Diseño de Bloques Completos al Azar con Submuestras

Con el objetivo de determinar la cantidad mínima efectiva del atrayente sintético de machos (trimedlure) a fin de mejorar el método de detección de adultos de la mosca del mediterráneo (Ceratitis capitata Wiedemann), se realizó un experimento utilizando trampas tipo Jackson con mechas de algodón como dispensadores.


Los tratamientos consistieron en 0.8, 1.6, 2.6, 3.5 y 7.0 ml de trimedlure aplicados en mechas de tamaño proporcional al volumen. Las trampas se distribuyeron en un área con mosca del mediterráneo mediante un diseño en bloques al azar, colocando dos trampas en cada unidad experimental. En el cuadro 1 se reportan los datos del número total de insectos capturados en cada trampa (ICT), 16 días después de su instalación.

Trimedlure	Submuestra	Bloque
		1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
0.8	1	55	25	44	63	32	100	83	93	145	110
	2	19	13	22	13	15	81	39	23	64	80
1.6	1	60	15	35	19	35	122	60	94	110	111
	2	31	60	11	25	27	51	29	154	222	162
2.6	1	62	39	14	14	39	122	77	138	228	93
	2	51	19	40	20	71	66	41	130	97	207
3.5	1	82	68	28	27	95	121	34	81	105	273
	2	58	24	48	44	11	101	97	46	89	119
7	1	99	12	72	88	30	117	129	46	80	128
	2	104	44	101	222	64	59	11	79	129	104

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Procedimiento en SAS:


Title1 'Diseño  de Bloques Completos al Azar con Submuestras';
Title2 'Tratamientos, Repeticiones, Submuestra, ICT';
data moscas;
input Tratamientos $ Bloque Submuestra ICT;/*El simbolo $ despues de 
una variable indica que es de caracter alphanumerico*/
datalines;
0.8ml 1 1 55
0.8ml 1 2 19
0.8ml 2 1 25
0.8ml 2 2 13
0.8ml 3 1 44
0.8ml 3 2 22
0.8ml 4 1 63
0.8ml 4 2 13
0.8ml 5 1 32
0.8ml 5 2 15
0.8ml 6 1 100
0.8ml 6 2 81
0.8ml 7 1 83
0.8ml 7 2 39
0.8ml 8 1 93
0.8ml 8 2 23
0.8ml 9 1 145
0.8ml 9 2 64
0.8ml 10 1 110
0.8ml 10 2 80
1.6ml 1 1 60
1.6ml 1 2 31
1.6ml 2 1 15
1.6ml 2 2 60
1.6ml 3 1 35
1.6ml 3 2 11
1.6ml 4 1 19
1.6ml 4 2 25
1.6ml 5 1 35
1.6ml 5 2 27
1.6ml 6 1 122
1.6ml 6 2 51
1.6ml 7 1 60
1.6ml 7 2 29
1.6ml 8 1 94
1.6ml 8 2 154
1.6ml 9 1 110
1.6ml 9 2 222
1.6ml 10 1 111
1.6ml 10 2 162
2.6ml 1 1 62
2.6ml 1 2 51
2.6ml 2 1 39
2.6ml 2 2 19
2.6ml 3 1 14
2.6ml 3 2 40
2.6ml 4 1 14
2.6ml 4 2 20
2.6ml 5 1 39
2.6ml 5 2 71
2.6ml 6 1 122
2.6ml 6 2 66
2.6ml 7 1 77
2.6ml 7 2 41
2.6ml 8 1 138
2.6ml 8 2 130
2.6ml 9 1 228
2.6ml 9 2 97
2.6ml 10 1 93
2.6ml 10 2 207
3.5ml 1 1 82
3.5ml 1 2 58
3.5ml 2 1 68
3.5ml 2 2 24
3.5ml 3 1 28
3.5ml 3 2 48
3.5ml 4 1 27
3.5ml 4 2 44
3.5ml 5 1 95
3.5ml 5 2 11
3.5ml 6 1 121
3.5ml 6 2 101
3.5ml 7 1 34
3.5ml 7 2 97
3.5ml 8 1 81
3.5ml 8 2 46
3.5ml 9 1 105
3.5ml 9 2 89
3.5ml 10 1 273
3.5ml 10 2 119
7ml 1 1 99
7ml 1 2 104
7ml 2 1 12
7ml 2 2 44
7ml 3 1 72
7ml 3 2 101
7ml 4 1 88
7ml 4 2 222
7ml 5 1 30
7ml 5 2 64
7ml 6 1 117
7ml 6 2 59
7ml 7 1 129
7ml 7 2 11
7ml 8 1 46
7ml 8 2 79
7ml 9 1 80
7ml 9 2 129
7ml 10 1 128
7ml 10 2 104
;


Proc sort data=moscas;
by tratamientos;
/*el procedimiento ordena los datos de acuerdo con lo que estipule el parametro
by, para este caso ordena los datos de A hacia C en la varable tratamiento*/
run;


proc glm data=moscas;
class Tratamientos Bloque; /*Variables clasificatorias*/
model ICT= Tratamientos Bloque Tratamientos*Bloque / ss3;/*modelo / suma de cuadrados TIPO3*/
test h=Tratamientos Bloque e=Tratamientos*Bloque; /*con la instruccion test se realiza la prueba de
hipotesis 'h' a los tratamientos con el error 'e=Tratamientos*Bloque'*/
means Tratamientos / Tukey lines e=Tratamientos*Bloque; /*Tukey=comparacion entre los tratamientos,
lines=evita comparaciones 1 a 1 para Tukey cuando hay datos faltantes; las cuales se presentan por 
omision, e=Tratamientos*Bloque en este caso le indica a Tukey que CME usar*/
run;
quit;



proc glm data=moscas;
class Tratamientos Bloque; /*Variables clasificatorias*/
model ICT= Tratamientos Bloque / ss3;/*modelo / suma de cuadrados TIPO3*/
means Tratamientos / Tukey lines; /*Tukey=comparacion entre los tratamientos,
lines=evita comparaciones 1 a 1 para Tukey cuando hay datos faltantes; las cuales se presentan por 
omision*/
run;
quit;

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