + + + + 8.9
V + + + + 15.5
PN + + + + 3.3
PV + + + + 0.3
NV + + + + 0.1
PNV + + + + 1.3


Factor de correccin (FC) (Gran total)2 / n
= (98.7)2 / 16
608.856
donde n = nmero de observaciones.

Suma de cuadrados total (SCTot):

SCtot Z(cada observacin)2 FC
= [(4.3)2 + (4.5)2 +...+ (7.0)2 + (8.8)2] FC
= 639.45 608.856
30.594

Suma de cuadrados para bloques:

SCB [Z(cada bloque)2 / t] FC
([(47.3)2 + (51.4)2] / 8) FC
609.906 608.856
1.05
donde t = nmero de tratamientos

La suma de cuadrados para tratamientos (SCT) es calculada de una
manera diferente, porque los efectos factoriales ya han sido
calculados (Cuadro III-4).

Suma de cuadrados para tratamientos (7 combinaciones de
tratamientos):






28 Ensayos Agronmicos en Fincas

SCT E(cada efecto factorial)2 / n
[(11.1)2 + (8.9)2
+ (15.5)2 +...+ (0.1)2 + (1.3)2] / 16
28.46

y la suma de cuadrados para el error (SCE):

SCE = SCtot (SCT + SCB)
30.594 (28.46 + 1.05)
= 1.084

Paso 4. En el anlisis de variancia de un factorial 2", siempre se
asigna un grado de libertad a cada factor o interaccin de factores,
ya que el efecto del factor es calculado comparando dos niveles de
dicho factor o interaccin y se pierde un grado de libertad en la
estimacin. Realizando el anlisis de variancia (ANDEVA):


CUADRO III-5. ANDEVA para el factorial 23

Fuente de Grados de Suma de Cuadrados Fc
Variacin Libertad Cuadrados Medios
Bloques (b-1) -1 1.05 1.05 6.77 *

Tratamientos (t-l) -7 28.46 4.066 26.23 **

Factor P 1 7.77 7.77 50.129 **
N 1 4.95 4.95 31.935 **
V 1 15.016 15.016 96.88 **
PN 1 .681 .681 4.39 NS
PV 1 .0056 .0056 .036 NS
NV 1 .000625 .000625 .004 NS
PNV 1 .1056 .1056 .68 NS

Error 7 1.084 .155
Total 15 30.594
CV 6.38%
*, ** Significativos al 5% y 1%, respectivamente.

Interpretacin de los Resultados

Examinando los rendimientos medios de los tratamientos (Cuadro
III-3) y el anlisis de variancia (Cuadro III-5) puede determinarse
que, individualmente, cada uno de los tres factores (densidad de
plantas, nitrgeno y variedad) tuvo un efecto altamente significa-
tivo sobre el rendimiento. De los tres factores, la nueva variedad
(V) produjo el mayor aumento (2.05 kg/parcela), siguiendo la
densidad de plantas (P) con un aumento de 1.1 kg/parcela. An
cuando el nitrgeno tuvo un efecto significativo, aumentando el
rendimiento un 21%, debera conducirse un anlisis econmico para
determinar si su aplicacin es econmicamente conveniente. (Cubre
el aumento en rendimiento los costos de comprar y aplicar el
fertilizante nitrogenado?). Por otro lado, la variedad produce un
aumento significativo en el rendimiento y su efecto sobre el costo






Ensayos Exploratorios 29

es mnimo. Por lo tanto, su introduccin en el sistema de produc-
cin, en el cual fueron evaluados los factores, es una buena
alternativa. Si la densidad de plantas no requiere de demasiada
mano de obra durante la siembra, sta tambin puede ser una buena
alternativa para incorporarlo.

Comentarios acerca de la Reduccin del Tamao del Ensayo

En el tipo de diseo 2n muchos grados de libertad generalmente
estn asociados con interacciones de alto orden, las cuales son
difciles de interpretar. Si las interacciones superiores (tercer
orden o ms) no son consideradas, el tamao del ensayo se reduce
sustancialmente, manteniendo algunas de las ventajas de los arreglos
factoriales bsicos. En este caso, es ventajoso usar el esquema
factorial fraccionado (Cochran y Cox, 1957). Ejemplo: con n = 8,
los efectos principales e interacciones de primer orden pueden ser
estimados con solamente (1/8) x 28 = 32 tratamientos. De la misma
manera, los efectos principales e interacciones de segundo orden
pueden ser estimados con solamente (1/4) x 28 = 64 tratamientos.
Otra manera de reducir el nmero de tratamientos de un fac-
torial 2" es la de escoger factores bsandose en su importancia.
Aquellos factores y combinaciones que son considerados de poco
inters desde el punto de vista biolgico y econmico, o aquellos
que no interaccionan, pueden ser eliminados. Por ejemplo, si se
seleccionan dos factores, A y B, los siguientes tratamientos con
dos niveles cada uno pueden ser establecidos : Al Bl, A2 Bl, Al B2
y A2 B2. Si no hay interaccin entre los dos factores, segn se ha
determinado a partir de informacin experimental previa, el efecto
principal de A corresponde a la diferencia del promedio de A2 Bl y
Al Bl y el efecto de B, a la diferencia del promedio entre Al B2 y
Al Bl.

EL ENSAYO "DE ADICIN"

Informacin exploratoria sobre nuevas variables, en que stas
se relacionan con prcticas existentes, puede ser obtenida probando,
una a la vez, una serie de alternativas que incluyan las nuevas
variables. El siguiente ejemplo compara una prctica tradicional
en maz con tres alternativas. El mismo consiste en cuatro
tratamientos con dos repeticiones:

Tratamiento Descripcin
Tradicional (T) 25,000 plantas/ha, sin aplicar N, y
variedad local.

T + densidad 50.000 plantas /ha, sin aplicar N, y
variedad local.

T + nitrgeno 25,000 plantas/ha, 100 kg/ha de N, y
variedad local.

T + variedad 25,000 plantas/ha, sin aplicar N, y
variedad Tuxpeo






Ensayos Exploratorios 29

es mnimo. Por lo tanto, su introduccin en el sistema de produc-
cin, en el cual fueron evaluados los factores, es una buena
alternativa. Si la densidad de plantas no requiere de demasiada
mano de obra durante la siembra, sta tambin puede ser una buena
alternativa para incorporarlo.

Comentarios acerca de la Reduccin del Tamao del Ensayo

En el tipo de diseo 2n muchos grados de libertad generalmente
estn asociados con interacciones de alto orden, las cuales son
difciles de interpretar. Si las interacciones superiores (tercer
orden o ms) no son consideradas, el tamao del ensayo se reduce
sustancialmente, manteniendo algunas de las ventajas de los arreglos
factoriales bsicos. En este caso, es ventajoso usar el esquema
factorial fraccionado (Cochran y Cox, 1957). Ejemplo: con n = 8,
los efectos principales e interacciones de primer orden pueden ser
estimados con solamente (1/8) x 28 = 32 tratamientos. De la misma
manera, los efectos principales e interacciones de segundo orden
pueden ser estimados con solamente (1/4) x 28 = 64 tratamientos.
Otra manera de reducir el nmero de tratamientos de un fac-
torial 2" es la de escoger factores bsandose en su importancia.
Aquellos factores y combinaciones que son considerados de poco
inters desde el punto de vista biolgico y econmico, o aquellos
que no interaccionan, pueden ser eliminados. Por ejemplo, si se
seleccionan dos factores, A y B, los siguientes tratamientos con
dos niveles cada uno pueden ser establecidos : Al Bl, A2 Bl, Al B2
y A2 B2. Si no hay interaccin entre los dos factores, segn se ha
determinado a partir de informacin experimental previa, el efecto
principal de A corresponde a la diferencia del promedio de A2 Bl y
Al Bl y el efecto de B, a la diferencia del promedio entre Al B2 y
Al Bl.

EL ENSAYO "DE ADICIN"

Informacin exploratoria sobre nuevas variables, en que stas
se relacionan con prcticas existentes, puede ser obtenida probando,
una a la vez, una serie de alternativas que incluyan las nuevas
variables. El siguiente ejemplo compara una prctica tradicional
en maz con tres alternativas. El mismo consiste en cuatro
tratamientos con dos repeticiones:

Tratamiento Descripcin
Tradicional (T) 25,000 plantas/ha, sin aplicar N, y
variedad local.

T + densidad 50.000 plantas /ha, sin aplicar N, y
variedad local.

T + nitrgeno 25,000 plantas/ha, 100 kg/ha de N, y
variedad local.

T + variedad 25,000 plantas/ha, sin aplicar N, y
variedad Tuxpeo






30 Ensayos Agronmicos en Fincas

Los resultados de este ensayo aparecen en el Cuadro III-6.


CUADRO III-6. Datos de rendimiento de maz de un ensayo
"de adicin" de cuatro tratamientos
Total
Tratamiento Bloque I Bloque II Trata-
miento x
kg/parcela

Tradicional (T) 4.3 3.9 8.2 4.1
T + densidad 4.5 5.9 10.4 5.2
T + nitrgeno 4.5 5.4 9.9 4.95
T + variedad 5.7 6.6 12.3 6.15
Totales 19.0 21.8 40.8 5.1
Fuente: Adaptado de datos del CIMMYT.

Despus de calcular las sumas de cuadrados, el ANDEVA puede verse
en el Cuadro III-7.

CUADRO III-7. ANDEVA para el ensayo "de adicin" con maz.

Fuente de g.l. SC CM Fe
variacin

Bloques 1 0.98 0.98 3.3 NS
Tratamientos 3 4.27 1.423 4.8 NS
Error 3 0.89 0.2967

Total 7 6.14
C.V. 10.68%

FC [(40.8)2] / 8
208.08

SCB = ([(19.0)2 + (21.8)2] / 4) FC
209.06 208.08
= 0.98

SCT ([(8.2)2 +...+ (12.3)2] / 2) FC
212.35 208.08
4.27

SCtot [(4.3)2 +...+ (6.6)2] FC
214.22 FC
6.14

SCE SCtot = (SCB + SCT)
= 6.14 (0.98 + 4.27)
0.89






Ensayos Exploratorios 31

El anlisis de variancia no muestra diferencias significativas,
al nivel de 5%, aunque est cercano a mostrarlas al 10%. Es poco
probable que con un C.V. tan bajo no se haya detectado una dife-
rencia significativa, cuando existe un aumento del 50% en el
rendimiento con la nueva variedad. Este es el tipo de problema que
existe al calcular un ANDEVA en el que el nmero de grados de
libertad del error es pequeo, resultando en altos valores de F.
que son difciles de superar. Una solucin hubiera sido la de
aumentar el nmero de repeticiones y obtener ms grados de libertad
para el error.
Si se realiza una prueba de "t" tomando los dos tratamientos
con la mayor diferencia (p.ej., tradicional vs. T + variedad nueva),
un procedimiento que no es estadsticamente ortodoxo, resultara en
lo siguiente:

t = (xk xR) / Sxi X3
= (6.15 4.1) / 0.4924
4.1629

Hay 2(r-l) = 2 grados de libertad, donde r = nmero de
repeticiones o bloques. Los valores tabulados de t para 2 grados
de libertad son 2.920, para el nivel de 10% de significacin, y
4.303 para el 5%. As, el uso de la nueva variedad no mostr
diferencia significativa al nivel de 5%, pero an as hay una fuerte
indicacin de que hace diferencia en relacin a las prcticas
tradicionales. Dado que el costo de la semilla constituye una
porcin relativamente pequea del costo total de produccin, es
posible que valga la pena seguir estudiando esta alternativa.
El procedimiento detallado para calcular el valor de t es el
siguiente:

