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DISEÑO COMPLETAMENTE
AL AZAR Y ANOVA
ANOVA
• Se quiere decidir si tratamientos son
iguales estadísticamente en cuanto a sus
medias, frente a la alternativa de que al
menos dos de ellos son diferentes. La
estrategia natural para resolver este
problema es tomar una muestra
representativa de mediciones en cada uno
de los tratamientos, y construir un
estadístico de prueba
DISEÑO COMPLETAMENTE AL AZAR
Muchas comparaciones se hacen con
base en el diseño completamente al
azar (DCA), que es el más simple de
todos los diseños que se utilizan para
comparar dos o más tratamientos,
dado que sólo consideran dos fuentes
de variabilidad: los tratamientos y el
error aleatorio.
Este diseño se llama completamente al
azar porque todas las corridas
experimentales se realizan en orden
aleatorio completo. De esta manera, si
durante el estudio se hacen en total N
pruebas, éstas se corren al azar, de
manera que los posibles efectos
ambientales y temporales se vayan
repartiendo equitativamente entre los
tratamientos
EJEMPLO. COMPARACIÓN DE CUATRO
TIPOS DE CUERO
Un fabricante de calzado desea mejorar la calidad de las suelas, las cuales se pueden
hacer con uno de los cuatro tipos de cuero A, B, C y D disponibles en el mercado.
Para ello, prueba los cueros con una máquina que hace pasar los zapatos por una
superficie abrasiva; la suela de éstos se desgasta al pasarla por dicha superficie.
Como criterio de desgaste se usa la pérdida de peso después de un número fijo de
ciclos. Se prueban en orden aleatorio 24 zapatos, seis de cada tipo de cuero. Al hacer
las pruebas en orden completamente al azar se evitan sesgos y las mediciones en un
tipo de cuero resultan independientes de las demás. Los datos (en miligramos) sobre
el desgaste de cada tipo de cuero se muestran en la tabla.
DCA. CONCEPTOS
• Supongamos que se tienen k poblaciones o
tratamientos, independientes y con medias
desconocidas µ1, µ2… µk … así como
varianzas también desconocidas pero que se
suponen iguales σ 𝟏
𝟐
= σ 𝟐
𝟐
= σ 𝒌
𝟐
= σ𝟐
. Las
poblaciones pueden ser k métodos de
producción, k tratamientos, k grupos, etc., y
sus medias se refieren o son medidas en
términos de la variable de respuesta.
• Se decide realizar un experimento completamente al azar para comparar las
poblaciones, en principio mediante la hipótesis de igualdad de medias.
• Los datos generados por un diseño completamente al azar para comparar
dichas poblaciones se pueden escribir como en la tabla 3.3. El elemento Yij en
esta tabla es la j-ésima observación que se hizo en el tratamiento i; ni es el
tamaño de la muestra o las repeticiones observadas en el tratamiento i. Es
recomendable utilizar el mismo número de repeticiones (ni = n) en cada
tratamiento, a menos que hubiera alguna razón para no hacerlo.Cuando ni = n
para toda i se dice que el diseño es balanceado
El número de tratamientos k es determinado por el investigador y depende
del problema particular de que se trata.
El número de observaciones por tratamiento (n) debe escogerse con base
en la variabilidad que se espera observar en los datos, así como en la
diferencia mínima que el experimentador considera que es importante
detectar.
Con este tipo de consideraciones, por lo general se recomiendan entre 5 y 30
mediciones en cada tratamiento. Se usa n = 10 cuando las mediciones dentro de
cada tratamiento tienen un comportamiento consistente (con poca dispersión). En
el otro extremo, se recomienda n = 30 cuando las mediciones muestran bastante
dispersión
Cuando es costoso o tardado realizar las pruebas para cada tratamiento se
puede seleccionar un número menor de repeticiones, con lo cual sólo se
podrán detectar diferencias grandes entre los tratamientos.
• En caso de que los tratamientos tengan efecto, las
observaciones Yij de la tabla 3.3 se podrán describir con el
modelo estadístico lineal dado por:
*Donde µ es el parámetro de escala común a todos los tratamientos, llamado media
global.
