Rresolución de ejercicios 1 (dca y dbca)

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Comparación de medias independientes, DCA, BCA

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Rresolución de ejercicios 1 (dca y dbca)

  1. 1. ESPOCH Facultad de Recursos Naturales Escuela de Ingeniería Forestal Docente. Ing. Raúl a. Ramos V. Ejercicios para análisis (Comparación de medias independientes, DCA, BCA) Comparación de dos medias Independientes EJERCICO 1 Se tienen datos de dos procedencias de pino hondureño, las que van a compararse sobre la base de su producción en volumen. Los volúmenes (m3 ) de 11 árboles de cada procedencia son: Procedencia 1: 11, 5, 9, 8, 10, 11, 10, 8, 11, 8, 8 Procedencia 2: 9, 6, 9, 9, 13, 8, 6, 5, 6, 10, 7 PROCESO DE ANALISIS EN INFOSTAT 1. Construir/importar la tabla/base de datos en INFOSTAT a) OPCIÓN 1 = PRUEBA t 2. ESTADISTICAS 3. INFERENCIA BASADO EN DOS MUESTRAS 4. PRUEBA T 5. VARIABLE = m3 6. CRITERIO = PROCEDENCIA 7. ACEPTAR SALIDA DE INFOSTAT Nueva tabla : 12/07/2015 - 12:45:05 - [Versión : 11/08/2014] Prueba T para muestras Independientes Variable:m3 - Clasific:procedencia - prueba:Bilateral Grupo 1 Grupo 2 1 2 n 11 11 Media 9,00 8,00 Media(1)-Media(2) 1,00 LI(95) -0,87 LS(95) 2,87 pHomVar 0,4775
  2. 2. T 1,12 p-valor 0,2768 INTERPRETACIÓN p-valor multiplicado por 100 0 -1 = ** Altamente significativo (1%) 1,1-5 = * Significativo al 5% 5 = NO SIGNIFICATIVO En el ejercicio p-valor de procedencias = 0,2768 x 100 = 27,68 =NS Aceptamos Ho que indica µ1= µ2 y rechazamos H1 µ1≠ µ2 Las medias de volumen m3 de las procedencias de pino Hondureño son similares estadísticamente al presentar un p-valor de 27,68. b) OPCION 2 = ADEVA PROCESO DE ANALISIS EN INFOSTAT 1. Construir/importar la tabla/base de datos en INFOSTAT 2. ESTADISTICAS 3. ANALISIS DE VARIANZA 4. VARIABLES DEPENDIENTES = m3 5. VARIABLE DE CLASIFICACIÓN = PROCEDENCIA 6. COMPARACIONES = DUNKAN PROCEDENCIAS 7. ACEPTAR Salida de infostat Nueva tabla : 12/07/2015 - 12:37:22 - [Versión : 11/08/2014] Análisis de la varianza Variable N R² R² Aj CV m3 22 0,06 0,01 24,68 Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III) F.V. SC gl CM F p-valor Modelo. 5,50 1 5,50 1,25 0,2768 procedencia 5,50 1 5,50 1,25 0,2768 Error 88,00 20 4,40 Total 93,50 21 Test:Duncan Alfa=0,05 Error: 4,4000 gl: 20 procedencia Medias n E.E. 1 9,00 11 0,63 A 2 8,00 11 0,63 A Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0,05) INTERPRETACIÓN IDEM ANTERIOR.
  3. 3. Diseño Completamente al Azar Comparación de tres medias Independientes EJERCICO 2 La cantidad de sombra determina el crecimiento en algunas especies de gramíneas. Para evaluar el efecto de la sombra sobre una especie se definieron tres tratamientos: Pleno sol, Sombra media y Sombra alta. El ensayo se realizó en 15 macetas que fueron sembradas con esta especie y dispuestas al azar en lugares representando estos tratamientos. La variable evaluada fue la biomasa de materia seca (gr) cosechada en cada maceta. PROCESO DE ANALISIS EN INFOSTAT 1. Construir/importar la tabla/base de datos en INFOSTAT 2.ESTADISTICAS 3. ANALISIS DE VARIANZA 4. VARIABLES DEPENDIENTES = m3 5. VARIABLE DE CLASIFICACIÓN = PROCEDENCIA 6. COMPARACIONES = DUNKAN PROCEDENCIAS 7. ACEPTAR SALIDA DE INFOSTAT D:INIAPRAUL RAMOSU ESPOCHSEMESTRE MAYO-AGOSTO 2015FORESTALDISEÑO EXPERIMENTALejercicios infostatComparación de tres medias (sombra macetas).IDB2 : 12/07/2015 - 13:32:48 - [Versión : 11/08/2014] Análisis de la varianza Variable N R² R² Aj CV Biomasa gr/ maseta 15 0,83 0,81 10,48
