Análisis estadístico subsiguiente al análisis de varianza

RESUMEN

1- Análisis estadístico subsiguiente al análisis de varianza

Un tipo de error común en el uso de estadística es la mala elección de técnicas de análisis posteriores al ANDEVA podemos decir que los objetivos de una investigación inductiva se relacionan en los métodos en dos aspectos:

A – los objetivos indican si el propósito es estimar valores verdaderos de poblaciones o probar hipótesis respecto de ellas.

B - de los objetivos se deriva la estructura de los tratamientos y de estos los métodos estadísticos que se deben emplear para el análisis de los datos. Los objetivos de una investigación pueden traducirse a preguntas. Hay dos categorías generales de preguntas.

1 – Las que demandan una respuesta si o no.

2- Las que demandan una respuesta cuantitativa.

La primera se responde mediante pruebas de hipótesis y la segunda mediante estimaciones. Y el no tener claro estimar o probar puede tener consecuencias en el diseño experimental puesto que la estimación demanda mas mediciones que la comparación, y también en que a veces no se efectúa la estimación sino algún tipo de comparación, aunque el objetivo primordial es estimar. En el primer caso la investigación adolecería de falta de precisión, y en el segundo caso simplemente no se lograría el objetivo.

Entre esos objetos podemos destacar determinar si en cierto rango de valores x la tendencia de la variable dependiente Y es forma lineal o curvilínea.

Así como encontrar un modelo de ecuaciones matemáticas que caracterice la relación entre la variable independiente x y la variable dependiente Y.

También entre los objetivos esta determinar el valor de x que causa cierto incremento en el efecto.

Aplicaciones del diseño experimental

Este se aplica a toda una gama de investigación científica, Como el desarrollo de productos, El mejoramiento de procesos, El control de calidad, La aplicación de medicamentos, En el campo agrícola, en la biología, estudios ambientales y agroindustria. el ANDEVA tiene varios diseños el mas simple es el diseño completamente aleatorio(DCA) también conocido como irrestricto al azar(ira) entre algunas características de este diseño tenemos.

A – Es flexible

b- El número de repeticiones puede variar de un tratamiento a otro

c – El análisis estadístico es simple.

D - La sencillez de análisis no se afecta si se pierden algunas unidades.

E – El número de grados de libertad para estimar el error es máximo.

Entre las desventajas tenemos:

A – hay veces es ineficiente y hay que sustituirlo.

B – Esta limitado por un número de unidades experimentales.

El análisis de varianza esta sustentado por dos supuestos básicos.

A – Los tratamientos y efectos ambientales son aditivos.

B – Los errores experimentales son aleatorios y pertenecen a una población normal.

Ejemplos de andeva:

Biólogos marinos de manzanillo están estudiando la muerte de tortugas en los distintos cuadrantes del vivero. Y dado a investigaciones obtuvieron los siguientes datos.

Mortalidad de tortugas

_________________________________________

Cuadrante 1 cuadrante 2 cuadrante 3

_________________________________________

5 7 4

4 3 6

2 5 3

2 5 2

5 4 3

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Ejemplo de andeva numero 2:

Tres agrónomos de la UCR están realizando una investigación sobre los problemas de hongos que sufre BANDECO (compañía bananera) y realizan un muestreo de las diferentes hectáreas y así obtienen los datos siguientes,

% de hongos en la bananera

____________________________________________

Hectárea 1 Hectárea 2 Hectárea 3

____________________________________________

8,9 2,6 3,3

3,4 4,8 2,9

8.4 1,5 4,6

6.5 7,6 2,7

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2 – Un productor desea estudiar la productividad de bananos y le contrata a usted para que le asesore. Según le indica, su objetivo es utilizar 4 variedades, 3 formas de siembra, 2 tipos de fertilizantes, 2 plaguicidas y 5 repeticiones para cada tratamiento. En un principio desea realizar dos investigaciones: mediante bloques completos al azar y mediante cuadro latino. Mediante un diagrama proponga un diseño adecuado para las necesidades de su cliente e indique por que no es factible realizarlo como el desea.

Respuesta: No es factible realizar la investigación mediante bloques completos al azar ya que el productor desea utilizar 4 variedades ( en este caso 4 tratamientos) 3 formas de siembra, 2 tipos de fertilizantes, 2 plaguicidas, y 5 repeticiones por cada tratamiento y este diseño es utilizado cuando las unidades experimentales se pueden agrupar en este caso no y cuadro latino no porque el numero de filas columnas y tratamientos debe ser el mismo, y en este caso no, dadas las circunstancias es factible para el productor usar el diseño de experimentos factoriales(DEF) ya que con este diseño se pueden combinar varios factores en un mismo experimento así entonces tenemos los siguientes factores y en base a ello el diagrama elaborado.

A – 4 variedades de banano (factor A)

B – 3 formas de siembra de banano (Factor B)

C – 2 tipos de fertilizantes (Factor C)

D – 2 plaguicidas (D)

5 repeticiones

A1 A2 A3 A4

B1

B2

B3

B1

B2

B3

B1

B2

B3

B1

B2

B3

C1

C2

C1

C2

C1

C2

C1

C2

C1

C2

C1

C2

...