S x2 = (2SS2/ r)'/2
= [2(0.2425) / 2]1/2
= 0.4924
y
SS2 = (S12 + S22) / r
= (0.08 + 0.405) / 2
= 0.2425
y
Si2 = Ex12/ (r 1)
= 0.08 /1
= 0.08

Ex2 EX2 [(EXi)2 / r]
[(4.3)2 + (3.9)2] [(8.2)2 / 21
= [18.49 + 15.21] (67.24) / 2]
= 0.08

S22 = X22/ (r -1)
= 0.405 / 1
= 0.405






32 Ensayos Agronmicos en Fincas

x22 _- X22 [(EX2)2 / r]
[(5.7)2 + (6.6)2] [(12.3)2 / 2]
0.405


EL ENSAYO "DE SUBSTRACCION"

Es el opuesto al ensayo "de adicin". Compara un paquete tec-
nolgico con alternativas en las que se reduce el paquete en una
variable por vez. El que sigue es un ejemplo con tres factores:

Tratamiento Descripcin
Paquete Tec. (TP) Variedad Tuxpeo; 100 kg/ha de N,
50,000 plantas/ha
TP variedad Variedad local; 100 kg/ha de N;
50,000 plantas/ha
P nitrgeno Variedad Tuxpeo; sin nitrgeno;
50,000 plantas/ha
TP densidad de Variedad Tuxpeo; 100 kg/ha de
plantas N; 25.000 plantas/ha

Los resultados del ensayo aparecen en El Cuadro III-8.

CUADRO III-8. Datos de rendimiento de maz en un ensayo
de "substraccin" con cuatro tratamientos.
Total
Tratamiento Bloque I Bloque II Trata-
miento x
kg/parcela

Paquete Tec. (TP) 8.6 8.8 17.4 8.70
TP variedad 6.4 6.7 13.1 6.55
TP nitrgeno 6.9 7.1 14.0 7.00
TP densidad 6.4 7.0 13.4 6.70

Totales 28.3 29.6 57.9 7.24
Fuente: Adaptado de datos del CIMMYT.

Luego del clculo de la suma de cuadrados para cada una de las
fuentes de variacin, el cuadro del ANDEVA es el siguiente:

CUADRO III-9. ANDEVA en un ensayo de substraccin en maz.
Fuente de g.l. SC CM Fc
variacin
Bloques 1 0.2113 0.2113 11.79 NS
Tratamientos 3 5.91375 1.9713 110.02 **
Error 3 0.0538 0.0179
Total 7 6.17875
C.V. 1.85%
** Significativo al nivel del 1%.







Ensayos Exploratorios 33

FC (Gran Total)2 / n
(57.9)2 / 8
419.05125

SCB ([(28.3)2 + (29.6)2] / 4) FC
0.21125

SCT ([(17.4)2 +...+ (13.4)2] / 2) FC
5.91375

SCtot [(8.6)2 +...+ (7.0)2]- FC
6.17875

SCE SCtot (SCB + SCT)
6.17875 (0.21125 + 5.91375)
0.05375

El efecto altamente significativo de tratamientos indica que
debe hacerse una prueba de separacin de medias buscando diferencias
estadsticas. Para este caso especifico, se usa la Prueba de Rango
Mltiple de Duncan (Little y Hills, 1978; Steel y Torrie, 1980).
Se comienza por computar los rangos mnimos significativos (Rp)
mediante la siguiente frmula:
Rp qaSx
donde q, rango significativo "estudentizado", tomado de Tablas
(Steel and Torrie, 1980).
a nivel de significacin (.05)
p nmero de medias de tratamientos
involucradas en la comparacin
2,3,4

Los valores son:
P
2 3 4
q.05 (p,3gi) 4.50 4.50 4.50
Rp 0.426 0.426 0.426

NOTA: los valores para qa en la Tabla (vase Steel y Torrie, p.
586) son tomados para:
p 2, 3, 4, y
g.l 3

Los valores de Rp son calculados usando la frmula dada arriba,
donde:

S (S2 / r)1/2
(CME / r)1/2,
= (.0179 / 2)1/2
0.0946







34 Ensayos Agronmicos en Fincas

A continuacin se sumariza la prueba, calculando la separacin
de medias. Primero se ordenan las medias de los tratamientos en
orden decreciente.

Tratamiento Kg/parcela
%tp 8.7 a
xtp nitrgeno 7.0 b
,p densidad plantas 6.7 bc
Xtp variedad 6.55 c



Cada valor de Rp es comparado con la diferencia observada entre
dos medias. Aqu es importante tener en consideracin el orden de
las medias involucradas. Por ejemplo, para comparar xtp con xtp-v,
se calcula 8.7 6.55 2.15. Este valor as comparado con el R -
4.26, que aparece en la columna p = 4, ya que Xtp-variedad es la cuarta
media en el orden a partir de xtp. La separacin de las medias se
muestra arriba.
Los resultados de esta prueba muestran que el tratamiento
"paquete tecnolgico" es significativamente diferente de los otros
tres tratamientos (nivel del 95% de probabilidad). Esto significa
que la ausencia de cualquiera de los tres factores que forman "el
paquete tecnolgico" causar, bajo las condiciones de este ensayo,
una reduccin significativa en el rendimiento del maz.




















IV

ENSAYOS EN SITIOS ESPECIFICOS


Los ensayos en la estacin experimental a menudo son diseados
para estudiar el efecto "potencial", o mximo, de una tecnologa.
Las variedades experimentales, por ejemplo, son examinadas bajo
condiciones que no limitan la expresin de su potencial gentico.
Este potencial, sin embargo, es medido para una sola localidad: la
estacin experimental. Para obtener informacin ms til, el mismo
diseo y anlisis puede establecerse en dos o ms sitios, en fincas,
para medir las "desviaciones del potencial", independientemente, en
diferentes localidades. Este tipo de ensayo es denominado "en sitio
especifico".
Debido a que estos ensayos en general son complejos, con un
nmero relativamente grande de tratamientos y repeticiones, se les
conduce en un nmero limitado de localidades. La informacin
buscada es agronmica y no socioeconmica, de manera que las
parcelas son pequeas. Muchas de las posibles fuentes de variacin,
como p.ej. la fertilidad del suelo, frecuentemente son controladas
a los mismos niveles encontrados o usados en la estacin. La
participacin de los agricultores es mnima en estos ensayos
manejados por el investigador.

CONSIDERACIONES BASICAS

Los resultados de los ensayos en sitios especficos deben
definir una gama limitada de alternativas, que pasarn a ser
evaluadas regionalmente, antes de que una tecnologa sea pasada a
ensayos manejados por el agricultor.
Al disear estos ensayos, es importante tener presente el
concepto de dominio de recomendacin, para que los datos resultan-
tes puedan tener una interpretacin regional. Por ejemplo, todos
los ensayos en sitios especficos, en un dominio de recomendacin,
deben tener tratamientos iguales, igual nmero de repeticiones y
tamao de parcela. Esto permite a los investigadores combinar datos
para una interpretacin regional (vase el siguiente captulo).





35




















IV

ENSAYOS EN SITIOS ESPECIFICOS


Los ensayos en la estacin experimental a menudo son diseados
para estudiar el efecto "potencial", o mximo, de una tecnologa.
Las variedades experimentales, por ejemplo, son examinadas bajo
condiciones que no limitan la expresin de su potencial gentico.
Este potencial, sin embargo, es medido para una sola localidad: la
estacin experimental. Para obtener informacin ms til, el mismo
diseo y anlisis puede establecerse en dos o ms sitios, en fincas,
para medir las "desviaciones del potencial", independientemente, en
diferentes localidades. Este tipo de ensayo es denominado "en sitio
especifico".
Debido a que estos ensayos en general son complejos, con un
nmero relativamente grande de tratamientos y repeticiones, se les
conduce en un nmero limitado de localidades. La informacin
buscada es agronmica y no socioeconmica, de manera que las
parcelas son pequeas. Muchas de las posibles fuentes de variacin,
como p.ej. la fertilidad del suelo, frecuentemente son controladas
a los mismos niveles encontrados o usados en la estacin. La
participacin de los agricultores es mnima en estos ensayos
manejados por el investigador.

CONSIDERACIONES BASICAS

Los resultados de los ensayos en sitios especficos deben
definir una gama limitada de alternativas, que pasarn a ser
evaluadas regionalmente, antes de que una tecnologa sea pasada a
ensayos manejados por el agricultor.
Al disear estos ensayos, es importante tener presente el
concepto de dominio de recomendacin, para que los datos resultan-
tes puedan tener una interpretacin regional. Por ejemplo, todos
los ensayos en sitios especficos, en un dominio de recomendacin,
deben tener tratamientos iguales, igual nmero de repeticiones y
tamao de parcela. Esto permite a los investigadores combinar datos
para una interpretacin regional (vase el siguiente captulo).





35







36 Ensayos Agronmicos en Fincas

Tamao de Parcela

El tamao de la parcela debe ser el adecuado para conseguir
los objetivos del ensayo. Mientras que los objetivos varan de
ensayo en ensayo, el tamao de las unidades experimentales debe
satisfacer los requerimientos de la investigacin, as como estar
adaptado a circunstancias prcticas. Lo deseable tambin debe estar
en equilibrio con lo posible; el sentido comn debe guiar el trabajo
del equipo.
Es importante que el nmero de repeticiones sea el mismo, ya
sea con parcelas pequeas o grandes. Hay una tendencia a creer en
que grandes unidades experimentales hacen "mejores" ensayos y que,
por lo tanto, se necesitarn menos repeticiones. Esto no es asi.
Parcelas ms grandes aumentan el costo de los ensayos y tambin la
probabilidad de un mayor error experimental debido a la heteroge-
neidad dentro de las parcelas. En general, el tamao de parcela
estar determinado por la cantidad de terreno disponible para el
ensayo y por la cantidad de mano de obra, o insumos, disponibles
para el experimento.