*πi es un parámetro que mide el efecto del tratamiento i
*Eij es el error atribuible a la mediciónYij.
Este modelo implica que en el diseño completamente al azar actuarían a lo más dos
fuentes de variabilidad: los tratamientos y el error aleatorio
¿ADIVINA QUIÉN?
• Y15: ¿Quién esY41?
• Y41…. ¿Quién esY52?
• ….Y32
• ….Y35
• ….Y26
• ..Y12
• ..Y33
• …Y43
• …Y45
La media global µ de la variable de respuesta no se considera una fuente
de variabilidad por ser una constante común a todos los tratamientos,
que hace las veces de punto de referencia con respecto al cual se
comparan las respuestas medias de los tratamientos.
Si la respuesta media de un tratamiento particular µi es “muy
diferente” de la respuesta media global µ, es un síntoma de que existe
un efecto de dicho tratamiento, ya que:
Ti = µi – µ.
La diferencia que deben tener las medias entre sí para concluir que hay
un efecto (que los tratamientos son diferentes), nos lo dice el análisis de
varianza (ANOVA).
ANOVA PARA EL DISEÑO
COMPLETAMENTE AL AZAR
(DCA)
• El análisis de varianza (ANOVA) es la
técnica central en el análisis de datos
experimentales. La idea general de esta
técnica es separar la variación total en
las partes con las que contribuye cada
fuente de variación en el experimento.
En el caso del DCA se separan la
variabilidad debida a los tratamientos y
la debida al error.
ANOVA PARA EL DISEÑO
COMPLETAMENTE AL AZAR (DCA)
• Cuando la primera predomina “claramente” sobre la segunda, es cuando
se concluye que los tratamientos tienen efecto (figura 3.1b), o dicho de
otra manera, las medias son diferentes. Cuando los tratamientos no
dominan contribuyen igual o menos que el error, se concluye que las
medias son iguales (figura 3.1a)
NOTACIÓN DE PUNTOS
• Sirve para representar de manera abreviada cantidades numéricas
que se pueden calcular a partir de los datos experimentales, donde
Yij representa la j-ésima observación en el tratamiento i, con i = 1, 2,
…, k y j = 1, 2, …, ni . Las cantidades de interés son las siguientes:
ANOVA
donde Ti es el efecto del tratamiento i sobre la variable de respuesta. Si
se acepta H0 se confirma que los efectos sobre la respuesta de los k
tratamientos son estadísticamente nulos (iguales a cero), y en caso de
rechazar se estaría concluyendo que al menos un efecto es diferente de
cero.
• La equivalencia de las hipótesis anteriores se deduce directamente
del modelo asociado al diseño pero se observa más fácilmente en
la figura 3.2, que es una manera de representar el diseño
completamente al azar. En dicha figura se ve que Ti = µi – µ, el
efecto del tratamiento i, es la distancia entre la respuesta media
del tratamiento, µi , y la respuesta media global, µ, y cuando un
efecto es igual a cero equivale a decir que la media del
tratamiento correspondiente es igual a la media global.
• Se observa que para que todas las respuestas medias de
tratamientos sean iguales a la respuesta media global m,
representada por la línea horizontal, se requiere que
todos los efectosTi sean iguales a cero.
PARA PROBAR LA HIPÓTESIS DADA POR LAS
RELACIONES ANTERIORES MEDIANTE LA
TÉCNICA DE ANOVA…
• Lo primero es descomponer la variabilidad total de los
datos en sus dos componentes: la variabilidad debida a
tratamientos y la que corresponde al error aleatorio, como
se hace a continuación
UNA MEDIDA DE LA VARIABILIDAD TOTAL PRESENTE
EN LAS OBSERVACIONES DE LA TABLA 3.3 ES LA
SUMA TOTAL DE CUADRADOS DADA POR:
• el primer componente es la suma de cuadrados de tratamientos
(SCTRAT) y el segundo es la suma de cuadrados del error (SCE).
la SCTRAT mide la variación o diferencias entre tratamientos, ya que
si éstos son muy diferentes entre sí, entonces la diferencia
ഥ
𝒀𝒊• − ഥ
𝒀•• tenderá a ser grande en valor absoluto, y con ello también
será grande la SCTRAT.
