SEGUIMIENTO DE DISEÑO EXPERIMENTAL

UNIVERSIDAD DEL MAGDALENA                                              [pic 1]

SEGUIMIENTO DE DISEÑO EXPERIMENTAL                          

Nombre:_________________________________________Código:________________

Programa: _________________________________

PARTE 1:  PREGUNTAS QUE NO REQUIEREN  EL USO DEL PROGRAMA INFORMÁTICO

1. En el diseño de bloques completos aleatorizados, la agrupación de unidades experimentales en bloques homogéneos permite:

• Aumentar el error de muestreo
• Disminuir el tamaño de la muestra
• Bajar el costo del muestreo
• Eliminar el efecto de variables confundidas

2.  Un diseño en bloques:

•         Se hace con el fin de neutralizar el efecto de una variable extraña
•         Agrupa las unidades experimentales en función de dos variables confundidas
•         Tiene como ecuación modelo Yij= μ+αi+βj+(αβ)ij + εij
•         Se analiza mediante un anova a dos vías con replicación.

3.  Un diseño factorial a dos vías:

•         Es aquel que tiene interacción significativa entre los dos factores
•         Es aquel que tiene un factor prioritario y otro de bloqueo
•         Es aquel que tiene dos factores de interés.
•         Es aquel que no tiene interacción significativa entre los dos factores.

4. Utilizando barcos de pesca con long-line (palangre), se capturaron padrotes de dos especies de mero  (Serranidae) para efectos de llevar a cabo un experimento sobre fecundidad y desove inducido. Los individuos provenían de dos zonas ecológicamente diferentes. Por eso, el investigador estaba interesado en establecer previamente la existencia o no de diferencias significativas en las tallas de los individuos capturados, tanto entre especies como entre zonas, y si los individuos más grandes de cada especie ocurrían en una zona diferente (por ejemplo, si la especie 1 presentaba tallas mayores en la zona A, pero la especie 2 las presentaba en la zona B). Para cada combinación especie-zona se obtuvieron varios datos de tallas.

a)        ¿Qué tipo de diseño experimental se ajusta más a esta situación?

• Comparación de dos muestras independientes
• Diseño de clasificación sencilla o a una vía
• Diseño de bloques completos aleatorizados
• Diseño factorial a dos vías

1. Asumiendo normalidad, la técnica estadística más apropiada para procesar estos datos es:

• Anova a una vía
• Prueba t para muestras independientes
• Anova a dos vías con replicación
• Anova a dos vías sin replicación

1. El número de factores en este diseño es:

• 4
• 2
• 1
• Ninguno de las anteriores

1. El número de tratamientos en este diseño es:

• 4
• 2
• 1
• Ninguno de las anteriores

1. El(los) factor(es) de este experimento observacional es(son):

• Individuo
• Especies, zona e individuo.
• Talla
• Especie y zona.

1. La unidad experimental de este experimento es:

• Individuo
• Especies, zona e individuo.
• Talla
• Especie y zona.

1. La variable respuesta de este diseño es:

• Individuo
• Especies, zona e individuo.
• Talla
• Especie y zona.

5. En un experimento de fisiología, cinco especies de moluscos bivalvos fueron comparadas en términos del consumo de oxígeno, midiendo la proporción de O2 por unidad de peso seco del molusco (un individuo por especie y experimento). El experimento se replicó en seis oportunidades, obteniéndose los resultados que se muestran en el siguiente cuadro:

1. ¿Qué tipo de diseño experimental se ajusta más a esta situación?

• Comparación de dos muestras independientes
• Diseño de clasificación sencilla o a una vía
• Diseño de bloques completos aleatorizados
• Diseño factorial a dos vías

b) Asumiendo normalidad, la técnica estadística más apropiada para procesar estos datos es:

• Anova a una vía
• Prueba t para muestras independientes
• Anova a dos vías con replicación
• Anova a dos vías sin replicación

1. El(los) factor(es) que determinan los tratamientos de este experimento, es decir, el(los) factor(es) de interés para el experimento, es(son):

• Especie de molusco bivalvo
• Experimento y especie de molusco  bivalvo
• Cada individuo analizado
• Consumo de O2 

d) La variable respuesta de este diseño es:

• Especie de molusco bivalvo
• Experimento y especie de molusco  bivalvo
• Cada individuo analizado
• Consumo de O2 

e) La unidad experimental de este diseño es:

• Especie de molusco bivalvo
• Experimento y especie de molusco  bivalvo
• Cada individuo analizado
• Consumo de O2 

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6.  La siguiente tabla muestra los resultados de un análisis de varianza, para un experimento en el que se ha seleccionado un valor de 0.05 para la probabilidad máxima de cometer un error tipo I.

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