Evaluacin de Variedades

Las pruebas de material gentico mejorado son comunes en la
investigacin en campos de agricultores. En las pruebas de
variedades son importantes las siguientes consideraciones:

1) Los tratamientos de control deben incluir a la variedad
recomendada para la regin, as como tambin a una o ms variedades
locales usadas por los agricultores. La comparacin de las
variedades experimentales con estos testigos ayuda a darles ms
sentido a las recomendaciones. El investigador en finca no slo
estar interesado en identificar la variedad de ms alto ren-
dimiento, sino que considerar tambin caractersticas agronmicas
de inters para el productor.
2) Las prcticas agronmicas usadas por los agricultores deben
ser respetadas. El objetivo primordial de la evaluacin de nuevas
variedades en finca es el de conocer el verdadero potencial bajo las
condiciones del agricultor. Por lo tanto, debe evitarse el manejo
especial que trata de duplicar las de la estacin experimental.
3) Dentro de las variedades que se elijan para ser probadas,
deben incluirse todas las fuentes posibles que se asuma tengan un
potencial de excelencia. Esto significa que no slo deben ser
probadas las variedades experimentales del sector oficial, sino que
tambin deben tomarse en cuenta las variedades de programas privados
de investigacin y de centros nacionales e internacionales.
4) El diseo experimental ms comn para estos tipos de
experimentos es el de bloques complementarios al azar.
5) La unidad experimental debe ser protegida contra la
influencia ambiental derivada del hbito de crecimiento de las
variedades vecinas. En maz, por ejemplo, donde las variedades
pueden diferir ampliamente en tamao de planta, debern agregarse
hileras extras (de la misma variedad) a cada lado de la unidad
experimental. Estas hileras borde no son tomadas en cuenta para
los fines experimentales. Una prctica comn en maz es la de







36 Ensayos Agronmicos en Fincas

Tamao de Parcela

El tamao de la parcela debe ser el adecuado para conseguir
los objetivos del ensayo. Mientras que los objetivos varan de
ensayo en ensayo, el tamao de las unidades experimentales debe
satisfacer los requerimientos de la investigacin, as como estar
adaptado a circunstancias prcticas. Lo deseable tambin debe estar
en equilibrio con lo posible; el sentido comn debe guiar el trabajo
del equipo.
Es importante que el nmero de repeticiones sea el mismo, ya
sea con parcelas pequeas o grandes. Hay una tendencia a creer en
que grandes unidades experimentales hacen "mejores" ensayos y que,
por lo tanto, se necesitarn menos repeticiones. Esto no es asi.
Parcelas ms grandes aumentan el costo de los ensayos y tambin la
probabilidad de un mayor error experimental debido a la heteroge-
neidad dentro de las parcelas. En general, el tamao de parcela
estar determinado por la cantidad de terreno disponible para el
ensayo y por la cantidad de mano de obra, o insumos, disponibles
para el experimento.

Evaluacin de Variedades

Las pruebas de material gentico mejorado son comunes en la
investigacin en campos de agricultores. En las pruebas de
variedades son importantes las siguientes consideraciones:

1) Los tratamientos de control deben incluir a la variedad
recomendada para la regin, as como tambin a una o ms variedades
locales usadas por los agricultores. La comparacin de las
variedades experimentales con estos testigos ayuda a darles ms
sentido a las recomendaciones. El investigador en finca no slo
estar interesado en identificar la variedad de ms alto ren-
dimiento, sino que considerar tambin caractersticas agronmicas
de inters para el productor.
2) Las prcticas agronmicas usadas por los agricultores deben
ser respetadas. El objetivo primordial de la evaluacin de nuevas
variedades en finca es el de conocer el verdadero potencial bajo las
condiciones del agricultor. Por lo tanto, debe evitarse el manejo
especial que trata de duplicar las de la estacin experimental.
3) Dentro de las variedades que se elijan para ser probadas,
deben incluirse todas las fuentes posibles que se asuma tengan un
potencial de excelencia. Esto significa que no slo deben ser
probadas las variedades experimentales del sector oficial, sino que
tambin deben tomarse en cuenta las variedades de programas privados
de investigacin y de centros nacionales e internacionales.
4) El diseo experimental ms comn para estos tipos de
experimentos es el de bloques complementarios al azar.
5) La unidad experimental debe ser protegida contra la
influencia ambiental derivada del hbito de crecimiento de las
variedades vecinas. En maz, por ejemplo, donde las variedades
pueden diferir ampliamente en tamao de planta, debern agregarse
hileras extras (de la misma variedad) a cada lado de la unidad
experimental. Estas hileras borde no son tomadas en cuenta para
los fines experimentales. Una prctica comn en maz es la de






Ensayos en Sitios Especficos 37

sembrar cuatro hileras de cada variedad, y utilizar slo las dos
centrales como unidad experimental.

Asociaciones de Cultivos

Una prctica comn entre los pequeos agricultores es la de
sembrar dos o ms cultivos en la misma superficie. En este
contexto, se darn diferentes combinaciones de cultivos, espacia-
mientos entre hileras y secuencias de siembra. Cuando se incluyen
prcticas tpicas del agricultor, puede ser apropiado algn tipo de
ensayo superpuesto. Contrariamente, cuando las alternativas son
drsticamente diferentes de las prcticas tpicas, debe apelarse al
uso de ensayos el tipo convencional. Un diseo en parcelas
divididas puede ser el apropiado cuando se trabaja con ms de una
variable. Por ejemplo, cuando una variable requiere de diferentes
arreglos de las hileras, o si hay marcado efecto de borde y el
tamao de la unidad experimental es grande, tal variable puede ser
asignada a la parcela principal. Las otras variables, tales como
distancia de siembra, variedades o cualquier alternativa secundaria
pueden ser asignadas a las subparcelas. La precisin del anlisis
en las subparcelas ser mayor, ya que los grados de libertad
asociados con el error de las mismas son ms altos que los de la
parcela principal. Es imprescindible el anlisis econmico de estos
tipos de ensayos, ya que los cultivos involucrados generalmente
tienen diferente valor de mercado, siendo el rendimiento biolgico
relativamente menos importante (vase el Capitulo VII).

Nutricin Vegetal

Es comn que los ensayos de fertilizantes sean conducidos como
experimentos de sitios especficos. Antes de establecer el
experimento, debe procurarse informacin sobre las caractersticas
del suelo, el manejo previo y un anlisis del suelo. Cuando menos,
tres niveles de cada factor deben ser considerados para poder
estimar curvas de respuesta. Los diseos experimentales deben
permitir la medicin de las interacciones, ya que son habituales en
ensayos de fertilizantes. Los arreglos factoriales en bloques
completos al azar (BCA) ofrecen un mejor estimador de las
interacciones entre factores, que el de los arreglos en parcelas
divididas. Ello es as, porque en el anlisis de variancia del
diseo en BCA el cuadrado medio del error (CME) se estima con ms
grados de libertad. El arreglo en parcelas divididas tiene el mismo
nmero de grados de libertad para las interacciones que el BCA, pero
los grados de libertad remanentes tienen que ser distribuidos entre
el error de la parcela.principal y el de la subparcela. En el
diseo de campo debe tenerse especial cuidado para evitar el
escurrimiento de fertilizante entre parcelas vecinas. As, debe
considerarse el uso de hileras de borde, o una adecuada distancia
entre las unidades experimentales. Cuando la prctica local es la
de no usar fertilizante, la parcela testigo debe reflejar dicha
prctica. Cuando las prcticas de los agricultores incluyen algo
de fertilizante, la parcela testigo no debe ser un testigo absoluto,
sino que debe reflejar la prctica comnmente usada.






Ensayos en Sitios Especficos 37

sembrar cuatro hileras de cada variedad, y utilizar slo las dos
centrales como unidad experimental.

Asociaciones de Cultivos

Una prctica comn entre los pequeos agricultores es la de
sembrar dos o ms cultivos en la misma superficie. En este
contexto, se darn diferentes combinaciones de cultivos, espacia-
mientos entre hileras y secuencias de siembra. Cuando se incluyen
prcticas tpicas del agricultor, puede ser apropiado algn tipo de
ensayo superpuesto. Contrariamente, cuando las alternativas son
drsticamente diferentes de las prcticas tpicas, debe apelarse al
uso de ensayos el tipo convencional. Un diseo en parcelas
divididas puede ser el apropiado cuando se trabaja con ms de una
variable. Por ejemplo, cuando una variable requiere de diferentes
arreglos de las hileras, o si hay marcado efecto de borde y el
tamao de la unidad experimental es grande, tal variable puede ser
asignada a la parcela principal. Las otras variables, tales como
distancia de siembra, variedades o cualquier alternativa secundaria
pueden ser asignadas a las subparcelas. La precisin del anlisis
en las subparcelas ser mayor, ya que los grados de libertad
asociados con el error de las mismas son ms altos que los de la
parcela principal. Es imprescindible el anlisis econmico de estos
tipos de ensayos, ya que los cultivos involucrados generalmente
tienen diferente valor de mercado, siendo el rendimiento biolgico
relativamente menos importante (vase el Capitulo VII).

Nutricin Vegetal

Es comn que los ensayos de fertilizantes sean conducidos como
experimentos de sitios especficos. Antes de establecer el
experimento, debe procurarse informacin sobre las caractersticas
del suelo, el manejo previo y un anlisis del suelo. Cuando menos,
tres niveles de cada factor deben ser considerados para poder
estimar curvas de respuesta. Los diseos experimentales deben
permitir la medicin de las interacciones, ya que son habituales en
ensayos de fertilizantes. Los arreglos factoriales en bloques
completos al azar (BCA) ofrecen un mejor estimador de las
interacciones entre factores, que el de los arreglos en parcelas
divididas. Ello es as, porque en el anlisis de variancia del
diseo en BCA el cuadrado medio del error (CME) se estima con ms
grados de libertad. El arreglo en parcelas divididas tiene el mismo
nmero de grados de libertad para las interacciones que el BCA, pero
los grados de libertad remanentes tienen que ser distribuidos entre
el error de la parcela.principal y el de la subparcela. En el
diseo de campo debe tenerse especial cuidado para evitar el
escurrimiento de fertilizante entre parcelas vecinas. As, debe
considerarse el uso de hileras de borde, o una adecuada distancia
entre las unidades experimentales. Cuando la prctica local es la
de no usar fertilizante, la parcela testigo debe reflejar dicha
prctica. Cuando las prcticas de los agricultores incluyen algo
de fertilizante, la parcela testigo no debe ser un testigo absoluto,
sino que debe reflejar la prctica comnmente usada.







38 Ensayos Agronmicos en Fincas

Proteccin Vegetal

La evaluacin de los problemas de plagas (insectos, malezas y
enfermedades), es ms difcil que la de los otros ensayos
discutidos. La principal razn es que los agentes causales varian
en intensidad y modo de accin, no slo de ao a ao sino, tambin,
dentro de la misma rea. Por lo tanto, los ensayos referentes a
proteccin contra plagas requieren de unidades experimentales
grandes, con muchas repeticiones y durante varios ciclos. Un
arreglo factorial en bloques completos al azar, o en parcelas
divididas, es apropiado. Una opcin lgica es la de tambin hacer
el ensayo en el campo de un agricultor.
La distribucin de probabilidades del dao producido por las
pestes habitualmente no es normal. Consecuentemente, los datos de
la muestra deben ser transformados para aproximarlos a una
distribucin normal, lo cual es un prerequisito (de la teora) para
poder aplicar la metodologa estadstica comn. Las transfor-
maciones ms frecuentes son la logartmica, log X o log (X + 1)
cuando hay valores de cero presentes, la raz cuadrada de X, (X +
1) o de (X + 1/2) y la transformacin angular ARCOSENO (%)1/2 cuando
los datos estn dados en valores porcentuales entre cero y 20
entre 80 y 100.

