Análisis de Varianzas para un solo factor (ANOVA).

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Análisis de Varianzas (ANOVA).
ximena machuca
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ximena machuca
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Análisis de Varianzas para un solo factor (ANOVA).
  1. ¿Qué es DCA?
    1. Las corridas experimentales se realizan en orden aleatorio completo, es decir, si se realizan N pruebas, se corren al azar, de manera que los posibles efectos se vayan repartiendo equitativamente entre los tratamientos.
    2. ¿Qué es ANOVA?
      1. Conjunto de situaciones experimentales y procedimientos estadísticos para el análisis de respuestas cuantitativas de unidades experimentales.
      2. ¿Para qué sirve?
        1. Para comparar más de dos medias de la población o tratamiento.
        2. ¿En qué consiste?
          1. La idea general de ANOVA es separar la variación total en las partes con las que contribuye cada fuente de variación en el experimento.
          2. La distribución de probabilidad que usa es
            1. Prueba F para probar hipótesis nula de que las medidas de la población o tratamientos son idénticos.
              1. ¿Cómo?
                1. En el estadístico de prueba F tiene una distribución F cuando H0 es verdadera.
                  1. Cuando el estadístico F se rechaza o no es verdadera se hace el procedimiento de Tukey o método T (distribución de rango estudentizado). Depende de dos parámetros: un m Grado de libertad asociado con el numerador y un grado de libertad asociado con el denominador v.
              2. La diferencia entre variabilidad de tratamiento y error es
                1. Cuando la variabilidad tratamiento predomina sobre la de error, se concluye que los tratamientos tienen efecto o las medias son diferentes.
                  1. Cuando los tratamientos no dominan o contribuyen igual o menos que el error, se concluye que las medias son iguales.
                  2. Ximena Machuca Rosete ID: 33771136 Matrícula: 52800407
                    1. La tabla para el cálculo es
                      1. Los supuestos que tiene que cumplir son
                        1. Normalidad
                          1. Consiste en
                            1. Las poblaciones o distribuciones de probabilidad de la variable dependiente de cada factor deben ser normales.
                          2. Independencia
                            1. Consiste en
                              1. Las N muestra sobre las que se aplican los tratamientos son independientes.
                            2. Igualdad
                              1. Consiste en
                                1. Las poblaciones tienen todas igual varianza
                            3. Las fórmulas para calcular la suma de cuadrados por
                              1. Tratamiento (en grupos)
                                1. Es
                                2. Error (dentro de grupos)
                                  1. Es
                                  2. Suma de totales
                                    1. Es
                                  Zusammenfassung anzeigen Zusammenfassung ausblenden

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