organización de datos y análisis de la varianza

DISEÑO EXPERIMENTAL

UNIDAD 2

ORGANIZACIÓN DE DATOS

Ing. Verónica Taipe, MS.c.2015

ORGANIZACIÓN DE LOS DATOS

Siendo el dato el material que se debe procesar, es decir, la materia prima de la estadística, el primer paso es entonces la recolección de datos, para lo cual se emplean diferentes técnicas, como la entrevista personal, el cuestionario, la observación, etc.

A los datos sin tratar (datos en bruto) se les debe sintetizar o resumir de manera que sea posible interpretarlos, entenderlos y utilizarlos. La manera de organizar los datos es mediante cuadros de doble entrada, en los que por un lado están los tratamientos y por otro lado están las repeticiones, observaciones o datos de cada uno de ellos.

En un cuadro de doble entada son indispensables: Los encabezados de columna Las líneas horizontales que delimitan el

cuadro por la parte superior y por la parte inferior

La línea horizontal que delimita por su parte inferior a los encabezados

Ley de aproximaciones

Cuando el último valor es cinco (5) y el que le antecede es par, se queda el número par.

Ej: 45,75 = 45,8

Cuando el último valor es cinco (5) y el que le antecede es impar, se hace par.

Ej: 38,685 = 38,68

ANÁLISIS DE LA VARIANZA

Cuando se evalúa una variable, lo que se hace es colectar una serie de datos y en función del diseño se calcula las varianzas de las respectivas fuentes de variabilidad, este concepto de cálculo de varianzas sistematizado en un cuadro es lo que en estadística se conoce con el nombre de ADEVA, ANAVA o ADV “Análisis de varianza”

Varianza

Su símbolo: α (sigma cuadrada).

Es la suma de los cuadrados de las distancias entre la media y cada elemento de la población divido entre el número total de observaciones en población.

Fórmulas

Fórmula conceptual

Fórmula operativa

Fórmula Diseño Experimental

Las fuentes de variabilidad pueden ser de los siguientes tipos: La fuente de variabilidad total La fuente de variabilidad debida a los

tratamientos La fuente de variabilidad debida a las

repeticiones La fuente de variabilidad del error

experimental que es común en todos los diseños experimentales.

Una vez analizada las varianzas es indispensable calcular Fisher (Fcal.) para compararlas con las tablas de Fischer (Ftab.) al 5 % y 1% de error ( Fcal. Se determina dividiendo la varianza (CM) de las respectivas fuentes de variabilidad para varianza del error experimental debido a que este es el único valor insesgado de la varianza poblacional.

REQUISITOS DEL ADEVA

Homogeneidad Independencia Normalidad Aditividad

1. Homogeneidad

Para ello es necesario seleccionar correctamente los individuos a quien se va aplicar los tratamientos que se van a estudiar, o por lo menos deben ser provenientes de poblaciones de igual variancia aunque sus promedios sean diferentes.

2. Independencia

Se cumple cuando en la planificación se establece que todo el proceso experimental y aún más, la ubicación de las unidades experimentales se realice completamente al azar.

3. Normalidad

El ADEVA se realiza cuando las variables se distribuyen normalmente, de lo contrario hay que realizar la respectiva transformación de datos para lo cual se utiliza la raíz cuadrada, angular o logarítmica, para que estas variables tiendan a la normalidad. Las variables que hay que transformar son aquellas donde se toma datos apreciativos, subjetivos o cuando las diferencias son muy marcadas entre los tratamientos.

Distribución normal

4. Aditividad

El efecto de los tratamientos debe ser igual en cualquier sitio donde se efectué el experimento