´Mientras que la SCE mide la variación dentro de tratamientos, ya
que si hay mucha variación entre las observaciones de cada
tratamiento entonces Yij − ഥ
𝒀𝒊• tenderá a ser grande en valor
absoluto.
LA DESCOMPOSICIÓN DE LA SUMA DE
CUADRADOS SE PUEDE ESCRIBIR COMO:
COMPARACIÓN DE CUATRO MÉTODOS
DE ENSAMBLE.
• Comparación de cuatro métodos de ensamble. Un equipo de mejora investiga el
efecto de cuatro métodos de ensamble A, B, C y D, sobre el tiempo de ensamble
en minutos. En primera instancia, la estrategia experimental es aplicar cuatro
veces los cuatro métodos de ensamble en orden completamente aleatorio (las 16
pruebas en orden aleatorio). Los tiempos de ensamble obtenidos se muestran en
la tabla 3.1. Si se usa el diseño completamente al azar (DCA), se supone que,
además del método de ensamble, no existe ningún otro factor que influya de
manera significativa sobre la variable de respuesta (tiempo de ensamble)
C Á L C U L O S M A N U A L E S
COMPARACIONES O PRUEBAS DE
RANGO MÚLTIPLES
• Después de que se rechazó la hipótesis nula en un análisis de
varianza, es necesario ir a detalle y ver cuáles tratamientos son
diferentes
• La diferencia primordial entre los métodos radica en la potencia que tienen
para detectar las diferencias entre las medias. Se dice que una prueba es más
potente si es capaz de detectar diferencias más pequeñas
MÉTODO LSD (DIFERENCIA MÍNIMA
SIGNIFICATIVA)
El CME es el cuadrado
medio del error y se
obtiene de la tabla de
ANOVA, ni y nj son el
número de observaciones
para los tratamientos i y j,
respectivamente.
LSD SE LLAMA DIFERENCIA MÍNIMA SIGNIFICATIVA
(LEAST SIGNIFICANT DIFFERENCE)
• ya que es la diferencia mínima que debe existir entre dos
medias muestrales para considerar que los tratamientos
correspondientes son significativamente diferentes.Así,
cada diferencia de medias muestrales en valor absoluto
que sea mayor que el número LSD se declara significativa.
Note que si el diseño es balanceado, es decir, si n1 = n2 =
… = nk = n, la diferencia mínima significativa se reduce a:
El método LSD tiene una potencia
importante, por lo que en ocasiones
declara significativas aun pequeñas
diferencias
• En el cual, con el ANOVA se rechazó la hipótesis H0 : mA
= mB = mC = mD y se acepta que al menos un par de
medias de tratamientos (métodos de ensamble) son
diferentes entre sí. Para investigar cuáles pares de medias
son estadísticamente diferentes se prueban los seis
posibles pares de hipótesis:
• utilizando el método de LSD. En el ANOVA de la tabla 3.6
se observa que los grados de libertad del error son N – k =
12, y que el cuadrado medio del error es CME = 2.46. Si
usamos una significancia predefinida de a = 0.05, de la tabla
de la distribución T de Student con 12 grados de libertad,
se obtiene que t0.025, 12 = 2.18. Como en cada
tratamiento se hicieron n = 4 pruebas, entonces:
• La decisión sobre cada una de las seis hipótesis listadas
arriba se obtiene al comparar las correspondientes
diferencias de medias muestrales en valor absoluto con el
número LSD = 2.42. Se declaran significativas aquellas
diferencias que son mayores a este número.
Los resultados se muestran
en la tabla 3.8, de donde se
concluye que mA = mB, mB
= mD, mC = mD
LOS INTERVALOS EN LA GRÁFICA DE
MEDIAS (MEANS PLOT) CON EL MÉTODO
LSD SE OBTIENEN CON:
MÉTODO DE TUKEY
• Un método más conservador para comparar pares de
medias de tratamientos es el método de Tukey, el cual
consiste en comparar las diferencias entre medias
muestrales con el valor crítico dado por:
• donde CME es el cuadrado medio del error, n es el número de
observaciones por tratamiento, k es el número de tratamientos, N – k
es igual a los grados de libertad para el error, a es el nivel de
significancia prefijado y el estadístico qa(k, N – k) son puntos
porcentuales de la distribución del rango estudentizado, que se
obtienen de la correspondiente tabla en el apéndice. Se declaran
significativamente diferentes los pares de medias cuya diferencia
muestral en valor absoluto sea mayor que Ta. A diferencia de los
métodos LSD y Duncan, el método de Tukey trabaja con un error a
muy cercano al declarado por el experimentador.
