O delineamento em blocos casualizados com parcelas divididas (split-plot) e um dos mais utilizados na agricultura. Sao muito comuns situacoes em que medidas repetidas avaliadas na parcela ao longo do tempo sejam analisadas como split-plot e, dependendo da estrutura de covariância que modela os erros dentro da parcela, tanto o modelo linear geral (GLM) quanto o modelo misto (MIXED) do SAS podem ser utilizados para analise. O objetivo foi avaliar as diferencas entre os procedimentos GLM e MIXED em blocos casualizados, nos quais as subparcelas sao analisadas como medidas repetidas. Utilizou-se a analise de dados de producao de materia seca (PMS) de um experimento em blocos casualizados de alfafa com 20 cortes, realizados quando aproximadamente 10% das plantas estavam em florescimento. O GLM nao permite a modelagem da estrutura de covariância dos dados, porem e apropriado para ajustar modelos lineares gerais pelo metodo dos quadrados, produzindo resultados corretos em analises de medidas repetidas quando a condicao de circularidade e esfericidade e atendida, isto e, a matriz de covariâncias e simetria composta (CS); o procedimento MIXED apresenta matriz mais apropriada do que a CS, por disponibilizar cerca de 40 tipos de estruturas de covariâncias, quando os dados tem distribuicao normal.