CONCEPTOS DE DISEÑO DE EXPERIMENTOS Y REGRESION

CONCEPTOS DE DISEÑO DE EXPERIMENTOS Y REGRESION.

Question 2

Unidades experimentales que reciben exactamente el mismo tratamiento:

• Selected:     d. Réplicas

Question 4

Tratamiento que sirve de referencia: es el tratamiento en el que a la unidad experimental no se le aplica el factor de interés, pero es expuesta a las mismas condiciones generales del experimento

• Selected:a. ControlThis answer is correct.

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Question 5

La respuesta o variable dependiente es observada en cada unidad experimental, varias veces a través del tiempo. Es equivalente a tener muestras dependientes, pero con varios grupos.

• b. Medidas repetidas  This answer is correct.

Question 6

Nombre que recibe el efecto de mejoría que se observa en sujetos experimentales, cuando participan en un experimento para evaluar un nuevo protocolo terapéutico, aun cuando no reciban el medicamento.

• Selected:d. Placebo  This answer is correct.

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Question 7

Experimento en el cual se pone a prueba el efecto de varios factores a la vez y la interacción entre ellos, para lo cual se requiere aplicar todas las combinaciones posibles de factores y tener más de una réplica por tratamiento.

• Selected:b. Experimento factorial completoThis answer is correct.

uestion 8

En este tipo de experimentos, cada bloque contiene una réplica de cada  tratamiento. Solo se considera un factor no controlable a evaluar en el diseño. La tabla de ANOVA no incluye interacción.

• Selected:b. Bloques completosThis answer is correct.

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Question 9

Es cuando el efecto de uno de los factores cambia dependiendo del otro factor. 

• Selected:a. InteracciónThis answer is correct.

Evalúa la relación entre una variable dependiente y otra independiente, mediante una prueba de hipótesis sobre la pendiente de la recta

• Selected:b. Análisis de regresión lineal simpleThis answer is correct.

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Question 8

Mide la fuerza de la asociación entre dos variables, donde no es necesario presuponer que una variable es dependiente de la otra variable, pero si requiere que haya una distribución normal bivariable para x y y. Puede tomar valores positivos o negativos que van desde -1.0 a 1.0

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