EJEMPLO MÉTODO DE TUKEY AL EJEMPLO
DE LOS MÉTODOS DE ENSAMBLE
A partir del ANOVA de la tabla 3.6, se toma la información pertinente
y de las tablas del rango estudentizado dadas en el apéndice, para a =
0.05, se obtiene q0.05(4, 12) = 4.20, de manera que el valor crítico es:
• Esta prueba no encuentra diferencia entre los métodos de
ensamble A y D, la cual sí se detectó con el método LSD.
Esto es congruente con el hecho de que la prueba de Tukey
es menos potente que la prueba LSD, por lo que las
pequeñas diferencias no son detectadas como
significativas. Asimismo, el riesgo de detectar una
diferencia que no existe es menor con el método de Tukey.
En la práctica, después de que se ha rechazado H0 con el
ANOVA, conviene aplicar ambos métodos (LSD y Tukey) u
otros, cuando haya dudas sobre cuál es el tratamiento
ganador. Cuando la diferencia entre dos tratamientos es
clara, ambos métodos coinciden
MÉTODO DE DUNCAN
• En este método para la comparación de medias, si las k
muestras son de igual tamaño, los k promedios se
acomodan en orden ascendente y el error estándar de los
promedios se estima con
Si alguno o todos los tratamientos tienen tamaños
diferentes, se reemplaza n por la media armónica de las {ni
}, que está dada por
cuando n1 = n2 = … = nk
= n, ocurre que nAR = n.
• De la tabla de rangos significantes de Duncan dada en el apéndice, se
obtienen los valores críticos ra (p, l), p = 2, 3, …, k, donde a es el nivel de
significancia prefijado y l son los grados de libertad para el error. Con estos
k – 1 valores se obtienen los rangos de significancia mínima dados por
Las diferencias observadas
entre las medias muestrales
se comparan con los rangos
Rp de la siguiente manera:
primero se compara la
diferencia entre la media más
grande y la más pequeña con
el rango Rk.
Luego, la diferencia
entre la media más
grande y la segunda
más pequeña se
compara con el rango
Rk – 1.
Estas comparaciones
continúan hasta que la
media mayor se haya
comparado con todas
las demás.
Enseguida, se
compara la diferencia
entre la segunda media
más grande y la media
menor con el rango
Rk – 1.
Después, la diferencia entre
la segunda media más
grande y la segunda más
pequeña se compara con el
valor de Rk – 2, y así
sucesivamente hasta que se
comparan los k(k – 1)/2
pares de medias posibles
con el rango que les
corresponda.
En las comparaciones
donde la diferencia
observada es mayor que el
rango respectivo, se
concluye que esas medias
son significativamente
diferentes.
EJEMPLO
COMPARACIÓN DE TRATAMIENTOS CON
UN CONTROL (MÉTODO DE DUNNET)
• Una vez que se rechaza H0 con el ANOVA, en
ocasiones uno de los k tratamientos a comparar
es el llamado tratamiento control y el interés
fundamental es comparar los k – 1 tratamientos
restantes con dicho control. En muchos casos el
tratamiento control se refiere a un tratamiento
estándar de referencia o también a la ausencia de
tratamiento. Por ejemplo, al comparar varios
medicamentos para el resfriado es conveniente
que uno de los tratamientos sea que los pacientes
no utilicen ningún medicamento; esto sirve como
referencia para decidir la posible utilidad de los
medicamentos.