ANALISIS DE LOS RESULTADOS

El diseo en bloques completos al azar es, probablemente, el
ms comn en ensayos en sitios especficos. Cuando los ensayos son
repetidos en otras localidades, los resultados pueden ser agrupados
para realizar un anlisis combinado, lo cual permite una
interpretacin de mayor significado que el de los ensayos en sitios
especficos.
El ejemplo escogido para ilustrar la metodologa estadstica
es un diseo en bloques completos al azar en el rea de
Chimaltenango en Guatemala. El experimento es de variedades de
maz, y fue establecido siguiendo una recomendacin del ao anterior
para comparar las variedades de los agricultores de la regin con
variedades mejoradas y seleccionadas de la estacin experimental
local. A partir de ensayos exploratorios, se haba concluido que
las variedades de la estacin interaccionaban con ciertos ambientes
de la regin, rindiendo, en muchos casos, menos que las propias de
los agricultores. Por lo tanto, variedades selectas de los
agricultores, e identificadas por el equipo de IESA (investigacin
y extensin en sistemas agrcolas) fueron comparadas con las
variedades de la estacin.
Las variedades de los agricultores, la mayora de ellas
identificadas con sus nombres y cuatro variedades de la estacin,
son presentadas en el Cuadro IV-1.
En el Cuadro IV-2 se muestran los valores estandarizados para
los tratamientos 1, 2, y 15, a los efectos de ilustrar la
metodologa del anlisis de variancia.







38 Ensayos Agronmicos en Fincas

Proteccin Vegetal

La evaluacin de los problemas de plagas (insectos, malezas y
enfermedades), es ms difcil que la de los otros ensayos
discutidos. La principal razn es que los agentes causales varian
en intensidad y modo de accin, no slo de ao a ao sino, tambin,
dentro de la misma rea. Por lo tanto, los ensayos referentes a
proteccin contra plagas requieren de unidades experimentales
grandes, con muchas repeticiones y durante varios ciclos. Un
arreglo factorial en bloques completos al azar, o en parcelas
divididas, es apropiado. Una opcin lgica es la de tambin hacer
el ensayo en el campo de un agricultor.
La distribucin de probabilidades del dao producido por las
pestes habitualmente no es normal. Consecuentemente, los datos de
la muestra deben ser transformados para aproximarlos a una
distribucin normal, lo cual es un prerequisito (de la teora) para
poder aplicar la metodologa estadstica comn. Las transfor-
maciones ms frecuentes son la logartmica, log X o log (X + 1)
cuando hay valores de cero presentes, la raz cuadrada de X, (X +
1) o de (X + 1/2) y la transformacin angular ARCOSENO (%)1/2 cuando
los datos estn dados en valores porcentuales entre cero y 20
entre 80 y 100.

ANALISIS DE LOS RESULTADOS

El diseo en bloques completos al azar es, probablemente, el
ms comn en ensayos en sitios especficos. Cuando los ensayos son
repetidos en otras localidades, los resultados pueden ser agrupados
para realizar un anlisis combinado, lo cual permite una
interpretacin de mayor significado que el de los ensayos en sitios
especficos.
El ejemplo escogido para ilustrar la metodologa estadstica
es un diseo en bloques completos al azar en el rea de
Chimaltenango en Guatemala. El experimento es de variedades de
maz, y fue establecido siguiendo una recomendacin del ao anterior
para comparar las variedades de los agricultores de la regin con
variedades mejoradas y seleccionadas de la estacin experimental
local. A partir de ensayos exploratorios, se haba concluido que
las variedades de la estacin interaccionaban con ciertos ambientes
de la regin, rindiendo, en muchos casos, menos que las propias de
los agricultores. Por lo tanto, variedades selectas de los
agricultores, e identificadas por el equipo de IESA (investigacin
y extensin en sistemas agrcolas) fueron comparadas con las
variedades de la estacin.
Las variedades de los agricultores, la mayora de ellas
identificadas con sus nombres y cuatro variedades de la estacin,
son presentadas en el Cuadro IV-1.
En el Cuadro IV-2 se muestran los valores estandarizados para
los tratamientos 1, 2, y 15, a los efectos de ilustrar la
metodologa del anlisis de variancia.







Ensayos en Sitios Especficos 39

CUADRO IV-1. Descripcin de 15 variedades de maz, incluidas en
ensayos en sitios especficos, en Chimaltenango,
Guatemala
Variedad Color del endosperma Cdigo


Los Pitos Blanco 1
Garca Amarillo 2
Cojobal Blanco 3
Ajquejay Amarillo 4
Lpez Amarillo 5
Unec Amarillo 6
V-3041 Blanco 7
Argueta Amarillo 8
Marrn Amarillo 9
Santizo Amarillo 10
Tsut Blanco 11
Ordez Amarillo 12
Don MarshallI Amarillo 13
Sinttico Chann1 Amarillo 14
Chann-41 Amarillo 15

1 Variedades de la estacin experimental
Fuente: ICTA, Guatemala


CUADRO IV-2. Datos (parciales) de campo estandarizados de rendi-
miento de variedades de maz en cuatro repeticiones,
en Chimaltenango, Guatemala.

Variedad Bloques Total x
I II III IV
t/ha

1 4.20 5.04 4.90 5.10 9.24 4.81
2 5.20 5.54 5.30 5.80 21.84 5.46




15 2.98 3.00 10.36 2.59

Total 56.97 72.18 265.20 4.42


La suma de cuadrados para cada fuente de variacin y el factor de
correccin, se calculan como sigue:

FC (Gran total)2 / n
= (265.20)2 / 60
= 1172.184






40 Ensayos Agronmicos en Fincas

SCtot [(4.2)2 + (5.04)2 +...+ (2.98)2 +...
+ (3.00)2] FC
1192.564 1172.184
20.380


SCB ([(56.97)2 +....+ (72.18)2] / 15) FC
1173.293 1172.184
1.109

SCT ([(19.24)2 + (21.84)2 +...+ (10.36)2] / 4) FC
1180.434 1172.184
8.250

SCE (SCtot) (SCB + SCT)
20.380 (1.109 + 8.250)
11.021

Los grados de libertad (g.l.) para cada fuente de variacin, se
calculan considerando cuatro repeticiones (r = 4) y 15 tratamientos
(t = 15). Con esta informacin se calculan los cuadrados medios,
los que se obtienen dividiendo la suma de cuadrados de cada fuente
de variacin por sus correspondientes grados de libertad:

CMB SCB / (r-l)
1.109 / 3
0.3697

CMT SCT / (t-1)
8.250 / 14
0.5893

CME SCE / [(r-l) (t-l)]
11.021 / 42
0.2624

Los valores de F (Fc) se calculan dividiendo el CM de las fuentes
de variacin por el CM del error.

F, (bloques) = CMB / CME
= 0.3697 / 0.2624
= 1.4089

Fe (tratamientos) = CMT / CME
0.5893 / 0.2624
2.2458

El coeficiente de variacin (C.V.) del experimento se calcula
dividiendo la raz cuadrada del CME por la media general (de todas
las observaciones):






Ensayos en Sitios Especficos 41

CV = [(CME)1/2 / k] (100)
[(0.2624)1/2 / 4.42] (100)
11.59%

CUADRO IV-3. Anlisis de variancia del rendimiento de 15 va-
riedades de maz con cuatro repeticiones, en
Chimaltenango, Guatemala.

Variacin g.l. SC CM Fe F.05

Bloques 3 1.109 0.3697 1.4089 N.S. 2.83
Tratamientos 14 8.250 0.5893 2.2458 1.94
Error 42 11.021 0.2624

Total 59 20.3800

Fuente: ICTA, Guatemala
CV 11.59% N.S.: No significativo
*: Significativo al nivel de 5%

Para determinar los niveles de significacin, los valores de
F calculados (F,) son comparados con los valores de F tabulares.
Para bloques hay 3 y 42 grados de libertad y para los tratamientos
14 y 42 grados de libertad. La significacin estadstica encontrada
para tratamientos indica que el rendimiento, de al menos una de las
variedades, difiere de las del resto. Para definir cules varie-
dades difieren estadsticamente, se realiza una prueba de rango
mltiple de Tukey para comparaciones entre medias, (Steel y Torrie,
1980). Este mtodo consiste en el clculo de una diferencia (D)
significativa al nivel de 5% y su comparacin con la diferencia
obtenida entre cada par de medias de tratamientos del experimento.
Si la diferencia observada entre dos medias es igual o mayor que el
valor de D, las dos medias difieren significativamente.

Los clculos se realizan de la siguiente manera:

D = Q Sx, donde
Q Valor tomado de tabla
(vase Steel y Torrie, 1980, pp 588-589), el
cual es funcin del nmero de tratamientos y los
grados de libertad del error, y

SS (CME / r)1/2
(0.2624 / 4)1/2
= 0.256

donde r = nmero de repeticiones. Asi,

D = 5.11 x 0.256
1.31

Las 15 variedades se ordenan en forma decreciente de
rendimiento, como se muestra en el Cuadro IV-4. Tomando cada media






42 Ensayos Agronmicos en Fincas

de tratamiento, comenzando con la media ms alta y hacia abajo, se
hacen todas las comparaciones posibles. Al valor de la mayor media
(5.52) se le substrae el valor de D (1.31), para encontrar todos los
rendimientos medios que no son diferentes del mayor.

CUADRO IV-4. Rendimientos medios de 15 variedades de maz,
evaluadas en cuatro repeticiones, en Chimaltenango,
Guatemala.

CODIGO Variedad t/ha

3 Cojobal 5.52 a
2 Garca 5.46 a
9 Marroqun 5.01 a b
5 Lpez 4.93 a b
4 Ajquejay 4.83 a b
1 Los Pitos 4.81 a b
6 UNEC 4.80 a b
7 V-304 4.72 a b
10 Santizo 4.57 a b
8 Argueta 4.55 a b
11 Tsut 4.54 a b
12 Ordez 4.00 b c
13 Don Marshall 3.14 c d
14 Sinttica Chanin 2.92 c d
15 Chanin-4 2.59 d

Fuente: ICTA, Guatemala
CV = 11.59; Sx = 0.256; X = 4.42

El rango est indicado por la letra "a" a la derecha. El rango
para el siguiente rendimiento ms alto va de 5.46 a (5.46 1.31)
= 4.15. que incluye las mismas variedades que el anterior. El
rango para el tercer rendimiento ms alto va de 5.01 a (5.01 1.31)
= 3.70, el cuales incluye (letra b) todas las medias del rango
excepto las tres ltimas. Las letras a la derecha de las medias de
los tratamientos, en el Cuadro IV-4, indican los cuatro grupos
dentro de los cuales no hay diferencias significativas.
El Cuadro IV-5 presenta las caractersticas agronmicas de las
variedades evaluadas.
El anlisis muestra un grupo de variedades, las de ms alto
rendimiento, entre las cuales no hubo diferencia significativa
(variedades 3, 2, 9, 5, 4, 1, 6, 7, 10, 8, y 11), y dos variedades
(3 y 2) que son significativamente diferentes de las cuatro menos
rendidoras (12, 13, 14 y 15). Las variedades locales resultaron
ser las mejores y las de ms bajo rendimiento fueron las variedades
de la estacin experimental, Don Marshall, Sinttica Chanin, y
Chanin-4. Estas ltimas fueron seleccionadas por precocidad y baja
altura de planta.
La evaluacin del agricultor, de los materiales en este ensayo,
indic que las plantas ms cortas en general no satisfacan, ya que
los tallos del maz eran usados para hacer cercas y paredes. De
todas maneras, las variedades de la estacin experimental, aunque
de ms bajo rendimiento y ms de un metro ms bajas, probaron ser






Ensayos en Sitios Especficos 43

unos 30 das ms precoces que la mayora de las variedades locales.
Se concluy, que estas caractersticas ofrecan un buen potencial
para sistemas alternativos de cultivos (cultivos intercalados,
cultivos superpuestos y cultivos en secuencia).


