DTM

1. UNIVERSIDAD NACIONAL AGRARIA DE LA SELVA
Facultad de Recursos Naturales Renovables
Escuela Profesional de Ingenieria Ambiental
DOCENTE : Dr. Luis Eduardo Ore Cierto
INTEGRANTES: Segura Caballero, Eva Luz
DISEÑO CON TRATAMIENTOS MULTIPLES
CURSO : Metodologia de la Investigacion Cientifica
CICLO: 2022-2

2. introducción
Los diseños con tratamientos múltiple suprimen las limitaciones de los diseños con dos
grupos, aplicando en forma simultánea dos, tres, cuatro o más diseños con dos grupos en
un solo experimento.
En otras palabras, los elementos de diseños con uno o dos grupos forman “materia prima”
de los diseños con tratamientos múltiples. En ocasiones, los grupos adicionales se utilizan
para investigar diversos niveles de un tratamiento. En otros estudios, varios tratamientos
son investigados simultáneamente. Cuando unos grupos experimentan, al mismo tiempo,
combinaciones de dos o más tratamiento, puede medirse la interacción entre estos. Los
diseños con tratamiento múltiple reflejan una mejor complejidad de las múltiples a causa
de la conducta.
Objetivo general
- Determinar el diseño con tratamientos múltiples
Objetivos específicos
- Identificar los tipos de diseños múltiples
- Realizar un ejercicio referido al diseño con tratamientos múltiples
objetivos

3. ANTECEDENETES
MEICHENBAUM, GILMORE Y FEDORAVICUS (1971) Realizaron un estudio, muy bien
controlado, por cierto, acerca de la relativa eficacia de dos terapias contra la
ansiedad al hablar en público. Donde se utilizó una condición en que venias
combinadas las dos modalidades de tratamiento, junto con una condición de
desensibilización y otra, de perspicacia, en un modelo de diseño con niveles
múltiples.
En la investigación propuesta por GARCÍA J, SANCHES P, (2020) titulado “Diseño
teórico de la investigación: instrucciones metodológicas para el desarrollo de
propuestas y proyectos de investigación científica” tiene donde pudo realizar
diferentes marcos epistémicos de investigación científica dispuestos en la
actualidad con diseños estadísticos que con lleva a ello.

4. MARCO TEORICO
DISEÑO CON NIVELES MÚLTIPLES
Se analiza el efecto de la aplicación de
distintos tratamientos experimentales a todos
los grupos o participantes. La aplicación de
tratamientos puede ser individual o en un
grupo y hay distintas variaciones:

5. sólo se cuenta con un número reducido de
participantes para el experimento, es posible realizar
un diseño con tratamientos múltiples y un solo grupo.
No hay asignación al azar puesto que se tiene a un
único grupo.
La secuencia de la aplicación de tratamientos
puede o no ser la misma para todos los grupos y
es posible administrar una o más pospruebas a
los grupos (posteriores a cada tratamiento
experimental).
UN SOLO GRUPO
VARIOS GRUPOS
02
01
TIPOS

6. ANALISIS ESTADISTICO
se muestra la
representación de las
observaciones de un
experimento, con un factor
con t tratamientos (o
niveles) y r repeticiones.
Hipótesis
Ho: t= ti (Todos los tratamientos producenel mismo
efecto)
Ha: t ¹ ti para al menos un i; i = 1,2, . . . t. (al menos uno
de los tratamientos produce efectos distintos)
Modelo estadístico
Yij = µ + ti+ eij i = 1,2, . . .t
j = 1,2, . . . r
Yij = variable de respuesta de la ij-ésima unidad
experimental
µ = media general de la variable de respuesta
ti = efecto del i - ésimotratamiento (nivel del factor)
en la variabledependiente.
eij = error experimental asociadoa la ij-ésima
unidad experimental

7. MARCO CONCEPTUAL
DISEÑO EXPERIMENTAL
ANALISIS DE VARIANZA
PRUEBA F
SELECCIÓN DE DATOS
EXPERIMENTAL
Una prueba o serie de pruebas en las cuales se
introducen cambios deliberados en las variables de
entrada que forman el proceso, de manera que sea
posible observar e identificar las causas de los cambios
en la variable de salida. (Lara P.2001)
De acuerdo con Martines (1994), cuando se proyecta un
experimento, el investigador debe tener en mente dos
aspectos, la elección del arreglo geométrico o diseño
experimental y la composición o proyecto de los
tratamientos, lo cual constituye el diseño de
tratamientos, que se refiere al proyecto de las
combinaciones de niveles.
La estadística F es definida como la razón de dos
variables aleatorias independientes con distribución X^2
(Ji-cuadrada o Chi-Square), cada una de ellas dividida
por sus respectivos grados de libertad
conjunto de muestras consiste en contrastar la
hipótesis nula “todas las medias poblacionales de las
que provienen las muestras son iguales”, contra la
hipótesis alternativa “no todas las medias son iguales”
con un nivel de significación a prefijado.

8. EJERCICIO APLICADO
La contaminación del aire es uno de los problemas ambiéntales que afecta al mundo ya que se debe a
los escapes de gases de motores, aparatos domésticos, etc., y así manifestándose de diferentes formas
a nuestro organismo. Con objeto de comprobar la contaminación del aire en la ciudad de lima, se ha
realizado un estudio en el que se han analizado las concentraciones de monóxido de carbono durante
cinco días de la semana (lunes, martes, miércoles, jueves, viernes).

9. ANÁLISIS DE VARIANZA(SPSS)
HALLANDO LA SUMA DE CUADRADOS

10. SOLUCION :
1. PLANTEAMIENTO DE HIPOTESIS
Ho: TA=TB=TC=TD (todos los días el aire se contamina por la
concentración de monóxido de carbono) (no es significativo
Ha: TA≠TB≠TC≠TD (al menos un día de la semana propuesta hay
menos contaminación producida por el monóxido de carbono)
(es significativo)
2. FIJAR EL NIVEL DE SIGNIFICANCIA AL 5% (α= 0,05)

11. SOLUCION :
3. REGION CRITICA (aplicando en el programa Minitab 18)

12. SOLUCION :
4. DECISIONES
Para el análisis antiguo
·Rechazar Ho. Si Valor de Fc=6,682 ≥ F crítico=2,866
·No Rechazar Ho. Si Valor de Fc=6,682 < F crítico=2,866
Análisis moderno
·Si P valor es menor que el nivel de significancia α, entonces rechazar Ho.
·Si P valor es mayor o igual que el nivel de significancia α, entonces aceptar Ho.
5. ANALISIS DE VARIANZA

13. ANALISIS ANIGUO:
Obteniendo los resultados se sabe que P valor es menor que el nivel
de significancia, por lo tanto, se rechaza la hipótesis nula.
ANALISIS MODERNO:
Como p valor es menor que el nivel de significancia, por lo tanto,
existe diferencias significativas entre los tratamientos.
CONCLUSION FINAL
Los tratamientos de concentración de monóxido de carbono en la
ciudad de lima afectan significativamente al medio ambiente, debido
a que el valor de F es superior al valor crítico.
CONCLUSIONES

14. ANEXOS

15. PROGRAMA SPSS

16. PROGRAMA SPSS

17. GRACIAS