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espanolEl uso del diseno en bloques y la aleatorizacion de las diferentes progenies en cada uno de los bloques puede ser insuficiente para el control local de la variacion dentro del area del ensayo. La presencia de micro-sitios dispersos influyen en el crecimiento de los individuos, incidiendo de forma importante sobre los resultados del analisis de varianza convencional. El presente trabajo propone y describe una metodologia de analisis para ensayos de progenie en la investigacion forestal, que compara varios procedimientos de analisis espacial de varianzas con referencia a incorporar o no el efecto de bloque y el modelado de la tendencia superficial sobre datos registrados provenientes de un ensayo de Progenies de Pachira quinata (Jacq.) W.S. Alverson por un periodo de 3 anos de evaluacion. Se establecio un protocolo de analisis que incluye diagnostico de correlacion de los residuales, modelado de la estructura de correlacion-variacion y un analisis de varianza espacial. Se demostro la existencia de residuales o errores experimentales que no cumplen el supuesto de independencia, requisito fundamental para realizar un analisis de la varianza basado en diseno. El modelo con mejor ajuste fue aquel que capturo la variacion superficial mediante el polinomico cubico con el modelado de los errores correlacionados (modelo geoestadistico esferico). Las pruebas de medias de progenies estimadas por el modelo espacial con tendencia polinomica arrojo un ordenamiento diferente a las pruebas de medias estimadas bajo el analisis basado en diseno en bloques. EnglishThe use of block design and randomization of different progenies in each block may be insufficient for local variation control within trial area. The presence of dispersed micro-sites influences the growth of individuals, significantly impacting conventional variance analysis results. The present study proposes and describes a methodology of analysis for progeny test in forest research, comparing various spatial variance analysis methods with reference to incorporating or not incorporating the block effect and the modeling of surface trend on data recorded from a trial of Pachira quinata (Jacq.) WS Alverson progenies over a period of 3 years. A protocol analysis was established which includes diagnosis of residual correlation, modeling of the structure of correlation-variation and a spatial variance analysis. The existence of residual or experimental errors, that do not meet the fundamental requirement of independence assumption in order to do an analysis of variance based on design, was demonstrated. The best-fit model was the one that captured the surface variation using the cubic polynomial with the modeling of correlated test means estimated by the spatial model with polynomial trend showed a different order of the test means estimated under the analysis based on block design.

Análisis espacial de varianza como alternativa de evaluación de ensayos de progenies forestales