CUADRO IV-5. Caractersticas agronmicas de 15 variedades
evaluadas en un ensayo en sitio especfico, en
Chimaletenango, Guatemala.

Das a Altura de Altura de
Variedad Floracion Planta Mazorca
(m) (m)
1. Los Pitos 129 2.85 1.60
2. Garca 127 3.25 2.40
3. Cojobal 127 3.35 2.20
4. Ajquejay 126 3.10 2.15
5. Lpez 128 3.45 2.30
6. Unec 127 3.15 2.90
7. V-304 117 2.25 1.15
8. Argueta 124 2.55 1.25
9. Marroqun 120 3.40 2.25
10. Santizo 119 2.50 1.45
11. Tsut 128 3.55 2.40
12. Ordez 129 3.40 2.25
13. Don Marshall 107 2.00 1.00
14. Sinttico Chann 102 2.20 1.15
15. Chanin-4 103 2.70 1.20

Fuente: ICTA, Guatemala




















V

ENSAYOS REGIONALES CONDUCIDOS POR EL INVESTIGADOR:
EVALUACION AGRONOMICA

Los ensayos regionales estn constituidos por un grupo de
ensayos similares conducidos en una regin, que previamente fue
identificada como un dominio de recomendacin. Su principal
objetivo es el de evaluar los datos de ensayos en finca o en la
estacin experimental, y poder definir la interaccin de la
tecnologa con las condiciones ambientales, tanto desde un punto de
vista agronmico como socioeconmico. Puede tener como resultado
la verificacin de la homogeneidad dentro del dominio de
recomendacin previamente identificado, o bien, una evidencia que
apoye la necesidad de subdividir el dominio de recomendacin. Del
anlisis e interpretacin de los ensayos regionales deben resultar
recomendaciones de tratamientos (tecnologas) para ser sometidas a
ensayos conducidos por el agricultor.
Al disear los ensayos regionales, el nmero de localidades
debe ser todo lo amplio que permitan los recursos, siendo la
estacin experimental regional tratada como un sitio ms. Dentro
de un dominio de recomendacin no debiera haber menos de cinco
localidades. Aunque se pueden hacer anlisis con menos localidades,
su precisin seria cuestionable.
Los agricultores deben participar en el manejo de los ensayos
y tener un conocimiento completo sobre las variables estudiadas y
los resultados esperados. Durante todo el experimento, los
agricultores debern estar en estrecho contacto con la, o las
personas responsables de los ensayos. La participacin activa de
los agricultores aade recursos y reduce el esfuerzo del investi-
gador en cada localidad, por lo cual posibilita la inclusin de ms
localidades.
Si en los ensayos en sitios especficos se us en nmero
suficiente de localidades, con diseos y tratamientos en comn,
ellos pueden ser analizados como ensayos regionales, que constituye
una eficaz utilizacin de la informacin. Sin embargo, un ensayo
para anlisis regional, en general, ser diseado especialmente con
menos tratamientos que los tpicos ensayos en sitios especficos,
pero con un diseo comn para todos los sitios. As las variables
incluidas en los ensayos regionales pueden ser las mismas que las
de los ensayos en sitios especficos localizados, un subgrupo de

45







46 Ensayos Agrnomcos en Fincas

ellas u otras, basadas en otro tipo de criterio. La metodologa de
combinar los datos de todas las localidades en un anlisis de
variancia, permite una medicin de la interaccin de la tecnologa
con el ambiente. Tambin permite una interpretacin estadstica de
la estabilidad relativa de cada tecnologa, mediante la particin
del nmero total de grados de libertad para tratamientos y el uso
de tcnicas de regresin que involucran indices ambientales (vase
el Captulo VII para una descripcin del anlisis modificado de
estabilidad).
La participacin de los agricultores en estos ensayos contri-
buye a aumentar el conocimiento del investigador sobre la realidad
de los productores, que permiten ajustes en el diseo experimental
y generan conclusiones que no serian posible a partir de una
estricta interpretacin numrica de los datos resultantes del
ensayo. Por ejemplo, los agricultores podran rechazar inicialmente
el color o forma del grano en un ensayo varietal de una variedad de
frijol o, en el caso del maz, resaltar lo inadecuado de la cubierta
de la mazorca o la imposibilidad de una prctica de raleo sugerida,
debido a creencias religiosas locales.

DISEO Y METODOLOGIA

Las tecnologas a ser evaluadas en ensayos regionales usual-
mente son seleccionadas sobre la base de resultados de ensayos
exploratorios o en sitios expecificos, conducidos durante uno o ms
aos previos. Es probable que tales ensayos tuvieran que ver con
componentes individuales, tales como variedad, fertilizante o
insecticida. En ensayos regionales, estos pueden ser combinados
dentro de un sistema ms amplio. A partir de todos los ensayos
previos en una regin, un grupo multidisciplinario crea un consenso
sobre los factores que sern necesarios investigar ms ampliamente.
El enfoque general es el de conducir un conjunto de ensayos,
en una regin, que tengan un diseo experimental y de tratamientos
estndar, as como tambin un mismo tamao de parcela y nmero de
repeticiones. A continuacin se presenta una breve descripcin de
algunas de las alternativas ms importantes a tener en cuenta al
disear estos experimentos.

Diseos Experimentales

El diseo en bloques completos al azar es preferido por su
simplicidad y precisin. Tambin deben tenerse en cuenta los
diseos de parcelas divididas, o en Cuadrado Latino, pero estos
pueden llegar a ser innecesariamente complejos. Una aleatorizacin
individual debe realizarse para cada bloque en cada sitio. En otras
palabras, no se debe usar la misma aleatorizacin de tratamientos
para todos los sitios.

Nmero de Repeticiones

Las repeticiones dentro de sitios son necesarias para propor-
cionar un estimador del error experimental de cada sitio. Se
recomiendan tres o cuatro repeticiones, aunque en situaciones de
baja disponibilidad de tierra pueden ser usados dos bloques por







46 Ensayos Agrnomcos en Fincas

ellas u otras, basadas en otro tipo de criterio. La metodologa de
combinar los datos de todas las localidades en un anlisis de
variancia, permite una medicin de la interaccin de la tecnologa
con el ambiente. Tambin permite una interpretacin estadstica de
la estabilidad relativa de cada tecnologa, mediante la particin
del nmero total de grados de libertad para tratamientos y el uso
de tcnicas de regresin que involucran indices ambientales (vase
el Captulo VII para una descripcin del anlisis modificado de
estabilidad).
La participacin de los agricultores en estos ensayos contri-
buye a aumentar el conocimiento del investigador sobre la realidad
de los productores, que permiten ajustes en el diseo experimental
y generan conclusiones que no serian posible a partir de una
estricta interpretacin numrica de los datos resultantes del
ensayo. Por ejemplo, los agricultores podran rechazar inicialmente
el color o forma del grano en un ensayo varietal de una variedad de
frijol o, en el caso del maz, resaltar lo inadecuado de la cubierta
de la mazorca o la imposibilidad de una prctica de raleo sugerida,
debido a creencias religiosas locales.

DISEO Y METODOLOGIA

Las tecnologas a ser evaluadas en ensayos regionales usual-
mente son seleccionadas sobre la base de resultados de ensayos
exploratorios o en sitios expecificos, conducidos durante uno o ms
aos previos. Es probable que tales ensayos tuvieran que ver con
componentes individuales, tales como variedad, fertilizante o
insecticida. En ensayos regionales, estos pueden ser combinados
dentro de un sistema ms amplio. A partir de todos los ensayos
previos en una regin, un grupo multidisciplinario crea un consenso
sobre los factores que sern necesarios investigar ms ampliamente.
El enfoque general es el de conducir un conjunto de ensayos,
en una regin, que tengan un diseo experimental y de tratamientos
estndar, as como tambin un mismo tamao de parcela y nmero de
repeticiones. A continuacin se presenta una breve descripcin de
algunas de las alternativas ms importantes a tener en cuenta al
disear estos experimentos.

Diseos Experimentales

El diseo en bloques completos al azar es preferido por su
simplicidad y precisin. Tambin deben tenerse en cuenta los
diseos de parcelas divididas, o en Cuadrado Latino, pero estos
pueden llegar a ser innecesariamente complejos. Una aleatorizacin
individual debe realizarse para cada bloque en cada sitio. En otras
palabras, no se debe usar la misma aleatorizacin de tratamientos
para todos los sitios.

Nmero de Repeticiones

Las repeticiones dentro de sitios son necesarias para propor-
cionar un estimador del error experimental de cada sitio. Se
recomiendan tres o cuatro repeticiones, aunque en situaciones de
baja disponibilidad de tierra pueden ser usados dos bloques por







46 Ensayos Agrnomcos en Fincas

ellas u otras, basadas en otro tipo de criterio. La metodologa de
combinar los datos de todas las localidades en un anlisis de
variancia, permite una medicin de la interaccin de la tecnologa
con el ambiente. Tambin permite una interpretacin estadstica de
la estabilidad relativa de cada tecnologa, mediante la particin
del nmero total de grados de libertad para tratamientos y el uso
de tcnicas de regresin que involucran indices ambientales (vase
el Captulo VII para una descripcin del anlisis modificado de
estabilidad).
La participacin de los agricultores en estos ensayos contri-
buye a aumentar el conocimiento del investigador sobre la realidad
de los productores, que permiten ajustes en el diseo experimental
y generan conclusiones que no serian posible a partir de una
estricta interpretacin numrica de los datos resultantes del
ensayo. Por ejemplo, los agricultores podran rechazar inicialmente
el color o forma del grano en un ensayo varietal de una variedad de
frijol o, en el caso del maz, resaltar lo inadecuado de la cubierta
de la mazorca o la imposibilidad de una prctica de raleo sugerida,
debido a creencias religiosas locales.

DISEO Y METODOLOGIA

Las tecnologas a ser evaluadas en ensayos regionales usual-
mente son seleccionadas sobre la base de resultados de ensayos
exploratorios o en sitios expecificos, conducidos durante uno o ms
aos previos. Es probable que tales ensayos tuvieran que ver con
componentes individuales, tales como variedad, fertilizante o
insecticida. En ensayos regionales, estos pueden ser combinados
dentro de un sistema ms amplio. A partir de todos los ensayos
previos en una regin, un grupo multidisciplinario crea un consenso
sobre los factores que sern necesarios investigar ms ampliamente.
El enfoque general es el de conducir un conjunto de ensayos,
en una regin, que tengan un diseo experimental y de tratamientos
estndar, as como tambin un mismo tamao de parcela y nmero de
repeticiones. A continuacin se presenta una breve descripcin de
algunas de las alternativas ms importantes a tener en cuenta al
disear estos experimentos.