• Por facilidad, denotemos como tratamiento control al k-
ésimo tratamiento. Hacer comparaciones con respecto al
control implica probar las k – 1 hipótesis dadas por:
con i = 1, 2, …, k – 1, donde k es el tratamiento control. La
hipótesis nula se rechaza si,
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Análisis de Varianza- Anova y pruebas de estadística

  • 2. ANOVA • Se quiere decidir si tratamientos son iguales estadísticamente en cuanto a sus medias, frente a la alternativa de que al menos dos de ellos son diferentes. La estrategia natural para resolver este problema es tomar una muestra representativa de mediciones en cada uno de los tratamientos, y construir un estadístico de prueba
  • 3. DISEÑO COMPLETAMENTE AL AZAR Muchas comparaciones se hacen con base en el diseño completamente al azar (DCA), que es el más simple de todos los diseños que se utilizan para comparar dos o más tratamientos, dado que sólo consideran dos fuentes de variabilidad: los tratamientos y el error aleatorio. Este diseño se llama completamente al azar porque todas las corridas experimentales se realizan en orden aleatorio completo. De esta manera, si durante el estudio se hacen en total N pruebas, éstas se corren al azar, de manera que los posibles efectos ambientales y temporales se vayan repartiendo equitativamente entre los tratamientos
  • 4. EJEMPLO. COMPARACIÓN DE CUATRO TIPOS DE CUERO Un fabricante de calzado desea mejorar la calidad de las suelas, las cuales se pueden hacer con uno de los cuatro tipos de cuero A, B, C y D disponibles en el mercado. Para ello, prueba los cueros con una máquina que hace pasar los zapatos por una superficie abrasiva; la suela de éstos se desgasta al pasarla por dicha superficie. Como criterio de desgaste se usa la pérdida de peso después de un número fijo de ciclos. Se prueban en orden aleatorio 24 zapatos, seis de cada tipo de cuero. Al hacer las pruebas en orden completamente al azar se evitan sesgos y las mediciones en un tipo de cuero resultan independientes de las demás. Los datos (en miligramos) sobre el desgaste de cada tipo de cuero se muestran en la tabla.
  • 5. DCA. CONCEPTOS • Supongamos que se tienen k poblaciones o tratamientos, independientes y con medias desconocidas µ1, µ2… µk … así como varianzas también desconocidas pero que se suponen iguales σ 𝟏 𝟐 = σ 𝟐 𝟐 = σ 𝒌 𝟐 = σ𝟐 . Las poblaciones pueden ser k métodos de producción, k tratamientos, k grupos, etc., y sus medias se refieren o son medidas en términos de la variable de respuesta.
  • 6. • Se decide realizar un experimento completamente al azar para comparar las poblaciones, en principio mediante la hipótesis de igualdad de medias. • Los datos generados por un diseño completamente al azar para comparar dichas poblaciones se pueden escribir como en la tabla 3.3. El elemento Yij en esta tabla es la j-ésima observación que se hizo en el tratamiento i; ni es el tamaño de la muestra o las repeticiones observadas en el tratamiento i. Es recomendable utilizar el mismo número de repeticiones (ni = n) en cada tratamiento, a menos que hubiera alguna razón para no hacerlo.Cuando ni = n para toda i se dice que el diseño es balanceado
  • 7. El número de tratamientos k es determinado por el investigador y depende del problema particular de que se trata. El número de observaciones por tratamiento (n) debe escogerse con base en la variabilidad que se espera observar en los datos, así como en la diferencia mínima que el experimentador considera que es importante detectar. Con este tipo de consideraciones, por lo general se recomiendan entre 5 y 30 mediciones en cada tratamiento. Se usa n = 10 cuando las mediciones dentro de cada tratamiento tienen un comportamiento consistente (con poca dispersión). En el otro extremo, se recomienda n = 30 cuando las mediciones muestran bastante dispersión Cuando es costoso o tardado realizar las pruebas para cada tratamiento se puede seleccionar un número menor de repeticiones, con lo cual sólo se podrán detectar diferencias grandes entre los tratamientos.
