MAYOR-DURAN, Víctor Manuel; BLAIR, Matthew    MUNOZ, Jaime Eduardo. Metodología para estimar el coeficiente de heterogeneidad del suelo, el número de repeticiones y el tamaño de parcela en investigaciones con frijol (Phaseolus vulgaris L.). []. , 61, 1, pp.32-39. ISSN 0120-2812.

^les^aCon el objeto de estimar el coeficiente de heterogeneidad del suelo (b), sin realizar ensayos de uniformidad, se propuso una metodología en la cual se usan datos provenientes de ensayos de rendimiento, aislando el efecto de tratamiento de la variable de respuesta. Para definir aspectos metodológicos y mostrar algunos resultados obtenidos en el manejo estadístico de la información, se utilizaron los datos de un ensayo de rendimiento de frijol común realizado en el Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT) por el Programa de Mejoramiento de Frijol Andino. El coeficiente de heterogeneidad del suelo se estimó a partir de la ley de varianza de Smith (1938) y la ecuación propuesta por Federer (1963) encontrando valores de 0.59 y 0.66, respectivamente. Teniendo como referencia el valor de b estimado a partir de la metodología de Federer (1963) se recurrió a la metodología de Hatheway (1961) para encontrar la mejor combinación de tamaño de parcela, número de repeticiones y diferencia a detectar como porcentaje de la media.^len^aWith the aim to estimate the coefficient of soil heterogeneity (b) without performing tests of uniformity, we proposed a methodology to use data from yield experiments insolating the treatment effect of the response variable. To identify methodological issues and illustrate the statistical proceeding management, data from one of the yield trials conducted in common bean by the Andean Breeding Program of CIAT were used. The coefficient of soil heterogeneity was estimated using the law of variance of Smith (1938) and the equation proposed by Federer (1963). Values of 0.59 and 0.66 respectively were obtained. Finally, we used the methodology of Hatheway (1961) and the “b” value estimated based on Federer (1963) to find the best combination of plot size, number of repetitions and difference to be detected as a mean percentage.

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