29641951
Description
Mind Map by ximena machuca, updated more than 1 year ago
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Created by ximena machuca
over 3 years ago
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Análisis de
Varianzas para
un solo factor
(ANOVA).
- ¿Qué es DCA?
- 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.
- 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.
- ¿Qué es ANOVA?
- Conjunto de situaciones experimentales y
procedimientos estadísticos para el
análisis de respuestas cuantitativas de
unidades experimentales.
- Conjunto de situaciones experimentales y
procedimientos estadísticos para el
análisis de respuestas cuantitativas de
unidades experimentales.
- ¿Para qué sirve?
- Para comparar más de dos medias de la población o
tratamiento.
- Para comparar más de dos medias de la población o
tratamiento.
- ¿En qué consiste?
- La idea general de ANOVA es separar la
variación total en las partes con las que
contribuye cada fuente de variación en el
experimento.
- La idea general de ANOVA es separar la
variación total en las partes con las que
contribuye cada fuente de variación en el
experimento.
- La distribución de probabilidad
que usa es
- Prueba F para probar hipótesis nula de que las
medidas de la población o tratamientos son
idénticos.
- ¿Cómo?
- En el estadístico de prueba F tiene una distribución F
cuando H0 es verdadera.
- 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.
- En el estadístico de prueba F tiene una distribución F
cuando H0 es verdadera.
- ¿Cómo?
- Prueba F para probar hipótesis nula de que las
medidas de la población o tratamientos son
idénticos.
- La diferencia entre variabilidad de
tratamiento y error es
- Cuando la variabilidad tratamiento
predomina sobre la de error, se concluye
que los tratamientos tienen efecto o las
medias son diferentes.
- Cuando los tratamientos no dominan o
contribuyen igual o menos que el error,
se concluye que las medias son iguales.
- Cuando la variabilidad tratamiento
predomina sobre la de error, se concluye
que los tratamientos tienen efecto o las
medias son diferentes.
- Ximena Machuca Rosete
ID: 33771136 Matrícula:
52800407
- La tabla para el cálculo es
- Los supuestos que tiene que cumplir
son
- Normalidad
- Consiste en
- Las poblaciones o distribuciones de
probabilidad de la variable dependiente de
cada factor deben ser normales.
- Las poblaciones o distribuciones de
probabilidad de la variable dependiente de
cada factor deben ser normales.
- Consiste en
- Independencia
- Consiste en
- Las N muestra sobre las que se
aplican los tratamientos son
independientes.
- Las N muestra sobre las que se
aplican los tratamientos son
independientes.
- Consiste en
- Igualdad
- Consiste en
- Las poblaciones tienen todas
igual varianza
- Las poblaciones tienen todas
igual varianza
- Consiste en
- Normalidad
- Las fórmulas para calcular
la suma de cuadrados por
- Tratamiento (en
grupos)
- Es
- Es
- Error (dentro de
grupos)
- Es
- Es
- Suma de totales
- Es
- Es
- Tratamiento (en
grupos)
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