Diseos Experimentales

El diseo en bloques completos al azar es preferido por su
simplicidad y precisin. Tambin deben tenerse en cuenta los
diseos de parcelas divididas, o en Cuadrado Latino, pero estos
pueden llegar a ser innecesariamente complejos. Una aleatorizacin
individual debe realizarse para cada bloque en cada sitio. En otras
palabras, no se debe usar la misma aleatorizacin de tratamientos
para todos los sitios.

Nmero de Repeticiones

Las repeticiones dentro de sitios son necesarias para propor-
cionar un estimador del error experimental de cada sitio. Se
recomiendan tres o cuatro repeticiones, aunque en situaciones de
baja disponibilidad de tierra pueden ser usados dos bloques por







Ensayos Regionales: Evaluacin Agronmica 47

sitio, siempre que se compense con ms sitios. Para condiciones
altamente variables (tales como experimentos de control de enfer-
medades) pueden requerirse ms de cuatro repeticiones.

Nmero de Tratamientos

El nmero de tratamientos debe ser lo ms reducido posible para
ocupar poco terreno y disminuir la complejidad del ensayo desde el
punto de vista del manejo. Como un ejemplo, un ensayo factorial
completo 33 de dosis de N-P-K requerira de 27 tratamientos, lo que
sera demasiado. El nmero de tratamientos puede reducirse mediante
tcnicas como la de efectos confundidos, para generar factoriales
incompletos o hacer uso de otros diseos apropiados (cuadrado doble,
compuesto central, etc.).

Tratamientos de Control o Testigos

Los tratamientos especficos a incluirse en un grupo de ensayos
dependern de los factores que estn siendo estudiados y de las
combinaciones de niveles necesarias. Siempre que sea posible, los
ensayos regionales debern incluir los siguientes tratamientos como
controles:

1) En cada sitio, la tecnologa propia del agri-
cultor para el cultivo estudiado;

2) La tecnologa representativa o tpica para el
cultivo en el dominio de recomendacin; y

3) La tecnologa actualmente recomendada para el
dominio de recomendacin.

El primer control es para dar a cada agricultor una base de
comparacin y para proporcionar a los investigadores una estimacin
del ambiente experimental. (Es el rendimiento, dentro del rea
experimental en cada sitio, mayor o menor que el rendimiento del
agricultor?). El segundo control compara la prctica tpica de la
regin con los otros tratamientos. Este segundo control, cuando se
repite ao tras ao, sirve tambin como una constante de referencia
para evaluar el efecto de aos. Un tercer control, representado por
la recomendacin actual, es incluido para compararla con la nueva
tecnologa que est siendo estudiada. El segundo y tercer control
sirve de testigo para los tratamientos restantes. El segundo
permite conocer si los efectos de los tratamientos son considerados
aditivos a las prcticas actuales. El tercero permite hacer la
comparacin con las prcticas recomendadas.

Clases de Tratamientos

El tipo de anlisis de los datos se debe especificar al definir
los tratamientos. Debe tenerse cuidado en asegurar que las compa-
raciones puedan ser llevadas a cabo y que permitan detectar las
diferencias, cuando stas realmente existan. Con variables
cuantitativas, el rango total y el espaciamiento entre niveles de







Ensayos Regionales: Evaluacin Agronmica 47

sitio, siempre que se compense con ms sitios. Para condiciones
altamente variables (tales como experimentos de control de enfer-
medades) pueden requerirse ms de cuatro repeticiones.

Nmero de Tratamientos

El nmero de tratamientos debe ser lo ms reducido posible para
ocupar poco terreno y disminuir la complejidad del ensayo desde el
punto de vista del manejo. Como un ejemplo, un ensayo factorial
completo 33 de dosis de N-P-K requerira de 27 tratamientos, lo que
sera demasiado. El nmero de tratamientos puede reducirse mediante
tcnicas como la de efectos confundidos, para generar factoriales
incompletos o hacer uso de otros diseos apropiados (cuadrado doble,
compuesto central, etc.).

Tratamientos de Control o Testigos

Los tratamientos especficos a incluirse en un grupo de ensayos
dependern de los factores que estn siendo estudiados y de las
combinaciones de niveles necesarias. Siempre que sea posible, los
ensayos regionales debern incluir los siguientes tratamientos como
controles:

1) En cada sitio, la tecnologa propia del agri-
cultor para el cultivo estudiado;

2) La tecnologa representativa o tpica para el
cultivo en el dominio de recomendacin; y

3) La tecnologa actualmente recomendada para el
dominio de recomendacin.

El primer control es para dar a cada agricultor una base de
comparacin y para proporcionar a los investigadores una estimacin
del ambiente experimental. (Es el rendimiento, dentro del rea
experimental en cada sitio, mayor o menor que el rendimiento del
agricultor?). El segundo control compara la prctica tpica de la
regin con los otros tratamientos. Este segundo control, cuando se
repite ao tras ao, sirve tambin como una constante de referencia
para evaluar el efecto de aos. Un tercer control, representado por
la recomendacin actual, es incluido para compararla con la nueva
tecnologa que est siendo estudiada. El segundo y tercer control
sirve de testigo para los tratamientos restantes. El segundo
permite conocer si los efectos de los tratamientos son considerados
aditivos a las prcticas actuales. El tercero permite hacer la
comparacin con las prcticas recomendadas.

Clases de Tratamientos

El tipo de anlisis de los datos se debe especificar al definir
los tratamientos. Debe tenerse cuidado en asegurar que las compa-
raciones puedan ser llevadas a cabo y que permitan detectar las
diferencias, cuando stas realmente existan. Con variables
cuantitativas, el rango total y el espaciamiento entre niveles de







Ensayos Regionales: Evaluacin Agronmica 47

sitio, siempre que se compense con ms sitios. Para condiciones
altamente variables (tales como experimentos de control de enfer-
medades) pueden requerirse ms de cuatro repeticiones.

Nmero de Tratamientos

El nmero de tratamientos debe ser lo ms reducido posible para
ocupar poco terreno y disminuir la complejidad del ensayo desde el
punto de vista del manejo. Como un ejemplo, un ensayo factorial
completo 33 de dosis de N-P-K requerira de 27 tratamientos, lo que
sera demasiado. El nmero de tratamientos puede reducirse mediante
tcnicas como la de efectos confundidos, para generar factoriales
incompletos o hacer uso de otros diseos apropiados (cuadrado doble,
compuesto central, etc.).

Tratamientos de Control o Testigos

Los tratamientos especficos a incluirse en un grupo de ensayos
dependern de los factores que estn siendo estudiados y de las
combinaciones de niveles necesarias. Siempre que sea posible, los
ensayos regionales debern incluir los siguientes tratamientos como
controles:

1) En cada sitio, la tecnologa propia del agri-
cultor para el cultivo estudiado;

2) La tecnologa representativa o tpica para el
cultivo en el dominio de recomendacin; y

3) La tecnologa actualmente recomendada para el
dominio de recomendacin.

El primer control es para dar a cada agricultor una base de
comparacin y para proporcionar a los investigadores una estimacin
del ambiente experimental. (Es el rendimiento, dentro del rea
experimental en cada sitio, mayor o menor que el rendimiento del
agricultor?). El segundo control compara la prctica tpica de la
regin con los otros tratamientos. Este segundo control, cuando se
repite ao tras ao, sirve tambin como una constante de referencia
para evaluar el efecto de aos. Un tercer control, representado por
la recomendacin actual, es incluido para compararla con la nueva
tecnologa que est siendo estudiada. El segundo y tercer control
sirve de testigo para los tratamientos restantes. El segundo
permite conocer si los efectos de los tratamientos son considerados
aditivos a las prcticas actuales. El tercero permite hacer la
comparacin con las prcticas recomendadas.

Clases de Tratamientos

El tipo de anlisis de los datos se debe especificar al definir
los tratamientos. Debe tenerse cuidado en asegurar que las compa-
raciones puedan ser llevadas a cabo y que permitan detectar las
diferencias, cuando stas realmente existan. Con variables
cuantitativas, el rango total y el espaciamiento entre niveles de







48 Ensayos Agrnomicos en Fincas

tratamientos deben ser cuidadosamente escogidos para asegurar que
la respuesta est dentro del rango establecido y permitir clculos
de regresin con precisin adecuada. Un espaciamiento uniforme de
los niveles, aunque recomendable y conveniente desde un punto de
vista estadstico, no siempre es necesario.
Dos ejemplos de varias localidades son presentados para mostrar
los tipos de tratamientos que pueden ser escogidos en situaciones
particulares y cmo estos tratamientos pueden relacionarse unos con
otros. El primer ejemplo consta de un grupo de ensayos en diez
localidades para evaluar cinco variedades (V1 ... V5), cada una con
tres dosis de fertilizante nitrogenado (N,, N2, N3), como se muestra
en el Cuadro V-l. La porcin principal de estos quince tratamientos
es un factorial 5 X 3. A su vez se aadieron tres controles.

CUADRO V-l. Combinaciones de tratamientos
(Factorial 5 X 3 ms 3 controles).

ViNoPCc V4NoPCc
ViNPC, V4NiPCc
VIN2PC, V4N2PC,
V2NoPCc V5sNPCc
V2NPC, V5,NPC,
V2N2PCc V5N2PCc
V3NoPC, VfNfPCf
V3NIPC, VcNPC,
V3N2PCc VNPC


Los controles representan:

1) la variedad del agricultor (Vf), dosis de fertilizante
nitrogenado (Nf), y prcticas culturales (PCf), de cada
agricultor;
2) la variedad (Vc), dosis de nitrgeno (No), y prcticas
culturales (PC,) tpicas del rea o aquellas comnmente usadas
por la mayora de los agricultores; y
3) la variedad (Vr), dosis de nitrgeno (Nr), y prcticas (PCr)
actualmente recomendadas para la regin.

En este ensayo, los tratamientos: variedad y fertilizante, son
considerados aditivos a la tecnologa comn del rea (PC,), de
manera que aquellas prcticas que constituyen esa tecnologa son
comunes a la mayora de los grupos de tratamientos.
Un segundo ejemplo es ilustrado en la Figura V-l y representa
un ensayo de fertilizante en el cual la intencin es medir la
respuesta a nitrgeno (N) y fsforo (P) dentro de varios niveles y
estimar una superficie de respuesta de rendimiento dentro de esos
niveles. Se supone que una buena variedad ya ha sido adoptada por
los agricultores de la regin, de manera que este factor no necesita
ser incluido en el ensayo. Las dosis van de O a 100 kg/ha para N
y de O a 120 kg/ha para P.







Ensayos Regionales: Evaluacin Agronmica 49


N
(+2,0)

(+1,-1) (+1,+1)

(0, 2) (0,0) (0,2)

(-1,-1) (-1,+1)

(-2,0)

P

La escala de codificacin es la siguiente:

N kg/ha: 0 25 50 75 100 P kg/ha: 0 30 60 90 120
N codif: -2 -1 0 +1 +2 P codif: -2 -1 0 +1 +2

FIG. V-l. Diseo central compuesto modificado.

El diseo escogido es una modificacin de la superficie de
respuesta central compuesta (descrita por Cochran y Cox, 1957).

