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Análisis de Varianza para Diseño Experimental
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Análisis de Varianza para Diseño Experimental

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Topicos para el experimento de un solo factor

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Análisis de Varianza para Diseño Experimental Presentation Transcript

  • 1. Diseñando Experimentos
    Experimentos
    de un solo factor
    Juan de J. Sandoval, M Sc.
    Centro de Investigaciones
    Instituto Tecnológico Metropolitano
    2008
  • 2. 2
    Etapas
    Población de referencia
    Abstracción
    (tuberculosos)
    Población Experimental
    Muestreo
    (tuberculosos
    mayores de 18)
    Grupo experimental
    Exclusión
    (previamente
    tratados)
    Participantes
    No participantes
    (que puedan completar el tto)
    (fases terminales)
    Aleatorización
    Grupo
    control
    Grupo
    de estudio
  • 3. Análisis de Varianza de un solo factor
    Factor
    Variable
    Dependiente
    A
    B
    y
    E
    C
    D
    • eijerror aleatorio Normales
    • 4. Independientes
    • 5. Media de cero
    • 6. Varianza constante
  • 4
    Variable
    manipulada
    Factor
    A
    Factor
    B
    Factor
    E
    Factor
    C
    Factor
    D
    Efecto
    Otras
    condiciones
    controladas
    Ensayo clínico controlado
  • 7. ANÁLISIS DE VARIANZA
    Dentro
    A B C D
    D
    C
    VTotal= Ventre+ VDentro
    Entre
    B
    A
  • 8. TABLA ANOVA
    VT = Ventre+ VDentro
  • 9. Modelo de efectos fijos
    Ho: No hay efecto significativo entre los
    tratamientos
    H1: hay el menos un efecto significativo
    entre los tratamientos
    Comparaciones Múltiples
    Pruebas individuales para detectar diferencias entre pares de medias.
    MDS Bonferroni Gabriel
    Duncan Schefé Newman-Keuls
  • 10. Modelo de efectos aleatorios(Componentes de Varianza)
    Se tiene un factor con un gran número posible de niveles
    Se selecciona aleatoriamente niveles de la población
    Se supone población grande de niveles del factor
    Componentes de Varianza
  • 11. Métodos no paramétricos en el análisis de Varianza ( Test de Kruskal Wallis)
    Hay Casos en que los supuestos de normalidad no son válidos
    Hay Independencia en los errores
    Hay homogeneidad en la varianzas
    Si la variable respuesta solo es en escala ordinal
    H0: Las k muestras provienen de poblaciones idénticas
    H1: Las poblaciones son diferentes en algún aspecto