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replicación el tamaño de la muestra será igual a “a.b”
yij: Representa la observación correspondiente al nivel (i) del
factor A y al nivel (j) del factor B.
µ: Efecto constante, común a todos los niveles de los factores,
denominado media global.
i : Efecto producido por el nivel i-ésimo del factor A.
j : Efecto producido por el nivel j-ésimo del factor B.
()ij : Efecto producido por la interacción AxB
uij : Son vv. aa. independientes con distribución N(0,).
FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO
Caso Producto Panificado
FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO
Estudiamos el efecto de los factores: “Temperatura” y
“Azúcar” sobre la variable respuesta “calidad del producto
panificado”.
Temperatura
Baja Media Alta
Azúcar Escasa 6,8 8,2 5,9
Media 7,2 8,7 6,1
Abundante 7,1 8,5 6,5
En este caso ambos factores:
Temperatura y Azúcar tienen
3 niveles.
Calificación en calidad del producto
Nivel 1 deTemperatura, Nivel 3 de Azúcar
FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO
Caso Producto Panificado
FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO
Debido al escaso número de mediciones algún parámetro
no será estimable a menos que: se replique ó se considere
la interacción de factores nula (Temperatura x Azúcar = 0)
Trabajamos con una sola muestra, por lo cual
consideraremos interacción nula.
Hipótesis
𝐻0 ≡ 𝛽1 = 𝛽2 = 𝛽3 𝑣𝑠 𝐻1 ≡ 𝛽𝑖 ≠ 𝛽𝑗 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑎𝑙𝑔ú𝑛 𝑖 ≠ 𝑗
𝐻0 ≡ 𝜏1 = 𝜏2 = 𝜏3 𝑣𝑠 𝐻1 ≡ 𝜏𝑖 ≠ 𝜏𝑗 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑎𝑙𝑔ú𝑛 𝑖 ≠ 𝑗
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FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO
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FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO
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FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO
Tratamiento informático
Utilizando SPSS
FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO
El p-valor del factor temperatura es menor que 0,05,
rechazamos Ho y buscamos los niveles de temperatura
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FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO
Tratamiento informático
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FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO
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FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO
Tratamiento informático
Utilizando SPSS
FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO
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Utilizando Tukey
FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO
Tratamiento informático
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FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO
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Los tres niveles provocan efectos o medias muy
distintas en la calificación del producto.
Utilizando Tukey
FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO
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FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO
Gráficamente: Factor Temperatura
Ninguna caja
se superpone
con otra.
Ninguna
mediana se
ubica a la
altura de otra
caja.
FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO
Tratamiento informático
Utilizando SPSS
FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO
Las cajas no
difieren signifi-
-cativamente,
se consideran
“superpuestas”.
Las medianas
se ubican a la
altura de las
otras cajas.
Gráficamente: Factor Azúcar
FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO
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FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO
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establece diferencia de medias en sus niveles.
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FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO
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FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO
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FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO
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medias en la variable
respuesta del experimento
FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO
Tratamiento informático
Utilizando Excel
FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO
Gráficamente: Factor Temperatura
Para finalizar
FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO
Las herramientas informáticas nos proveen de
diversos procedimientos convergentes y
consistentes para realizar análisis estadísticos
en diseño de experimentos.
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pero siempre es un programa disponible por la
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SELECCIÓN DE LA MUESTRA Y MUESTREO EN INVESTIGACIÓN CUALITATIVA.pdf
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Ayuda para la tarea de estadística TPICI 2do. cuatrimestre 2015

  • 1. Diseño Factorial (dos factores) ANOVA dos vías Ayuda para la tarea de estadística TPICI – 2C2015 FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO
  • 2. Diseño Factorial Cuando estamos interesados en estudiar el efecto de dos o más variables independientes sobre una variable respuesta, es más eficiente hacerlo en un solo experimento, que realizar experimentos por separado para cada variable independiente o “Factor”. Para resolver esta situación se utiliza el ”Diseño Factorial”. Se entiende por diseño factorial aquel diseño en el que se investigan todas las posibles combinaciones de los niveles de los factores en cada réplica del experimento. En estos diseños, los factores que intervienen tienen la misma importancia a priori y se supone por tanto, la posible presencia de interacción. FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO
  • 3. Modelo Bifactorial de efectos fijos FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO Se consideran dos factores “A” y “B”, con “a” niveles para A y “b” niveles para B. En caso de trabajar sin replicación el tamaño de la muestra será igual a “a.b” yij: Representa la observación correspondiente al nivel (i) del factor A y al nivel (j) del factor B. µ: Efecto constante, común a todos los niveles de los factores, denominado media global. i : Efecto producido por el nivel i-ésimo del factor A. j : Efecto producido por el nivel j-ésimo del factor B. ()ij : Efecto producido por la interacción AxB uij : Son vv. aa. independientes con distribución N(0,). FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO
