That experimental design is fundamentally more important than the formal analysis of variance of results is emphasized. Attention is drawn to the many weaknesses of split plot designs, and the case for adopting other types of confounding whenever possible is stated. Split plots are sometimes necessary but rarely desirable. The need for randomization is stressed, with a warning against abandoning this principle before fully considering the dangers. The error in analysing repeated observations as though they are from split plots is discussed at length. After brief comment on variance heterogeneity, a final section looks at how measures of the precision of treatment means should be presented. The two main points made are that standard errors of treatment means should always be included in tables of results, and that existing multiple range significance test procedures have little or no practical utility.

Se pone énfasis en que el diseño experimental es fundamentalmente más importante que el análisis formal de la varianza de los resultados. Se destacan los muchos puntos débiles de los diseños de parcels dividida, y se exponen los hechos a favor de la adopción de otros tipos de ‘confounding’ cuando sea posible. Las parcelas divididas a veces se hacen necesarias, pero rara vez son deseables. Se enfatiza la necesidad de la aleatorizació, con una advertencia contra el abandono de este principio sin considerar detenidamente los riesgos. Se trata a fondo el error al analizar observaciones repetidas como si fueran de parcelas divididas. Luego de un breve comentario sobre la heterogeneidad de la varianza, una ùltima sección analiza la presentation de medidas de la precisión del tratamiento. Los dos puntos principales que se hacen son que los errores estándar medios de tratamiento siempre deberán incluirse en los cuadros de resultados, y que los procedimientos actuates de prueba de signification de escala multiple tienen muy poca o ninguna utilidad práctica.