  • 8. • En caso de que los tratamientos tengan efecto, las observaciones Yij de la tabla 3.3 se podrán describir con el modelo estadístico lineal dado por: *Donde µ es el parámetro de escala común a todos los tratamientos, llamado media global. *πi es un parámetro que mide el efecto del tratamiento i *Eij es el error atribuible a la mediciónYij. Este modelo implica que en el diseño completamente al azar actuarían a lo más dos fuentes de variabilidad: los tratamientos y el error aleatorio
  • 9. ¿ADIVINA QUIÉN? • Y15: ¿Quién esY41? • Y41…. ¿Quién esY52? • ….Y32 • ….Y35 • ….Y26 • ..Y12 • ..Y33 • …Y43 • …Y45
  • 10. La media global µ de la variable de respuesta no se considera una fuente de variabilidad por ser una constante común a todos los tratamientos, que hace las veces de punto de referencia con respecto al cual se comparan las respuestas medias de los tratamientos. Si la respuesta media de un tratamiento particular µi es “muy diferente” de la respuesta media global µ, es un síntoma de que existe un efecto de dicho tratamiento, ya que: Ti = µi – µ. La diferencia que deben tener las medias entre sí para concluir que hay un efecto (que los tratamientos son diferentes), nos lo dice el análisis de varianza (ANOVA).
  • 11. ANOVA PARA EL DISEÑO COMPLETAMENTE AL AZAR (DCA) • El análisis de varianza (ANOVA) es la técnica central en el análisis de datos experimentales. La idea general de esta técnica es separar la variación total en las partes con las que contribuye cada fuente de variación en el experimento. En el caso del DCA se separan la variabilidad debida a los tratamientos y la debida al error.
  • 12. ANOVA PARA EL DISEÑO COMPLETAMENTE AL AZAR (DCA) • Cuando la primera predomina “claramente” sobre la segunda, es cuando se concluye que los tratamientos tienen efecto (figura 3.1b), o dicho de otra manera, las medias son diferentes. Cuando los tratamientos no dominan contribuyen igual o menos que el error, se concluye que las medias son iguales (figura 3.1a)
  • 13. NOTACIÓN DE PUNTOS • Sirve para representar de manera abreviada cantidades numéricas que se pueden calcular a partir de los datos experimentales, donde Yij representa la j-ésima observación en el tratamiento i, con i = 1, 2, …, k y j = 1, 2, …, ni . Las cantidades de interés son las siguientes:
  • 14. ANOVA donde Ti es el efecto del tratamiento i sobre la variable de respuesta. Si se acepta H0 se confirma que los efectos sobre la respuesta de los k tratamientos son estadísticamente nulos (iguales a cero), y en caso de rechazar se estaría concluyendo que al menos un efecto es diferente de cero.
  • 15. • La equivalencia de las hipótesis anteriores se deduce directamente del modelo asociado al diseño pero se observa más fácilmente en la figura 3.2, que es una manera de representar el diseño completamente al azar. En dicha figura se ve que Ti = µi – µ, el efecto del tratamiento i, es la distancia entre la respuesta media del tratamiento, µi , y la respuesta media global, µ, y cuando un efecto es igual a cero equivale a decir que la media del tratamiento correspondiente es igual a la media global.
  • 16. • Se observa que para que todas las respuestas medias de tratamientos sean iguales a la respuesta media global m, representada por la línea horizontal, se requiere que todos los efectosTi sean iguales a cero.
  • 17. PARA PROBAR LA HIPÓTESIS DADA POR LAS RELACIONES ANTERIORES MEDIANTE LA TÉCNICA DE ANOVA… • Lo primero es descomponer la variabilidad total de los datos en sus dos componentes: la variabilidad debida a tratamientos y la que corresponde al error aleatorio, como se hace a continuación
  • 18. UNA MEDIDA DE LA VARIABILIDAD TOTAL PRESENTE EN LAS OBSERVACIONES DE LA TABLA 3.3 ES LA SUMA TOTAL DE CUADRADOS DADA POR:
  • 19. • el primer componente es la suma de cuadrados de tratamientos (SCTRAT) y el segundo es la suma de cuadrados del error (SCE). la SCTRAT mide la variación o diferencias entre tratamientos, ya que si éstos son muy diferentes entre sí, entonces la diferencia ഥ 𝒀𝒊• − ഥ 𝒀•• tenderá a ser grande en valor absoluto, y con ello también será grande la SCTRAT. ´Mientras que la SCE mide la variación dentro de tratamientos, ya que si hay mucha variación entre las observaciones de cada tratamiento entonces Yij − ഥ 𝒀𝒊• tenderá a ser grande en valor absoluto.
