PRÁCTICAS DE CONSERVACIÓN DE SUELOS.

Análisis de varianza (ANDEVA)

“Una técnica mediante la cual la variación total presenta en un conjunto de datos. Se divide en varios componentes, cada una de las cuales tiene asociada una fuente de variación especifica de manera que en el análisis es posible conocer la magnitud de los ||||||| de cada fuente de variación en la variación total”

( Márquez 1988)

Según Devore 2001, se refiere en general  a un conjunto de situaciones experimentales y |||| estadísticos para el análisis de respuestas |||| de unidades experimentales. El problema mas sencillo de ANOVA se conoce indistintamente como ANOVA de un solo factor de clasificación único o de un solo criterio, donde interviene el análisis ya sea de datos, obtenidos al mostrar mas de dos poblaciones numéricas ( distribuciones)  o datos de experimentos en los que han empleado mas de dos tratamientos la característica que diferencia los tratamientos o poblaciones entre si se llama factor bajo estudio y los tratamientos o poblaciones diferentes se conocen como niveles de factor .

Devore 2001

Según Mendenhall 1987, el procedimiento de análisis de varianza trata de analizar la variación de una respuesta y asignar porciones de esta variación o de cada variable de un conjunto de variables independientes. El razonamiento es que las variables de respuesta varían solo debido a la variación de un conjunto de variables independientes desconocidas. El objetivo del análisis de varianza es identificar las variables independientes importantes en el estudio y determinar como interactúan y afectan la respuesta.

El desarrollo del análisis de varianza se debe principalmente a los trabajos del Sir. R.A Fisher realizados entre 1912 y 1962. El análisis de varianza se aplica ampliamente a la investigación pues esta íntimamente relacionado con el Diseño Experimental

Cuando se diseña un experimento el cual queremos someter a un análisis y los investigadores pueden, antes de llevar a cabo su investigación, identificar aquellas fuentes de variación que consideran importantes y pueden solucionar un modelo que les permita medir la extensión de la contribución de esas fuentes a la variación total.

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El análisis de varianza puede ser usado para dos tipos de análisis

1. Para analizar y contrastar hipótesis acerca de varianzas
2. Para estimar y contrastar hipótesis acerca de medias

Las conclusiones acerca de los medios dependerán de la magnitud de las varianzas observadas

En el análisis de varianza a las variables se le suele llamar factores y a los diferentes niveles de cada variable o factor se les llama tratamientos o categorías

Las suposiciones en el análisis de varianza

Son fundamentalmente: la normalidad de las distribuciones, igualdad de varianzas|||||||||||||||| y datos de tipo ||||||||

Cuando es imposible lograr que se satisfagan las suposiciones del análisis de varianza, se debe utilizar procedimientos NO  PARAMETRICOS  de pruebas de hipótesis  

  ( Márquez 1988)

 Procesos Parametricos

El análisis de varianza requiere que los datos a tratar cumplan los supuestos

|||||||||| de los datos

El muestreo debe ser aleatorio, lo que asegura la independización de los datos generados. Esta independencia se puede frustrar debido a la dependencia en el espacio, o en el tiempo. La dependencia de los datos provoca el no cumplimiento de las condiciones y exige la repetición del experimento con el diseño experimental adecuado.

Normalidad

La independencia de los datos nos permite, suponer que la distribución de los datos corresponde a una normal. Esta condición es necesaria para poder aplicar cualquier prueba de significación que se basa en la distribución Normal. El test de la comprobación de la normalidad más utilizado es el de  Kolmogorov

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