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ANÁLISIS DE COVARIANZA

         LUISA
         HECTOR
         MARIO GONZÁLEZ
Análisis de Covarianza
• Método que se emplea cuando se quiere
  tomar en cuenta el efecto de alguna variable
  que no puede ser controlada.

• X  Covariable o variable Concomitante
Análisis de covarianza
                           1 factor
                    MODELO MATEMÁTICO
                                                                Promedio Xij
                 Media general            Valor Covariable




                          Yij = µ + τi + β (Xij - ˉ ) - eij               Error aleatorio



J-ésima observación del
i-ésimo tratamiento                   Coeficiente de Regresión Lineal
                                      (Dependencia Yij y Xij)

                   Efecto del i-ésimo tratamiento
HIPÓTESIS DEL MODELO


 Ho: τ=0
              Probar si hay efectos
 H1: τ≠0      de tratamiento




 Ho: β=0      Probar si realmente
              hay dependencia
 H1: β ≠0
TABLA ANÁLISIS DE
                                  COVARIANZA
                                Suma de Cuadrados                     Ajustado para la regresión

 Fuente de    Grados de                                                        Grados de       medias de
                          X            XY           Y             Y                                                     Fo
 variación     libertad                                                         libertad       cuadrados



Tratamiento      a-1      Txx          Txy          Tyy

   Error        N-a       Exx          Exy          Eyy   SSe=Eyy-(Exy)/Exx     N-a-1      MSe=SSe/(a(n-1)-1)

   Total        N-1       Sxx          Sxy          Syy   SSe´=Eyy-(Sxy)/Sxx     N-2


Tratamiento
                                                              SSe´-SSe            a-1        SSe´-Sse/(a-1)     [SSe´-Sse/(a-1)]/Mse
  ajustado
Si Fo > Fα,glT,glE  Se rechaza Ho y Hay diferencia entre los tratamientos
Si Fo < Fα,glT,glE  Se acepta Ho y No Hay diferencia entre los tratamientos
Para Probar β

                      2
                ( Exy ) / Exx
                                          
          Fo                                    Exy
                    MS    E

                                                Exx
Notación
                                                               2
                                                                        E yy   S yy   T yy
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  • 1. ANÁLISIS DE COVARIANZA LUISA HECTOR MARIO GONZÁLEZ
  • 2. Análisis de Covarianza • Método que se emplea cuando se quiere tomar en cuenta el efecto de alguna variable que no puede ser controlada. • X  Covariable o variable Concomitante
  • 3. Análisis de covarianza 1 factor MODELO MATEMÁTICO Promedio Xij Media general Valor Covariable Yij = µ + τi + β (Xij - ˉ ) - eij Error aleatorio J-ésima observación del i-ésimo tratamiento Coeficiente de Regresión Lineal (Dependencia Yij y Xij) Efecto del i-ésimo tratamiento
  • 4. HIPÓTESIS DEL MODELO Ho: τ=0 Probar si hay efectos H1: τ≠0 de tratamiento Ho: β=0 Probar si realmente hay dependencia H1: β ≠0
  • 5. TABLA ANÁLISIS DE COVARIANZA Suma de Cuadrados Ajustado para la regresión Fuente de Grados de Grados de medias de X XY Y Y Fo variación libertad libertad cuadrados Tratamiento a-1 Txx Txy Tyy Error N-a Exx Exy Eyy SSe=Eyy-(Exy)/Exx N-a-1 MSe=SSe/(a(n-1)-1) Total N-1 Sxx Sxy Syy SSe´=Eyy-(Sxy)/Sxx N-2 Tratamiento SSe´-SSe a-1 SSe´-Sse/(a-1) [SSe´-Sse/(a-1)]/Mse ajustado
  • 6. Si Fo > Fα,glT,glE  Se rechaza Ho y Hay diferencia entre los tratamientos Si Fo < Fα,glT,glE  Se acepta Ho y No Hay diferencia entre los tratamientos Para Probar β 2 ( Exy ) / Exx  Fo Exy MS E Exx
  • 7. Notación 2 E yy S yy T yy a n Y 2 S Y ij yy N i 1 j 1 E xx S xx T xx 2 a n X 2 S xx X ij N i 1 j 1 E xy S xy T xy a n XY S xy X Y ij ij N i 1 j 1 2 2 a Yi Y T xy n N  i 1 Exy 2 2 a X X i T xy Exx n N i 1 a X iYi X iY T xy n N i 1