Seleccin de Sitios

Normalmente los sitios se seleccionan como para cubrir una
buena gama de caractersticas ambientales cuya interaccin con las
tecnologas a probar se considera de inters. Estas caracters-
ticas ambientales pueden incluir niveles de nutrientes en el suelo,
humedad del suelo, efectos climticos, manejo, etc. El nmero de
sitios requerido depender de la variabilidad en la regin y de cmo
van a ser usados los resultados (esto es, el o los anlisis a ser
aplicados). Por ejemplo, si se va a hacer uso del anlisis de
estabilidad modificado donde se estima un indice ambiental, como se
sugiere en el Capitulo VII, es necesario un mnimo de ocho a diez
sitios (tal vez apenas cinco). Este puede ser tambin un nmero
razonable para estimar el componente de variacin debido a sitios
en el anlisis de variancia. Se puede tambin considerar la
magnitud de la diferencia que se quiere medir y entonces ajustar el
nmero de sitios de tal manera que el componente de variancia del
error sea suficientemente pequeo como para detectar tal diferencia.

Complejidad

Es deseable que estos ensayos no sean demasiado complejos.
Esta es una de las razones por las que se recomienda el uso del
diseo en bloques completos al azar. Como se mencion antes, los
tratamientos pueden ordenarse de acuerdo a un arreglo factorial
completo o incompleto. Los tratamientos, en un factorial completo,
deben ser escogidos de una manera que eviten una excesiva dificultad
en el anlisis. Dentro de lo posible debe intentarse estandarizar
el nmero de bloques, los tratamientos y las dimensiones de la
parcela y del bloque, y evitar valores faltantes para cualquiera de







Ensayos Regionales: Evaluacin Agronmica 49


N
(+2,0)

(+1,-1) (+1,+1)

(0, 2) (0,0) (0,2)

(-1,-1) (-1,+1)

(-2,0)

P

La escala de codificacin es la siguiente:

N kg/ha: 0 25 50 75 100 P kg/ha: 0 30 60 90 120
N codif: -2 -1 0 +1 +2 P codif: -2 -1 0 +1 +2

FIG. V-l. Diseo central compuesto modificado.

El diseo escogido es una modificacin de la superficie de
respuesta central compuesta (descrita por Cochran y Cox, 1957).

Seleccin de Sitios

Normalmente los sitios se seleccionan como para cubrir una
buena gama de caractersticas ambientales cuya interaccin con las
tecnologas a probar se considera de inters. Estas caracters-
ticas ambientales pueden incluir niveles de nutrientes en el suelo,
humedad del suelo, efectos climticos, manejo, etc. El nmero de
sitios requerido depender de la variabilidad en la regin y de cmo
van a ser usados los resultados (esto es, el o los anlisis a ser
aplicados). Por ejemplo, si se va a hacer uso del anlisis de
estabilidad modificado donde se estima un indice ambiental, como se
sugiere en el Capitulo VII, es necesario un mnimo de ocho a diez
sitios (tal vez apenas cinco). Este puede ser tambin un nmero
razonable para estimar el componente de variacin debido a sitios
en el anlisis de variancia. Se puede tambin considerar la
magnitud de la diferencia que se quiere medir y entonces ajustar el
nmero de sitios de tal manera que el componente de variancia del
error sea suficientemente pequeo como para detectar tal diferencia.

Complejidad

Es deseable que estos ensayos no sean demasiado complejos.
Esta es una de las razones por las que se recomienda el uso del
diseo en bloques completos al azar. Como se mencion antes, los
tratamientos pueden ordenarse de acuerdo a un arreglo factorial
completo o incompleto. Los tratamientos, en un factorial completo,
deben ser escogidos de una manera que eviten una excesiva dificultad
en el anlisis. Dentro de lo posible debe intentarse estandarizar
el nmero de bloques, los tratamientos y las dimensiones de la
parcela y del bloque, y evitar valores faltantes para cualquiera de







50 Ensayos Agrnomicos en Fincas

las parcelas. Ensayos que difieren con respecto a estas
consideraciones pueden complicar el anlisis. Todas las actividades
de manejo del ensayo deben ser registradas, en cada sitio, para su
posterior uso en la interpretacin de los resultados.

Repeticiones en Aos

Las pruebas pluri-anuales, que tienen por objeto estudiar la
estabilidad de los resultados en el enfoque de sistemas agro-
pecuarios, ocurren conforme las alternativas tecnolgicas pasan por
la secuencia de ensayos manejados por el investigador a ensayos
conducidos por el agricultor. La evaluacin de las tecnologas en
diferentes ambientes contribuye tambin a la evaluacin de la
estabilidad. Por esta razn, normalmente no es necesario repetir
el mismo ensayo por dos aos o ms, como es habitual en las
estaciones experimentales las cuales representan un solo sitio.

LA COMBINACION DE DATOS A TRAVES DE SITIOS

Una de las metas en los ensayos regionales es la de proveer
una estimacin de la interaccin de sitios (ambientes) con trata-
mientos. Esto se logra con un anlisis de variancia combinado a
travs de sitios. Cuando la interaccin es insignificante los
estimadores de los efectos de tratamientos sern estables a travs
de sitios. Esto implica que el dominio de recomendacin es
homogneo, con respecto a los tratamientos, y no necesita ser
dividido.
Los datos del primero de los tres tratamientos de control
(tecnologa propia del agricultor individual) normalmente es omitido
en un anlisis combinado de variancia, ya que es diferente en cada
localidad. La segunda y tercera clase de control son comparables
de sitio en sitio y pueden, por lo tanto, ser incluidos. En
general, el formato de un anlisis de variancia que combina datos
a travs de sitios es el siguiente:

CUADRO V-2. Procedimiento de anlisis de variancia combinado.
Fuente g.l. S.C. C.M. F

Sitio (s) s-1 SCS SCS = CMS CMS
(s-l) CM(SXT)
Bloques
dentro de s (b-l) SCB(S) SCB(S) = CMB(S) CMB(s)
sitios s(b-l) CME
Trata- t-1 SCT SCT = CMT CMT
mientos t-1 CM(SxT)
Sitio x
trata- (s-l)(t-l) SC(SxT) SC(SxT) = CM(SxT) CM(SxT)
miento (s-l) (t-1) CME
Error s(b-l)(t-l) SCE SCE = CME
Tts(b-l))(t-l)
Total sbt-1







50 Ensayos Agrnomicos en Fincas

las parcelas. Ensayos que difieren con respecto a estas
consideraciones pueden complicar el anlisis. Todas las actividades
de manejo del ensayo deben ser registradas, en cada sitio, para su
posterior uso en la interpretacin de los resultados.

Repeticiones en Aos

Las pruebas pluri-anuales, que tienen por objeto estudiar la
estabilidad de los resultados en el enfoque de sistemas agro-
pecuarios, ocurren conforme las alternativas tecnolgicas pasan por
la secuencia de ensayos manejados por el investigador a ensayos
conducidos por el agricultor. La evaluacin de las tecnologas en
diferentes ambientes contribuye tambin a la evaluacin de la
estabilidad. Por esta razn, normalmente no es necesario repetir
el mismo ensayo por dos aos o ms, como es habitual en las
estaciones experimentales las cuales representan un solo sitio.

LA COMBINACION DE DATOS A TRAVES DE SITIOS

Una de las metas en los ensayos regionales es la de proveer
una estimacin de la interaccin de sitios (ambientes) con trata-
mientos. Esto se logra con un anlisis de variancia combinado a
travs de sitios. Cuando la interaccin es insignificante los
estimadores de los efectos de tratamientos sern estables a travs
de sitios. Esto implica que el dominio de recomendacin es
homogneo, con respecto a los tratamientos, y no necesita ser
dividido.
Los datos del primero de los tres tratamientos de control
(tecnologa propia del agricultor individual) normalmente es omitido
en un anlisis combinado de variancia, ya que es diferente en cada
localidad. La segunda y tercera clase de control son comparables
de sitio en sitio y pueden, por lo tanto, ser incluidos. En
general, el formato de un anlisis de variancia que combina datos
a travs de sitios es el siguiente:

CUADRO V-2. Procedimiento de anlisis de variancia combinado.
Fuente g.l. S.C. C.M. F

Sitio (s) s-1 SCS SCS = CMS CMS
(s-l) CM(SXT)
Bloques
dentro de s (b-l) SCB(S) SCB(S) = CMB(S) CMB(s)
sitios s(b-l) CME
Trata- t-1 SCT SCT = CMT CMT
mientos t-1 CM(SxT)
Sitio x
trata- (s-l)(t-l) SC(SxT) SC(SxT) = CM(SxT) CM(SxT)
miento (s-l) (t-1) CME
Error s(b-l)(t-l) SCE SCE = CME
Tts(b-l))(t-l)
Total sbt-1







Ensayos Regionales: Evaluacin Agronmica 51

Anlisis Combinado de Variancia

El anlisis combinado de variancia y la prueba para com-
paraciones mltiples entre medias de tratamientos son usados a
menudo para evaluar tecnologas a travs de una regin, en el
tiempo, o ambos. Las tecnologas bajo anlisis son frecuentemente
variedades nuevas o hibridos, pero cualquier otra prctica o
innovacin tecnolgica, generada para la regin y que muestra una
variacin debida a factores de suelos, de manejo, o combinaciones
de stos, puede ser analizada mediante este procedimiento. El
Cuadro V-3 muestra un grupo de tres ensayos que ilustran el
procedimiento de anlisis combinado. Con este grupo de ensayos se
estaba evaluando la respuesta del rendimiento y aspectos morfol-
gicos de 15 variedades de maz a las condiciones prevalecientes en
una regin.
El procedimiento para el anlisis combinado de variancia para
las variedades a travs de los tres sitios es el del Cuadro V-2.
Cada una de las sumas de cuadrados (SC) se calcul de la siguiente
manera:

FC = Factor de correccin
= [(Gran total de los ensayos)2] / tbs
= [(tot sitio 1 + tot sitio 2 + tot sitio 3)2]
/ (15 x 4 x 3)
= (174.59 + 339.01 + 177.05)2 / 180
= 2649.986
donde t = nmero de tratamientos
b nmero de bloques o repeticiones
s = nmero de sitios


SCS = Suma de cuadrados de sitios
= {[(tot de observaciones en cada sitio)2] / tb) FC
= ([(tot sitio 1)2 + (tot site 2)2
+ (tot sitio 3)2] / (15x4)} FC
= ([(174.59)2 + (339.01)2 + (177.05)2] / 60)
2649.986
= 295.950


SCB(S) = Suma de cuadrados de bloques (dentro de sitios)
= [(tot observaciones c/bloque, c/sitio)2 / t]
SCS FC
([(tot bloque 1, sitio 1)2 + ...+ (tot bloque 4,
sitio 3)2] / 15) SCS FC
{[(45.10)2 + (47.07)2 +...+ (42.42)2] / 15)
295.968 2649.986
5.2908







52 Ensayos Agrnomicos en Fincas

CUADRO V-3. Rendimiento (kg) por parcela, de 15 variedades de maz
evaluadas en tres sitios en Chimaltenango, Guatemala

