Tenemos los siguientes datos tabla 1 reducción del

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algún estímulo. Tenemos los siguientes datos: Tabla 1. Reducción del tiempo de reacción a algún estímulo Características importantes de la tabla: 1. Para los dos niveles del factor A, la diferencia de las medias para los dos niveles del factor B es la misma; es decir, para los dos niveles de factor A entre 1 y 2, tanto para niños como para adultos la diferencia es 3. 2. Para todos los niveles del factor B, la diferencia entre las medias para los dos factores de A también es la misma, que es 3. 3. Otra de las características es que, si los datos se grafican, tanto la dosis como la edad, se observa que las curvas de los niveles de un factor son paralelas, es decir no se tocan entre sí.
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Cuando los datos de la población muestran las tres características anteriores, entonces se dice que no existe interacción. Cuando dos factores interaccionan pueden afectar las características de los datos de varias maneras, todo depende de la naturaleza de la interacción, por ejemplo: Tabla 2. Efectos de un tipo de interacción Característica de la tabla: 1. La diferencia entre las medias para los dos niveles del factor B no es la misma para ambos niveles del factor A. 2. La diferencia entre las medias para ambos niveles del factor A no es la misma en todos los niveles del factor B. 3. Las curvas de los niveles de los factores ya no son paralelas.
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De esta forma se dice que existe interacción entre los dos factores. 11.2 Análisis de varianza para un experimento factorial axb El procedimiento para el análisis de varianza para un experimento factorial axb es: 1. El modelo de análisis de varianza para experimentos de dos factores. El modelo de efectos fijos para el diseño completamente aleatorio de dos factores se puede escribir como: Donde: : es una observación µ es una constante. α: representa un efecto debido al factor A. β: es un efecto debido al factor B. : el error experimental. Podemos construir una tabla de análisis de varianza de dos factores como sigue: Tabla 3. Tabla de análisis de varianza de dos factores 3. Los supuestos :
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o Las observaciones de cada una de las ab celdas (el cruce del nivel a con el nivel b ) componen una muestra aleatoria independiente que se extrajo de la población definida por la combinación de dos factores. o Cada una de las ab poblaciones se encuentran normalmente distribuidas o Todas las poblaciones tienen la misma varianza 4. Hipótesis . Pueden probarse las siguientes hipótesis: Hipótesis nula: El efecto debido al factor A es cero. Todos los tratamientos (renglones) tienen medias iguales. Hipótesis alterna: En algunas observaciones tiene efecto el factor A Hipótesis nula: El efecto debido al factor A es cero. Todos los tratamientos (renglones) tienen medias iguales. Hipótesis alterna: En algunas observaciones tiene efecto el factor A El investigador decide cuál de las hipótesis desea probar, elige un nivel de significancia α y procede de la forma ya conocida para probar la hipótesis.
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  • Spring '16
  • Andy Anderson
  • Experimento, Variable aleatoria, Observación, Distribución t de Student, Distribución F, Análisis de la varianza

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