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📖 Descripción General

Experimental-Design-Lab es una suite computacional rigurosa para la planificación, aleatorización, auditoría y análisis estadístico de Diseños Experimentales aplicados a la agronomía, biotecnología vegetal, fitopatología y biología de campo.

Proporciona flujos de trabajo reproducibles en R para estructurar modelos lineales y mixtos según la jerarquía de las unidades experimentales, verificar supuestos de forma automatizada y generar gráficos de publicación con letras de significancia (Compact Letter Display - CLD).

Planteamiento del Ensayo ──► Aleatorización en Campo ──► Modelo ANOVA / LMM ──► Auditoría Residual ──► Gráficos de Publicación
(Tratamientos & Bloques) (Croquis & Mapas) (Fórmulas S3/lme4) (DHARMa & Supuestos) (Tukey / Duncan CLD)

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🔬 Módulos y Diseños Experimentales Cubiertos

1. 📐 Diseños Básicos y de Bloques

• Completamente al Azar (CRD): Homogeneidad de condiciones, pruebas de balanceo y contrastes ortogonales.
• Bloques Completos al Azar (RCBD): Control local del gradiente espacial de fertilidad, agua o radiación.
• Cuadrados Latinos (LSD): Control de dos fuentes simultáneas de heterogeneidad (filas y columnas).

2. 🌾 Diseños Jerárquicos y Espaciales Avanzados

• Parcelas Divididas (Split-Plot): Restricciones de aleatorización física para factores principales (ej. riego/fertilización en parcelas grandes) y sub-factores (genotipos/dosis en sub-parcelas).
• Bloques Incompletos & Diseños Alpha-Lattice: Evaluación de alto rendimiento (screening masivo de variedades) con ajuste por bloques incompletos y coeficientes de heredabilidad ($H^2$).
• Parcelas en Franjas (Strip-Plot): Ensayos factoriales con dificultades de mecanización cruzada.

3. ⏱️ Medidas Repetidas en el Tiempo

• Estructuras de covarianza longitudinal (Auto-regresiva AR(1), Compuesta Simétrica, No estructurada) con nlme y glmmTMB.

4. ⚡ Potencia Estadística y Cálculo de Tamaño Muestral

• Análisis a priori y post-hoc del poder estadístico ($\beta$), tamaño del efecto detectable y optimización del número de réplicas en invernadero y campo.

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🛠️ Stack Tecnológico

• Paquetes de R: easyModels • agricolae • emmeans • lme4 • nlme • glmmTMB • DHARMa • desplot
• Visualización: ggplot2 • ggpubr • patchwork
• Reportes Reproducibles: Quarto • R Markdown

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_{Desarrollado por Paúl Alexander López Peña • Pontificia Universidad Católica de Chile (PUC)}