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El software fue escrito por el Dr. Entonces debe seleccionar. En primer lugar inserte el caso y luego defina las variables. Supongamos que hay un experimento con 2 factores a saber. Elija la deseada. Por ejemplo 8. Factor RCBD2 a. Elija las variables del grupo excepto Las medias pueden ser probadas con diferentes niveles significativos a saber.

Desventajas No disponible para otras plataformas Linux, Mac , no es muy utilizado. Del ejemplo citado, se toma como V. D altura. En la siguiente ventana, es necesario agregar interacciones. Se debe interpretar apropiadamente para tomar las decisiones adecuadas. La mediana parte la distribucion al medio dejando a ambos lados dos colas de aproximadamente el mismo peso.

Medidas de tendencia central con valores positivos y negativos. Se calcula la suma de cuadrados debido al total 4. Se calcula la suma de cuadrados debido a los tratamientos de parcela grande 6. El valor de Skewness es 0. El valor de Kurtosis es o. Range Presentan una fuente de variabilidad conocida, factible de evaluar y de deducir el error experimental.

Recibe el nombre de bloque completo al azar, por que el material experimental se fracciona en bloques o en estrato uniformes dentro de si pero diferente entre si. Los bloques pueden estar juntos o separados. Lo importante es que exista homogeneidad dentro de cada bloque, aunque sean diferentes entre si. Se obtiene la suma de cuadrados debido a los tratamientos 5. Se van a probar diez raciones respecto a sus diferencias en la engorda de novillos.

Los 10 tratamientos raciones se asignaron al azar dentro de cada bloque. Incrementos de peso en Kg de 40 novillos alimentados con diferentes raciones. Bloques Tratamiento 1 2 3 4 A 0. Lo mismo se observa entre pastillas de pasto Azul y alfalfa. Analice e interprete los datos. Ejemplo 8.

Cuenta con una temperatura media anual de Es una zona que presenta condiciones favorables para el desarrollo de P. Donde las unidades experimentales estaban formadas por un surco de 5 plantas, distanciados a 0. Estos factores se colocan sobre unidades experimentales menores. Es frecuente referirse a los tratamientos sobre las parcelas grandes como los tratamientos, y a los tratamientos sobre las parcelas chicas como los subtratamientos. Datos del ejemplo utilizado en este trabajo.

Un factor es un tipo de tratamiento y en un experiemento factoral cualquier factor tendra varios tratamientos asociados llamados niveles. Por ejemplo, si dieta esun factor entonces varias dietas diferentes seran estudiadas. El concepto de un experiemnto factorial se ilustra con un ejemplo. Supongamos que se desea introducir vacas lecheras a un pais y no se sabe nada acerca de cual es la mejor raza lechera o el mejor forraje para sacar buen rendimiento en calidad y cantidad de leche.

Un procedimiento seria hacer dos experimentos independientes para determinar la mejor raza y el mejor forraje. Desafortunadamente no podemos hacer ningun estudio sobre calidad de forraje sin alimentar en alguna de las razas lecheras y si comparamos las razas lecheras sin uso de diferentes forrjaes no obtendremos la respuesta que buscamos. Podria suceder que el feecto de los forrajes en la diferentes razas sea completamente diferente. Por tanto, las conclusiones que han sido sacadas laboriosamente sobre el mejor tipo de forraje para una raza lechera pueden ser inaplicables a la raza que consideramos mejor al final del estudio.

Debemos considerarlos separadamente. En este caso no podemos concluir separadamente que una raza lechera es la mejor y que un tipo de forraje es el mejor sin estudiar mas a fondo como se comporta cada raza lechera con los diferentes tipos de forraje o los tipos de forraje con cada raza lechera. Un arreglo mas simple es el 22 donde dos factores, A y B tienen dos niveles para cada uno a0,a1. Por convencion al de nivel bajo para ambos factores se denominan como 1, el resto se expresa como a,b y ab.

Estas variables fueron evaluadas durante tres semanas etapas consecutivas. Data pollo2; Input racion etapa rep gp ca acon pp; Cards; 1 1 1 0. Por ejemplo, interesante saber la interdependencia que existe entre la edad de un animal y su peso. Pero no pudo precisar el grado de frondosidad o pujanza ni el de escasez o deficiencia.

Volumen de la Crecimiento Y copa X 22 0. No deben incluirse las constantes. En este caso el R cuadrado fue 0. En este caso rechazamos la hipotesis con nivel 0. Notese que la prueba 5 coencide con la 1 en este caso particular. Para saber si el modelo cuadratico se ajusta mejor que el lineal, debemos fijarnos en la reduccion producida en el error. Si la reduccion es grande entonces quiere decir que el modelo cuadratico es mejor. Tambien podemos ver si el parametro C es estadisticamente significativo, lo mismo que si el R cuadratico aumento considerablemente.

El R cuadrado del modelo cuadratico siempre sera mas alto que el del modelo lineal lo mismo aplica para el modelo cubiso , pero debemos considerar y pensar si este aumento en el R cuadrado realmente vale la pena como para complicar el modelo con un factor mas. Ejemplo Como regla general para decidri sobre el empleo de covarianza, el investigador debiera tener la certeza de que sus covariables no estan influenciadas por lo tratamientos estudiados.

Y Bloques 3 Se utilizaron cinco estanques, cada uno calentado a una de las cinco temperaturas. Los pesos iniciales y finales se presentan en la siguiente tabla: Bloq.

Las varianzas y las medias de las distintas muestras no estan correlacionadas. Los efectos principales son aditivos. Esta es una de las principles razones para insistir en no dividir en subparcelas una parcela que recibe cierto tratamiento y referirnos a las mismas como repeticiones. Supongamos, por ejemplo, que las repeticiones de dos de los tratamientos fueron en realidad muestras de poblaciones con grandes varianzas, mientras que aquellas de los dos otros tratamientos se obtuvieron de poblaciones con varianzas mucho menores.

Hay diversos cursos que podemos seguir. Luego cada grupo puede analizarse por separado, como lo hicimos en el ejemplo anterior. Un investigador desea probar el efecto de una nueva vitamina sobre el peso de algunos animales.

Es su deseo incluir un amplio rango de animales en sus pruebas, de modo que elige ratones, gallinas y ovejas. Este es un ejemplo reconocidamente extremo y casi absurdo, pero sirve para enfatizar el punto de que el supuesto de independencia de varianzas y medias no debe aceptarse ciegamente.

Afortunadamente, esto no sucede con frecuencia. Esto recibe el nombre de efecto multiplicativo de tratamiento. Al parecer, todo lo que aprendimos fue que los ratones, las gallinas y las ovejas difieren de peso. Para hacerlo, removeremos la media general, los efectos de tratamiento y los efectos de bloque de cada celda. Componentes del error en un experimento con vitaminas.

Para hacerlo, necesitamos aprender una prueba conocida como prueba de Bartlett para la homogeneidad de varianzas. Varianza y sus logaritmos para grupos en un experimento con vitaminas. Logaritmo de la media 5. Podemos multiplicar las varianzas por una constante cualquiera, sin alterar la prueba.

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