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Dept. of Marine Science and Applied Biology Jose Jacobo Zubcoff
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IntroducciónalDiseñoExperimental Agenda
Resumenanterior
Diseñototalmentealeatorizado
Modeloteórico
Ejemplo
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IntroducciónalDiseñoExperimental Cuestionesatenerencuenta
EstudiocomparativoporObservación Observacionesconstituyenunamuestraaleatoria.
Seleccióncuidadosa,controladaduranteelexperimento LasU.E.sepuedenconsiderarunamuestraaleatoria?
Selecciónentrelosmiembrosdisponibles
LasobservacionesdebenserIndependientes Proporcionanunaestimacióndelavarianzadelerrorexp.(i.e:Proximidad)
Replicas
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IntroducciónalDiseñoExperimental AsignaciónAleatoria
FisherdemostróquelaasignaciónaleatoriadelostratamientosalasU.E.simulaelefectodeIndependencia
PermiteprocedercomosifueranIndependientesyconDistibuciónNormal
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IntroducciónalDiseñoExperimental Resumen
Réplica:proporcionalosdatosparaestimarlaVar.delErrorExperimental
Bloquización:reduceelErrorExperimental
Aleatorización:proporcionaestimacionesválidasdelavarianzadelErrorExp.
EslaasignaciónaleatoriadetratamientosaU.E.
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DiseñosTotalmenteAleatorizados
DiseñodeInvestigación: Hipótesisdeinvestigación
Diseñodeltratamiento
Diseñodelestudioexperimentaloporobservación
Aleatorizacióndetratamientoseneldiseñodeexperimentos Experimento
Tratamiento
UnidadesExperimentales
Registrodedatosparaelanálisis
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DiseñosTotalmenteAleatorizados
AnálisisEstadístico:ModeloEstadísticoformal
Comprensióndelmodelo: LacaracterísticadelasU.E.medidaenlaobservacióneslavariablederespuesta(y) Representacióngráfica
yij=µi+eij i -ésimo {grupoótratamiento}
j –ésima {observación} Modeloestadísticolineal
ModeloReducido (Ho)
ModeloCompleto(H1)
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DiseñosTotalmenteAleatorizados
EstimacióndelosparámetrosdelModelo
SCError=ΣΣe2ij =ΣΣ(yij‐µi)
2 Esunamedidadequetanbienseajustaelmodeloalosdatos
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DiseñosTotalmenteAleatorizados Fuentes de variación
Sumas de cuadrados
Grados de Libertad
Cuadrados Medios
F
ENTRE QE K – 1 QE/k-1 F
DENTRO QD N – k QD/N-k
TOTAL Q N – 1 Q/N-1
P-valor
Resumen en la tabla de ANOVA - Pruebas de Hipótesis - Significancia - Errores e Intervalos de Confianza
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ANOVA HipótesisnecesariaspararealizarunANOVA
a) Independenciadelosvaloresobtenidos
b) Normalidaddelarespuestaencadanivel
c) Homogeneidaddelasvarianzas
Asumiendo las hipótesis previas:
H0: µ1= µ2= … = µk
H1: Al menos una igualdad no es cierta
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ANOVA
Supongamosununiversodenotasde9alumnos
de3gruposdistintos
Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5
No hay diferencia ENTRE grupos Ni DENTRO de los grupos
Xi,j = µ
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ANOVA
Supongamosqueaplicamosunmétododeenseñanza(factor)queafecta:
Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3 5+1=6 5+2=7 5 5+1=6 5+2=7 5 5+1=6 5+2=7 5
Donde αi = {1,2,0} efecto del factor
Xi,j = µ + αi
El factor influye en establecer diferencias ENTRE grupos Pero NO DENTRO
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ANOVA
PorrazonesALEATORIASalgunosalumnosrindenmasqueotros
Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3 5+1-1 = 5 5+2+2 =
9 5+0+3 =
8 5+1-2 = 4 5+2+0 =
7 5+0+4 =
9 5+1+0 =
6 5+2+1 =
8 5+0+0 =
5 Donde εi,j= {-1,-2,0,2,0,1,3,4,0} efecto aleatoriedad
Xi,j = µ + αi + εi,j
La ALEATORIEDAD influye en la variabilidad DENTRO de los grupos
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ANOVA
Tenemosdostiposdevariabilidad: ENTREgrupos(debidaalfactor) DENTROgrupos(debidaalaaleatoriedad)
Para poder afirmar que el factor produce efectos:
La variabilidad ENTRE grupos debe ser significativamente grande respecto a la DENTRO grupos
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ANOVA Generalizando
1 2 Niveles del factor k
1 X1,1 X2,1 ... Xk,1
2 X1,2 X2,2 Xi,j Xk,2
j X1,j X2,j ... Xk,j
n X1,n1 X2,n2 ... Xk,nk
i = 1,2,3,...,k j = 1,2,3,..., nk (no balanceado)
Media al nivel i del factor = (1/ni) ∑Xi,j j=1 Media general = (1/N) ∑ ∑ Xi,j Siendo N = ∑ni
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ANOVA
Xi,j = µ + αi + εi,j
Asumiendo las hipótesis previas:
H0: α1= α 2= … = α k
O bien si consideramos Xi,j = µ + αi H0: µ1= µ2= … = µk Se quiere comprobar la NO INFLUENCIA del factor α Todas las muestras proceden de la misma población
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ANOVA
H0:H0:µ1=µ2=…=µk
H1:Almenosunaigualdadnoescierta
SegúnlaHipótesisfijada=>
modeloprobabilístico
NOserechazaH0si:
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ANOVA–Ejemplo
Fuentes de variación
Sumas de cuadrados
Grados de Libertad
Cuadrados Medios
F
ENTRE QE K – 1 QE/k-1 F
DENTRO QD N – k QD/N-k
TOTAL Q N – 1 Q/N-1
P-valor
5 3,67 3,33 4,5
0,8944 0,8165 1,0328 1,517
10,458
24,167
34,625
3
20
23
3,486
1,208
2,885 0,061
Test Cochran
S2max < gn,k,α
∑S2i
[2,3/(0,8+0,67+1,067+2,3)] < 0,589
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DiseñosTotalmenteAleatorizados
ModeloEstadísticoformal
yij=µi+eij i -ésimo {grupoótratamiento}
j –ésima {observación} Modeloestadísticolineal
ModeloReducido (Ho)
ModeloCompleto(H1)