  • 20. LA DESCOMPOSICIÓN DE LA SUMA DE CUADRADOS SE PUEDE ESCRIBIR COMO:
  • 21.
  • 22.
  • 23. COMPARACIÓN DE CUATRO MÉTODOS DE ENSAMBLE. • Comparación de cuatro métodos de ensamble. Un equipo de mejora investiga el efecto de cuatro métodos de ensamble A, B, C y D, sobre el tiempo de ensamble en minutos. En primera instancia, la estrategia experimental es aplicar cuatro veces los cuatro métodos de ensamble en orden completamente aleatorio (las 16 pruebas en orden aleatorio). Los tiempos de ensamble obtenidos se muestran en la tabla 3.1. Si se usa el diseño completamente al azar (DCA), se supone que, además del método de ensamble, no existe ningún otro factor que influya de manera significativa sobre la variable de respuesta (tiempo de ensamble)
  • 24. C Á L C U L O S M A N U A L E S
  • 25.
  • 26.
  • 27.
  • 28.
  • 29. COMPARACIONES O PRUEBAS DE RANGO MÚLTIPLES • Después de que se rechazó la hipótesis nula en un análisis de varianza, es necesario ir a detalle y ver cuáles tratamientos son diferentes • La diferencia primordial entre los métodos radica en la potencia que tienen para detectar las diferencias entre las medias. Se dice que una prueba es más potente si es capaz de detectar diferencias más pequeñas
  • 30. MÉTODO LSD (DIFERENCIA MÍNIMA SIGNIFICATIVA) El CME es el cuadrado medio del error y se obtiene de la tabla de ANOVA, ni y nj son el número de observaciones para los tratamientos i y j, respectivamente.
  • 31. LSD SE LLAMA DIFERENCIA MÍNIMA SIGNIFICATIVA (LEAST SIGNIFICANT DIFFERENCE) • ya que es la diferencia mínima que debe existir entre dos medias muestrales para considerar que los tratamientos correspondientes son significativamente diferentes.Así, cada diferencia de medias muestrales en valor absoluto que sea mayor que el número LSD se declara significativa. Note que si el diseño es balanceado, es decir, si n1 = n2 = … = nk = n, la diferencia mínima significativa se reduce a: El método LSD tiene una potencia importante, por lo que en ocasiones declara significativas aun pequeñas diferencias
  • 32. • En el cual, con el ANOVA se rechazó la hipótesis H0 : mA = mB = mC = mD y se acepta que al menos un par de medias de tratamientos (métodos de ensamble) son diferentes entre sí. Para investigar cuáles pares de medias son estadísticamente diferentes se prueban los seis posibles pares de hipótesis:
  • 33. • utilizando el método de LSD. En el ANOVA de la tabla 3.6 se observa que los grados de libertad del error son N – k = 12, y que el cuadrado medio del error es CME = 2.46. Si usamos una significancia predefinida de a = 0.05, de la tabla de la distribución T de Student con 12 grados de libertad, se obtiene que t0.025, 12 = 2.18. Como en cada tratamiento se hicieron n = 4 pruebas, entonces:
  • 34. • La decisión sobre cada una de las seis hipótesis listadas arriba se obtiene al comparar las correspondientes diferencias de medias muestrales en valor absoluto con el número LSD = 2.42. Se declaran significativas aquellas diferencias que son mayores a este número. Los resultados se muestran en la tabla 3.8, de donde se concluye que mA = mB, mB = mD, mC = mD
  • 35. LOS INTERVALOS EN LA GRÁFICA DE MEDIAS (MEANS PLOT) CON EL MÉTODO LSD SE OBTIENEN CON:
  • 36.
