La experimentación en la granja (OFE) permite a los agricultores mejorar la gestión de cultivos con el tiempo. El diseño de bloques completos al azar (RCBD) con tiras de longitud de campo como parcelas individuales es comúnmente utilizado, pero requiere una planificación avanzada y tiene una potencia estadística limitada cuando solo se implementan tres o cuatro repeticiones. Los sistemas de monitoreo de rendimiento montados en cosechadoras generan datos de alta resolución (intervalos de 1 segundo), lo que permite el desarrollo de diseños de OFE más significativos y fáciles de implementar. Aquí exploramos marcos estadísticos para cuantificar el efecto de una sola tira de tratamiento utilizando datos de monitoreo de rendimiento georreferenciados y zonas de manejo basadas en la estabilidad del rendimiento. Se implementaron tiras de tratamiento únicas ricas en nitrógeno por campo en 2018 y 2019 en tres campos cada uno en dos granjas en el centro de Nueva York. Se evaluaron enfoques de mínimos cuadrados y mínimos cuadrados generalizados para estimar efectos de tratamiento (asumiendo independencia) versus covarianza espacial para estimar errores estándar. El análisis mostró que las estimaciones de efectos de tratamiento utilizando el enfoque de mínimos cuadrados generalizados son inestables debido a la sobreénfasis en ciertos puntos de datos, mientras que asumir independencia conduce a una subestimación de los errores estándar. Concluimos que el enfoque de mínimos cuadrados debería ser utilizado para estimar efectos de tratamiento, mientras que se debe asumir covarianza espacial al estimar errores estándar para la evaluación de efectos de tratamiento basados en zonas utilizando el enfoque de evaluación espacial de una sola tira.