  • 4. Caso Producto Panificado FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO Estudiamos el efecto de los factores: “Temperatura” y “Azúcar” sobre la variable respuesta “calidad del producto panificado”. Temperatura Baja Media Alta Azúcar Escasa 6,8 8,2 5,9 Media 7,2 8,7 6,1 Abundante 7,1 8,5 6,5 En este caso ambos factores: Temperatura y Azúcar tienen 3 niveles. Calificación en calidad del producto Nivel 1 deTemperatura, Nivel 3 de Azúcar FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO
  • 5. Caso Producto Panificado FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO Debido al escaso número de mediciones algún parámetro no será estimable a menos que: se replique ó se considere la interacción de factores nula (Temperatura x Azúcar = 0) Trabajamos con una sola muestra, por lo cual consideraremos interacción nula. Hipótesis 𝐻0 ≡ 𝛽1 = 𝛽2 = 𝛽3 𝑣𝑠 𝐻1 ≡ 𝛽𝑖 ≠ 𝛽𝑗 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑎𝑙𝑔ú𝑛 𝑖 ≠ 𝑗 𝐻0 ≡ 𝜏1 = 𝜏2 = 𝜏3 𝑣𝑠 𝐻1 ≡ 𝜏𝑖 ≠ 𝜏𝑗 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑎𝑙𝑔ú𝑛 𝑖 ≠ 𝑗 FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO
  • 6. Tratamiento informático Utilizando SPSS FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO Definición de variables y Carga de datos FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO
  • 7. Tratamiento informático Utilizando SPSS FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO Analizar / Modelo lineal General / Univariante Variable dependiente: calificación_producto Factores Fijos: Temperatura Azúcar Modelo -> Personalizado -> Efectos principales FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO
  • 8. Tratamiento informático Utilizando SPSS FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO El p-valor del factor temperatura es menor que 0,05, rechazamos Ho y buscamos los niveles de temperatura que provocan efectos diferentes. FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO
  • 9. Tratamiento informático Utilizando SPSS FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO Analizar / Modelo lineal General / Univariante Post hoc -> Tukey -> Temperatura Utilizando Tukey FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO
  • 10. Tratamiento informático Utilizando SPSS FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO Todas las diferencias son significativas (p<0,05) Utilizando Tukey FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO
  • 11. Tratamiento informático Utilizando SPSS FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO Existen tres subconjuntos homogéneos (tres columnas). Los tres niveles provocan efectos o medias muy distintas en la calificación del producto. Utilizando Tukey FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO
  • 12. Tratamiento informático Utilizando SPSS FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO Gráficamente: Factor Temperatura Ninguna caja se superpone con otra. Ninguna mediana se ubica a la altura de otra caja. FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO
  • 13. Tratamiento informático Utilizando SPSS FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO Las cajas no difieren signifi- -cativamente, se consideran “superpuestas”. Las medianas se ubican a la altura de las otras cajas. Gráficamente: Factor Azúcar FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO
  • 14. Tratamiento informático Utilizando SPSS FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO Tuckey también muestra que el Factor Azúcar no establece diferencia de medias en sus niveles. p > 0,05 FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO
  • 15. Tratamiento informático Utilizando SPSS FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO Hay un único subconjunto o columna de medias homogéneas para el Factor Azúcar. FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO
  • 16. Tratamiento informático Utilizando Excel FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO Temperatura Baja Media Alta Azúcar Escasa 6,8 8,2 5,9 Media 7,2 8,7 6,1 Abundante 7,1 8,5 6,5 Se cargan los datos en las celdas creando una tabla de doble entrada FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO
  • 17. Tratamiento informático Utilizando Excel FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO Datos / Análisis de Datos / Análisis de varianza de dos factores con una sola muestra por grupo FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO
  • 18. FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO Tratamiento informático Utilizando Excel (I) FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO Azúcar Temperatura Medias muy distintas Medias similares
  • 19. FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO Tratamiento informático Utilizando Excel (II) FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO Azúcar p < 0,05 en Temperatura Temperatura
  • 20. FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO Tratamiento informático Utilizando Excel (III) FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO Azúcar Temperatura F calculado > F (Fisher) crítico en el factorTemperatura
  • 21. Tratamiento informático Utilizando Excel – Conclusión de I – II y III FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO Existe diferencia significativa entre las medias provocadas por los diferentes niveles del factor Temperatura. No se observa diferencia significativa en las medias de los distintos niveles del factor Azúcar. FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO
  • 22. Tratamiento informático Utilizando Excel FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO A la misma conclusión se llega analizando por separado los factores (aunque con otros valores): Datos / Análisis de Datos / Análisis de varianza de un factor Elijo columnas si quiero analizar el factor Temperatura (o filas para el azúcar) Señalo el rango de toda la tabla de datos FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO
  • 23. FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO Tratamiento informático Utilizando Excel FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO Nuevamente los niveles del factorTEMPERATURA demuestran heterogeneidad de medias en la variable respuesta del experimento
  • 24. FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO Tratamiento informático Utilizando Excel FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO Gráficamente: Factor Temperatura
  • 25. Para finalizar FI - UNLZ – IRMA NOEMÍ NO Las herramientas informáticas nos proveen de diversos procedimientos convergentes y consistentes para realizar análisis estadísticos en diseño de experimentos. Excel posee limitaciones (Tukey debería construirse con cálculos auxiliares por ejemplo), pero siempre es un programa disponible por la gran mayoría de los usuarios informáticos, y por esta razón fue utilizado en este ejemplo. FI-UNLZ–IRMANOEMÍNO