SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 13
Universidad Popular de la
Chontalpa
Análisis de Varianza
(ANOVA) y prueba de Tukey
H. Cárdenas, Tabasco. Martes 08 de Abril del 2014.
“Producir y Socializar el Saber”
Elaboro: Sergio Salgado Velázquez
MATERIA: Diseños Experimentales
 Experimento de camote, se estudio el efecto de dos virus
(Spfmv y Spcsv)
 Los tratamientos fueron los siguientes:
 T1: CC (Spcsv): Enanismo clorótico del camote
 T2: FF ( Spfmv): Moteado plumoso
 T3: FC (Spfmv y Spcsv): Complejo viral
 T4: OO (testigo): Plantas sanas
 En cada parcela se sembró 50 plantas de camote, se
utilizaron 12 parcelas, cada tratamiento con 3 repeticiones.
ANOVA:
 Al final del experimento se evaluó el peso total en kilos. La
transmisión de virus se hizo en los esquejes y estos se
sembraron en campo.
ANOVA:
Tratamiento Repeticiones Total
Xi.
Media
Xi.1 2 3
CC 28.5 21.7 23 73.2 24.4
FC 14.9 10.6 13.1 38.6 12.9
FF 41.8 39.2 28 109 36.3
OO 38.2 40.4 32.1 111 36.9
Xtotal
=332 Xmedia=27.6
ANOVA:
48.1326
12
)332(
81.10511
)( 22
2



n
X
XSTC
69.1164
12
)332(
3
)111(
...
3
)2.73()( 22222



n
X
n
T
SCT
C
C
79.16169.116448.1326  SCTSCTOTALSCE
SUMA DE CUADRADOS TOTAL
SUMA DE CUADRADOS DEBIDOS AL TRATAMIENTO
Tc = Total de cada tratamiento
nc = Número de observaciones de cada tratamiento
SUMA DE CUADRADOS DEL ERROR
ANOVA:
TABLA ANOVA:
Cuadrado Medio de Tratamientos:
FUENTE DE
VARIACIÓN
SUMA DE
CUADRADOS
GRADOS
DE
LIBERTAD
MEDIA DE
CUADRADOS
FCAL FTAB
TRATAMIENTOS 1164.69 3 388.23
ERROR 161.79 8 S2 = 20.22
TOTAL 1326.48 11
23.388
3
69.1164
1



t
SCT
CMT Cuadrado Medio del Error:
2
22.20
8
9.161
)(
S
tiri
SCE
CME 


δ=0.05%
ANOVA:
TABLA ANOVA:
F Calculada:
FUENTE DE
VARIACIÓN
SUMA DE
CUADRADOS
GRADOS
DE
LIBERTAD
MEDIA DE
CUADRADOS
FCAL FTAB
TRATAMIENTOS 1164.69 3 388.23 19.20 4.07
ERROR 161.79 8 S2 = 20.22
TOTAL 1326.48 11
20.19
22.20
23.388
2

S
CMT
Fcal
δ=0.05%
Por lo tanto como FCAL = 19.20 > 4.07,
rechazamos H0 y concluimos que los
tratamientos difieren en sus medias.
Comparación de Medias:
CONTRASTE DE HIPOTESIS:
Cada tratamiento se va a contrastar contra el tratamiento testigo (OO).
Para formular si T1≠OO formulamos el contraste Q= OO-T1
PARAMETROS (Ti) T1 T2 T3 OO
Coeficientes (Ci) -1 0 0 1
Medias (Ῡi.) 24.4 12.9 36.3 36.9
Tamaños de muestra (ni) 3 3 3 3
∑Ci = 0
Q = ∑Ci Ti = OO - T1
ộ = ∑CiῩi. = 36.9 – 24.4
ộ = ∑CiῩi. = 12.5
∑ Ci
2 / n1 = 1/3 + 1/3= 0.66
Comparación de Medias:
Un estimador de la  2
ộ se consigue sustituyendo σ2 por el
cuadrado medio del error (C.M.E.) obtenido de la tabla del
análisis de varianza.
Var(ộ ) =  2
ộ = 0.66 2
S2
ộ = (0.66)(20.22) = 13.34
(C.M.E.= 20.22)
Probar T1 = T2 en oposición a T1 ≠ T2 es equivalente a
probar H0: Q = 0 en oposición a Q ≠ 0, donde Q = T1 - T2 por
lo tanto la estadística adecuada es:
Comparación de Medias:
42.3
34.13
05.12



La cual debe compararse con tα/2 para comparar si se rechaza H0 con un nivel α de
significancia (los G.L. son los del C.M.E, en la Tabla de A. de V.).
El valor de t vemos que H0 se
rechaza con α = 0.05%, con
8 g.l. por lo que concluimos
que hay diferencias entre las
medias de los tratamientos T1
y OO
Valor de tablas 2.3060
Comparación de Medias:
57.6
34.13
024



Valor de tablas 2.3060
ộ = ∑CiῩi. = 36.9 – 12.9
ộ = ∑CiῩi. = 24
Q = ∑Ci Ti = OO - T2
16.0
34.13
06.0



