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Experimentos de un solo factor ((Decisión: Rechazar H0, y concluir que los…
Experimentos de un solo factor
Análisis de varianza de un factor: diseño completamente
aleatorizado (ANOVA de un factor)
:<3:
De k poblaciones se seleccionan muestras aleatorias de tamaño n. Las k poblaciones diferentes
se clasifican con base en un criterio único, como tratamientos o grupos distintos.
Suposiciones e hipótesis del ANOVA de un solo facto
r
H0: μ1 = μ2 = · · · = μk ,
H1: Al menos dos de las medias no son iguales
Modelo de ANOVA para un solo factor
Yij = μi +Eij,
Técnica del análisis de varianza
:<3:
En este caso decimos que hay un factor, es decir, un tratamiento,y el factor se halla en dos niveles. Si en el proceso de muestreo se utilizaran varios tratamientos en competencia, se necesitarían más muestras
Un procedimiento muy común que se utiliza cuando se prueba en medias de la población se denomina análisis de
varianza, o ANOVA.
Para recabar evidencias concluyentes de que la interacción está produciendo difi cul-
tades considerables en la obtención de conclusiones generales sobre los efectos prin-
cipales, el analista puede hacer una prueba t sencilla utilizando las tasas de combustión
promedio del sistema
De ese modo, se dice que la aleatoriedad tiene restricciones. Antes de iniciar el estudio
de la formación de bloques revisaremos dos ejemplos de un diseño completamente
aleatorizado.
Decisión: Rechazar H0
y concluir que los agregados no tienen la misma media de absor-
ción. El valor P para f = 4.30 es 0.0088, que es menor que 0.05.
Además del ANOVA, se construyeron gráficas de caja para cada agregado, las cua-
les se presentan en la figura 13.2. Al observar las gráficas vemos que es evidente que no
todos los agregados tienen la misma absorción. De hecho, parece que el agregado 4 des-
taca del resto.
