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1. Se calcula el valor crítico de todas las comparaciones por pares. 2. Se obtiene el error estándar de cada promedio. 3. Obtener el Tα. 4. Calcular la diferencia de las medias y realizar las comparaciones con el valor crítico. 5. Hacer las conclusiones Ejemplo: Comparación de 4 concentrados para engorde de pollos. Diseño: completamente al azar, unidad experimental: pollos machos, de 1 mes de nacidos, de la misma raza y criados en las mismas condiciones. Se les alimentó con los concentrados en las dosis recomendadas por los
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fabricantes por el sistema “ad livitum” (comer todo lo que quieran), y la variable de interés fue: incremento de peso en 4 semanas (en libras). Datos finales: A 2.1 1.8 2.0 MURIÓ 1.9 2.0 B 1.5 1.4 1.6 1.4 1.5 1.7 C 2.0 1.8 1.9 2.1 2.1 2.0 D MURIÓ 1.5 1.6 1.6 1.5 1.4 Los animales murieron por causas naturales (no por efecto de los tratamientos) deben ser excluidos del análisis, por lo que el experimento se convierte en desbalanceado. El análisis de varianza al 5% de significancia elaborado con Excel® es el siguiente: Análisis de varianza de un factor RESUMEN Grupos Cuenta Suma Promedio Varianza A 5 9.8 1.96 0.013 B 6 9.1 1.5166666 7 0.0136666 7 C 6 11.9 1.9833333 3 0.0136666 7 D 5 7.6 1.52 0.007 ANÁLISIS DE VARIANZA Origen de las variaciones Suma de cuadrados Grado s de liberta d Promedio de los cuadrados F Probabilida d Valor crítico para F Entre grupos 1.1378787 9 3 0.3792929 3 31.510489 5 2.2348E-07 3.1599075 9 Dentro de los grupos 0.2166666 7 18 0.0120370 4 Total 1.3545454 5 21 Los resultados muestran que sí existe diferencia significativa entre los concentrados al 5%, por lo que debe procederse a la prueba de medias. El valor de la tabla se obtiene con 3 grados de libertad en la horizontal y 18 en la vertical con un alfa del 5% = 3.118
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Por ejemplo, los cálculos para la primera comparación (A contra B) se realizan así: Diferencia: 1.96-1.516=0.4433 error estándar= Comparador = 3.118*0.047=0.1465 Las comparaciones se realizan así: r1 r2 diferencia error estándar comparado r conclusión A contra B 5 6 0.4433 0.0470 0.1465 no son iguales A contra C 5 6 0.0233 0.0470 0.1465 son iguales A contra D 5 5 0.4400 0.0491 0.1530 no son iguales B contra C 6 6 0.4667 0.0448 0.1397 no son iguales B contra D 6 5 0.0033 0.0470 0.1465 son iguales C contra D 6 5 0.4633 0.0470 0.1465 no son iguales Finalmente, se realiza la presentación, en el formato usual de Tukey: 1.983 A 1.960 A B 1.520 C 1.517 C CONCLUSION: LOS MEJORES TRATAMIENTOS FUERON A Y C, SE DEBE UTILIZAR EL QUE RESULTE MÁS ECONÓMICO C. Análisis de la varianza de dos factores
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Es un diseño de anova que permite estudiar simultáneamente los efectos de dos fuentes de variación. En el ejemplo 1, en el que se estudiaban diversos tratamientos para la hipertensión arterial, se podría plantear que, quizás, la evolución de la misma fuera diferente para los hombres y las mujeres, en cuyo caso, y si el número de hombres y mujeres en cada muestra no fuera el mismo, podría ocurrir que una parte del efecto atribuido a los tratamientos fuera debido al sexo.
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  • Fall '19
  • Correlación, Ecuación, Análisis de la varianza

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