  4. 4. Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III) F.V. SC gl CM F p-valor Modelo. 82,20 2 41,10 29,90 <0,0001 Tratamiento 82,20 2 41,10 29,90 <0,0001 Error 16,49 12 1,37 Total 98,69 14 INTERPRETACIÓN p-valor multiplicado por 100 0 -1 = ** Altamente significativo (1%) 1,1-5 = * Significativo al 5% 5 = NO SIGNIFICATIVO En el ejercicio p-valor de procedencias = 0,0001x 100 = 0,01=** Se rechaza la hipótesis nula de igualdad de medias (µ1= µ2 = µ3) de biomasa para los tres tratamientos de sombra, por tanto aceptamos la hipótesis alternativa, en la cual se indica que al menos una de las condiciones de sombra produce una biomasa diferente de las restantes. COMPARACIÓN DE MEDIAS Test:LSD Fisher Alfa=0,05 DMS=1,61559 Error: 1,3746 gl: 12 Tratamiento Medias n E.E. 1 13,09 5 0,52 A 2 12,59 5 0,52 A 3 7,89 5 0,52 B Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0,05) Test:Tukey Alfa=0,05 DMS=1,97823 Error: 1,3746 gl: 12 Tratamiento Medias n E.E. 1 13,09 5 0,52 A 2 12,59 5 0,52 A 3 7,89 5 0,52 B Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0,05) Test:Duncan Alfa=0,05 Error: 1,3746 gl: 12 Tratamiento Medias n E.E. 1 13,09 5 0,52 A 2 12,59 5 0,52 A 3 7,89 5 0,52 B Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0,05) Verificación de supuestos del análisis = TRABAJAR CON LOS RESIDUOS Y PREDICHOS La prueba de separación de medias identifica dos grupos de clasificación del rendimiento, ubicándole en el primer grupo con los mejores promedios a los tratamientos pleno sol y sombra media con 13,09 y 12,59 g/planta, respectivamente y en el segundo grupo se encuentra el tratamiento sombra alta con el menor promedio (7,89 g/planta).
  5. 5. Al correr el adeva guardamos predichos y residuos Grafico QQ plot de RECIDUOS Grafico dispersión RECIDUOS (Y) vs PREDICHOS (X) -2,01 -1,04 -0,06 0,91 1,89 Cuantiles de una Normal(-5,9212E-017,1,1782) -2,01 -1,04 -0,06 0,91 1,89 Cuantilesobservados(RDUO_Biomasagr/maseta) n= 15 r= 0,980 (RDUO_Biomasa gr/ maseta) Título 7,63 9,06 10,49 11,92 13,35 PRED_Biomasa gr/ maseta -2,19 -1,22 -0,24 0,73 1,70 RDUO_Biomasagr/maseta Título
  6. 6. Diseño de Bloques Completos al Azar EJERCICO 3 Se realizó un ensayo para evaluar el rendimiento en kg de materia seca por hectárea de una forrajera con distintos aportes de N2 en forma de urea. Las dosis de urea probadas fueron 0 (control), 75, 150, 225 y 300 kg/ha. El ensayo se realizó en distintas zonas, en las que por razones edáficas y climáticas se podían prever rendimientos diferentes. Las zonas en este caso actuaron como bloques. El diseño a campo se ilustra en la Figura 1. Los datos se encuentran en el archivo Bloque. Figura 1: Asignación de tratamientos en un diseño en bloques completos aleatorizados. 1. Construir/importar la tabla/base de datos en INFOSTAT 1. ESTADISTICAS 2. ANALISIS DE VARIANZA 3. VARIABLES DEPENDIENTES = m3 4. VARIABLE DE CLASIFICACIÓN = PROCEDENCIA 5. COMPARACIONES = DUNKAN PROCEDENCIAS 6. ACEPTAR CORRIDO DE INFOSTAT Variable N R² R² Aj CV Rendimiento 20 0,94 0,90 5,83
  7. 7. Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III) F.V. SC gl CM F p-valor Modelo. 4494763,30 7 642109,04 24,88 <0,0001 Tratamiento 4291444,30 4 1072861,08 41,57 <0,0001 Bloque 203319,00 3 67773,00 2,63 0,0983 Error 309716,50 12 25809,71 Total 4804479,80 19 Test:Duncan Alfa=0,05 Error: 25809,7083 gl: 12 Tratamiento Medias n E.E. 300 3237,75 4 80,33 A 225 3093,50 4 80,33 A B 150 2973,00 4 80,33 B 75 2498,50 4 80,33 C 0 1972,75 4 80,33 D Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0,05)

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