Repeticiones
Sitio Variedad I II III IV Totales
Alameda 1 2.10 2.27 2.34 2.67 9.38
2 2.54 2.56 1.94 2.42 9.46
3 3.16 3.29 2.63 2.36 11.44
4 2.39 2.56 3.20 2.40 11.55
5 3.65 3.24 3.25 2.40 12.54
6 4.65 3.42 2.48 2.42 12.97
7 3.43 3.44 3.02 3.42 13.31
8 2.12 3.13 3.64 2.41 11.30
9 3.39 3.73 3.46 3.64 14.22
10 2.44 2.16 1.90 1.27 7.77
11 4.67 3.14 3.15 2.87 13.83
12 2.61 3.40 3.90 2.84 12.75
13 1.95 3.44 2.99 3.49 11.87
14 2.67 3.16 2.58 2.56 10.97
15 3.33 3.13 2.18 2.59 11.23
Total sitio 45.10 47.07 42.66 39.76 174.59
Parramos 1 4.59 6.26 6.32 4.64 21.81
2 3.86 6.24 4.10 6.01 20.21
3 4.75 4.21 4.48 4.65 18.09
4 6.20 7.00 4.57 5.37 23.14
5 5.97 7.09 4.29 6.09 23.44
6 6.43 6.09 5.88 6.70 25.10
7 6.59 6.21 7.19 5.41 25.40
8 5.24 6.17 6.33 7.74 25.48
9 6.40 6.68 5.56 6.00 24.64
10 3.46 4.08 2.89 3.06 13.49
11 6.31 6.19 6.52 7.13 26.15
12 5.03 6.36 4.80 4.10 20.29
13 6.92 5.85 6.49 6.40 25.56
14 5.95 6.32 7.30 7.23 26.80
15 5.35 5.33 4.99 3.64 19.31
Total sitio 83.05 90.08 81.71 84.17 339.01
Itzapa 1 2.56 3.40 3.68 2.22 11.86
2 3.51 3.71 3.22 3.37 13.81
3 3.78 3.15 3.27 3.48 13.68
4 3.62 2.65 3.25 3.39 12.91
5 3.64 2.39 2.37 2.76 11.16
6 3.26 3.26 3.29 2.98 12.79
7 1.92 3.68 3.53 2.40 11.53
8 2.81 3.20 4.04 3.40 13.45
9 2.90 2.78 2.99 3.04 11.71
10 1.65 1.38 2.04 1.94 7.01
11 2.82 2.03 2.75 2.73 10.33
12 4.15 3.08 2.92 1.74 11.89
13 2.53 2.42 3.54 2.29 10.78
14 3.60 3.32 3.16 3.35 13.43
15 2.08 3.04 2.26 3.33 10.71
Total sitio 44.83 43.49 46.31 42.42 177.05
Fuente: ICTA, Guatemala






Ensayos Regionales: Evaluacin Agronmica 53

SCT Suma de cuadrados de tratamientos
[(tot de cada trat. todos sitios)2 / bs] FC
{[(tot trat. 1 todos bloques y todos sitios)2
+...+ (tot trat. 15 todos bloques,
todos sitios)2] / (4 x 3)) FC
{[(9.38 + 21.81 + 11.86)2 +...
+ (11.23 + 19.31 + 10.71)2] / 12) 2649.986
= 41.3328

SC(SxT) Suma de cuadrados de sitio x tratamiento
([(tot trat. c/sitio)2] / b) SCS SCT FC
([(tot trat. 1, sitio 1)2 +...
+ (tot trat. 15, sitio 3)2] / 4)
SCS SCT FC
([(9.38)2 + (9.46)2 +...+ (10.71)2] /4}
295.950 41.3328 2649.986
28.5818

SC(tot) = Suma total de cuadrados
Z(cada observacin)2 FC
[(trat. 1, bloque 1, sitio 1)2 +...
+ (trat. 15, bloque 4, sitio 3)2] FC
[(2.10)2 + (2.27)2 +...
+ (3.33)2] 2649.986
421.049

SCE Suma de cuadrados del error
SC(tot) [SCS + SCB(S) + SCT + SC(SxT)]
421.049 (295.950 + 5.2908 + 41.3328
+ 28.5818)
49.8936

Para obtener los cuadrados medios, cada suma de cuadrados es
dividida por sus correspondientes grados de libertad (Cuadro V-4).
Los valores de F para sitios y tratamientos son calculados con el
CM(SxT) y no con el CME. El valor de F para la interaccin sitio-
por- tratamiento se calcula con base en CME

Para sitios: F CMS / CM(SxT)
147.975 / 1.021
144.93**

Para tratamientos: F CMT / CM(SxT)
2.952 / 1.021
2.89**

Para la interaccin sitio-por-tratamiento:

F CM(SxT) / CME
1.021 / 0.394
2.59

Todos los valores de F son altamente significativos (P < .01).







54 Ensayos Agrnomicos en Fincas

CUADRO V-4 Anlisis combinado de variancia del rendimiento de
variedades de maz, evaluadas en tres sitios en
Chimaltenango, Guatemala.
Fuente de
variacin g.l. SC CM Fe F.01
Sitios (s-1) 2 295.950 147.975 144.93 7.64

Bloques
dentro de
sitios s(b-l) = 9 5.2908 0.588

Trata-
mientos (t-1) 14 41.3328 2.952 2.89 2.80

Sitio x
trata-
miento (s-1) (t-1) 28 28.5818 1.021 2.59 1.87

Error s(b-l) (t-1) 126 49.5936 0.394

Total (sbt) 1 179 421.049
Fuente: ICTA, Guatemala
CV 16.4%

Las medias de los tratamientos para cada sitio y las medias
generales de los tratamientos se ven en el Cuadro V-5. Al estudiar
este cuadro aparece como obvia la razn del efecto altamente
significativo de sitios. Los rendimientos promedios de las
variedades en el Sitio 2 (Parramos) son, en la mayora de los casos,
casi el doble que los de los otros sitios. Asi, este sitio es el
responsable por la diferencia altamente significativa entre sitios.
El efecto de la interaccin sitio por tratamiento es evidente cuando
se estudian las variedades individuales. Por ejemplo, la variedad
2 tiene un rendimiento alto en el Sitio 3 y bajo en el Sitio 2. La
variedad 13 responde de manera opuesta. Para ampliar el anlisis
de esta interaccin vea el Captulo VII.
Para determinar diferencias entre las variedades, se realiz
la prueba de rango mltiple de Tukey (vea el Capitulo IV):
D Q Sx

= Qt.df (S2 / bs)1/2
Q15, 126 x (0.3958 / 4x3)1/2
= 4.90 x (.1816)
0.89 t/ha

La diferencia ms pequea entre los rendimientos medios de dos
variedades, que los hara significativamente diferentes al nivel de
5% de confianza, seria de 0.89 t/ha.
Se ordenan las medias de tratamientos en forma decreciente y
se coloca la misma letra en todas aquellas que no difieren entre
si:







Ensayos Regionales: Evaluacin Agronmica 55

Variedad Media total
(t/ha)

14 4.267 a
6 4.240 a
9 4.214 a
11 4.194 a
7 4.186 a
8 4.185 a
13 4.026 a
4 3.967 a
5 3.928 a
12 3.744 a
2 3.623 a
3 3.601 a
1 3.587 a
15 3.437 a
10 2.357 b



CUADRO V-5. Rendimientos por sitio y medias por tratamiento, de
15 variedades de maz evaluadas en tres sitios en
Chimaltenango, Guatemala.

Tratamiento Sitio 1 Sitio 2 Sitio 3 Media
(Variedad) Alameda Parramos Itzapa General

t/ha
1 2.345 5.452 2.965 3.587
2 2.365 5.053 3.451 3.623
3 2.861 4.524 3.420 3.601
4 2.888 5.785 3.226 3.967
5 3.136 5.861 2.789 3.928
6 3.244 6.277 3.199 4.240
7 3.326 6.349 2.882 4.186
8 2.824 6.369 3.363 4.185
9 3.553 6.161 2.927 4.214
10 1.942 3.373 1.755 2.357
11 3.460 6.537 2.583 4.194
12 3.186 5.072 2.972 3.744
13 2.969 6.415 2.693 4.026
14 2.742 6.702 3.357 4.267
15 2.808 4.826 2.677 3.437

Fuente: ICTA, Guatemala


En este caso, la prueba de Tukey muestra que, con excepcin de
la variedad 10, no hay diferencias significativas en los rendimien-
tos. La variedad 10 es significativamente la de ms bajo
rendimiento.
La prueba de rango mltiple de Tukey es considerada por muchos
investigadores como demasiado severa, ya que las diferencias tienen







56 Ensayos Agrnomicos en Fincas

que ser grandes para ser estadisticamente significativas (nivel de
5%). Por ejemplo, en este caso hubo diferencias de rendimiento de
hasta el 20% (0.85 t/ha) dentro del grupo en que no fueron detec-
tadas diferencias significativas. En contrapartida, con esta prueba
hay poco riesgo de juzgar como diferencias significativas que en
realidad no lo son. Hay varias pruebas de rango mltiple y siempre
deber escogerse la ms apropiada. Para una discusin sobre pruebas
de rango mltiple, consulte a Chew (1977). Si hubieran sido
incluidos dos sitios ms en este ensayo, un anlisis modificado de
estabilidad (Capitulo VII) podra haber sido til para detectar las
variedades superiores.
Los datos agronmicos complementan la informacin de ren-
dimiento. En este caso, donde los rendimientos no muestran
diferencias significativas, la informacin agronmica es par-
ticularmente importante. El Cuadro V-6 muestra los valores medios
de los sitios para das a floracin, altura de mazorca y porcentaje
de mazorcas podridas. Las variedades estn ordenadas segn su
rendimiento.


CUADRO V-6. Evaluacin de das para floracin, altura de mazorca y
mazorcas podridas, en 15 variedades de maz evaluadas
en tres sitios en Chimaltenango, Guatemala.

Tratamiento Das a Altura de Mazorcas
(Variedad) floracin mazorca podridas
(cm) (%)
14 128 117 6.3
6 127 124 6.3
9 130 132 5.0
11 132 135 6.1
7 129 127 6.1
8 134 135 5.8
13 125 105 4.9
4 129 128 6.7
5 129 130 6.9
12 132 118 5.6
2 125 121 2.5
3 130 123 4.8
1 127 125 5.5
15 131 126 7.1
10 127 119 14.2

k 129 124 6.3
CV% 2.02 9.91 50.4

Fuente: ICTA, Guatemala


La variedad 10 mostr el rendimiento ms bajo y tambin el
porcentaje ms alto de mazorcas podridas (14.2%). Las otras
variedades fluctuaron del 2.5% al 7.1%. Dias a floracin y altura
de la mazorca muestran valores muy contrastantes. Las variedades
11 y 13 se encuentran entre las ms tempranas (128 y 125 das a






Ensayos Regionales: Evaluacin Agronmica 57

floracin) y tambin tienen la menor altura de mazorca (117 y
105 cm). Concomitantemente, las variedades 11 y 8 son las ms
tardias en floracin (132 y 134 das) y las de mazorca ms alta (135
y 135 cm ambas).
Estas observaciones contribuyeron a concluir que estas
variedades, en consideracin a sus fenotipos contrastantes, deberan
ser consideradas para una posterior evaluacin en ensayos regiona-
les, as como en ensayos exploratorios diseados para identificar
nuevas asociaciones de cultivos y densidad de plantas.




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