  • 37. MÉTODO DE TUKEY • Un método más conservador para comparar pares de medias de tratamientos es el método de Tukey, el cual consiste en comparar las diferencias entre medias muestrales con el valor crítico dado por:
  • 38. • donde CME es el cuadrado medio del error, n es el número de observaciones por tratamiento, k es el número de tratamientos, N – k es igual a los grados de libertad para el error, a es el nivel de significancia prefijado y el estadístico qa(k, N – k) son puntos porcentuales de la distribución del rango estudentizado, que se obtienen de la correspondiente tabla en el apéndice. Se declaran significativamente diferentes los pares de medias cuya diferencia muestral en valor absoluto sea mayor que Ta. A diferencia de los métodos LSD y Duncan, el método de Tukey trabaja con un error a muy cercano al declarado por el experimentador.
  • 39. EJEMPLO MÉTODO DE TUKEY AL EJEMPLO DE LOS MÉTODOS DE ENSAMBLE A partir del ANOVA de la tabla 3.6, se toma la información pertinente y de las tablas del rango estudentizado dadas en el apéndice, para a = 0.05, se obtiene q0.05(4, 12) = 4.20, de manera que el valor crítico es:
  • 40.
  • 41.
  • 42. • Esta prueba no encuentra diferencia entre los métodos de ensamble A y D, la cual sí se detectó con el método LSD. Esto es congruente con el hecho de que la prueba de Tukey es menos potente que la prueba LSD, por lo que las pequeñas diferencias no son detectadas como significativas. Asimismo, el riesgo de detectar una diferencia que no existe es menor con el método de Tukey. En la práctica, después de que se ha rechazado H0 con el ANOVA, conviene aplicar ambos métodos (LSD y Tukey) u otros, cuando haya dudas sobre cuál es el tratamiento ganador. Cuando la diferencia entre dos tratamientos es clara, ambos métodos coinciden
  • 43. MÉTODO DE DUNCAN • En este método para la comparación de medias, si las k muestras son de igual tamaño, los k promedios se acomodan en orden ascendente y el error estándar de los promedios se estima con Si alguno o todos los tratamientos tienen tamaños diferentes, se reemplaza n por la media armónica de las {ni }, que está dada por cuando n1 = n2 = … = nk = n, ocurre que nAR = n.
  • 44. • De la tabla de rangos significantes de Duncan dada en el apéndice, se obtienen los valores críticos ra (p, l), p = 2, 3, …, k, donde a es el nivel de significancia prefijado y l son los grados de libertad para el error. Con estos k – 1 valores se obtienen los rangos de significancia mínima dados por
  • 45. Las diferencias observadas entre las medias muestrales se comparan con los rangos Rp de la siguiente manera: primero se compara la diferencia entre la media más grande y la más pequeña con el rango Rk. Luego, la diferencia entre la media más grande y la segunda más pequeña se compara con el rango Rk – 1. Estas comparaciones continúan hasta que la media mayor se haya comparado con todas las demás. Enseguida, se compara la diferencia entre la segunda media más grande y la media menor con el rango Rk – 1. Después, la diferencia entre la segunda media más grande y la segunda más pequeña se compara con el valor de Rk – 2, y así sucesivamente hasta que se comparan los k(k – 1)/2 pares de medias posibles con el rango que les corresponda. En las comparaciones donde la diferencia observada es mayor que el rango respectivo, se concluye que esas medias son significativamente diferentes.
  • 47.
  • 48.
  • 49. COMPARACIÓN DE TRATAMIENTOS CON UN CONTROL (MÉTODO DE DUNNET) • Una vez que se rechaza H0 con el ANOVA, en ocasiones uno de los k tratamientos a comparar es el llamado tratamiento control y el interés fundamental es comparar los k – 1 tratamientos restantes con dicho control. En muchos casos el tratamiento control se refiere a un tratamiento estándar de referencia o también a la ausencia de tratamiento. Por ejemplo, al comparar varios medicamentos para el resfriado es conveniente que uno de los tratamientos sea que los pacientes no utilicen ningún medicamento; esto sirve como referencia para decidir la posible utilidad de los medicamentos.
  • 50. • Por facilidad, denotemos como tratamiento control al k- ésimo tratamiento. Hacer comparaciones con respecto al control implica probar las k – 1 hipótesis dadas por: con i = 1, 2, …, k – 1, donde k es el tratamiento control. La hipótesis nula se rechaza si,