ộ = ∑CiῩi. = 36.9 – 36.3
ộ = ∑CiῩi. = 0.6
Q = ∑Ci Ti = OO – T3
El valor de t vemos que H0 se rechaza
con α = 0.05%, con 8 g.l. por lo que
concluimos que hay diferencias entre
las medias de los tratamientos T2 y
OO
El valor de t vemos que H0 se acepta
con α = 0.05%, con 8 g.l. por lo que
concluimos que no hay diferencias
entre las medias de los tratamientos T3
y OO
Comparación de Medias:
PRUEBA DE TUKEY:
1. Número de comparaciones múltiples (pares de medias, de
tratamientos o muestras) o de diferencias entre a muestras.
=
a(a-1)
2
Formula de pares
(a = número de tratamientos) =
4(4-1)
2
=
12
2
= 6
Comparación de Medias:
2. Calcular un valor teórico común o diferencia minina significativa (DMS), con la formula:
W = qαSx = (4.53)(1.30)= 5.889 ( =0.05%)
Sx = error estándar de la media =
S2
n
= CM o varianza del error experimental
n = número de observaciones, repeticiones o valores para calcular las medias
qα = valor de t (tablas)
=
20.22
12
S2
El valor de q se encuentra en
tablas con el número de a de
muestras (tratamientos 4),
G.L. del error (8) y, para el
nivel de significancia α =
0.05%.Valor de 4.53.
Comparación de Medias:
T muestras
A
B AB …1
C AC …2
D AD….3
BC….4
BD….5
DC….6
Tratam
Media
Xi.
A. OO 36.9
B. FF 36.3
C. CC 24.4
D. FC 12.9
Comparación
de pares de
medias
Diferencia
de
medias
Valor W = qαSx
=0.05
Significa
ncia
A – B 36.9 – 36.3 0.6 4.53 < NS
A – C 36.9 – 24.4 12.5 4.53 > **
A – D 36.9 – 12.9 24 4.53 > **
B– C 36.3 – 24.4 11.9 4.53 > **
B– D 36.3 – 12.9 23.4 4.53 > **
D – C 12.9 – 24.6 -11.5 4.53 > **

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

1. bloques al azar
1. bloques al azar1. bloques al azar
1. bloques al azartito alfaro
 
Unidad 6. Diseño de Bloques Completos al Azar
Unidad 6. Diseño de Bloques Completos al AzarUnidad 6. Diseño de Bloques Completos al Azar
Unidad 6. Diseño de Bloques Completos al AzarVerónica Taipe
 
Diseño factorial general ejemplos
Diseño factorial general ejemplosDiseño factorial general ejemplos
Diseño factorial general ejemplosluluhernan
 
6 diseños completamente aleatorizado y bloques al azar
6   diseños completamente aleatorizado y bloques al azar6   diseños completamente aleatorizado y bloques al azar
6 diseños completamente aleatorizado y bloques al azarrbarriosm
 
Diseño factorial de 3 factores
Diseño factorial de 3 factores Diseño factorial de 3 factores
Diseño factorial de 3 factores Oscar Saenz
 
Ejercicios diseño de bloques completos al azar ejercicio 1
Ejercicios diseño de bloques completos al azar ejercicio 1Ejercicios diseño de bloques completos al azar ejercicio 1
Ejercicios diseño de bloques completos al azar ejercicio 1Instituto Tecnologico De Pachuca
 
Bloques al azar cuadrado latino
Bloques al azar cuadrado latinoBloques al azar cuadrado latino
Bloques al azar cuadrado latinoug-dipa
 
DISTRIBUCION DE JI-CUADRADO, FISHER Y T-STUDENT
DISTRIBUCION DE JI-CUADRADO, FISHER Y T-STUDENTDISTRIBUCION DE JI-CUADRADO, FISHER Y T-STUDENT
DISTRIBUCION DE JI-CUADRADO, FISHER Y T-STUDENTJonatan Gabriel Linares
 
Prueba de hipótesis para distribuciones normal, y t student. Presentación dis...
Prueba de hipótesis para distribuciones normal, y t student. Presentación dis...Prueba de hipótesis para distribuciones normal, y t student. Presentación dis...
Prueba de hipótesis para distribuciones normal, y t student. Presentación dis...JAVIER SOLIS NOYOLA
 
Rresolución de ejercicios 1 (dca y dbca)
Rresolución de ejercicios 1 (dca y dbca) Rresolución de ejercicios 1 (dca y dbca)
Rresolución de ejercicios 1 (dca y dbca) Matilde Lascano
 

La actualidad más candente (20)

1. bloques al azar
1. bloques al azar1. bloques al azar
1. bloques al azar
 
Supuestos andeva
Supuestos andevaSupuestos andeva
Supuestos andeva
 
Método duncan
Método duncan Método duncan
Método duncan
 
Unidad 6. Diseño de Bloques Completos al Azar
Unidad 6. Diseño de Bloques Completos al AzarUnidad 6. Diseño de Bloques Completos al Azar
Unidad 6. Diseño de Bloques Completos al Azar
 
Diseño factorial general ejemplos
Diseño factorial general ejemplosDiseño factorial general ejemplos
Diseño factorial general ejemplos
 
6 diseños completamente aleatorizado y bloques al azar
6   diseños completamente aleatorizado y bloques al azar6   diseños completamente aleatorizado y bloques al azar
6 diseños completamente aleatorizado y bloques al azar
 
Diseño factorial de 3 factores
Diseño factorial de 3 factores Diseño factorial de 3 factores
Diseño factorial de 3 factores
 
Ejercicios cuadrados latinos ejercicio 2
Ejercicios cuadrados latinos ejercicio 2Ejercicios cuadrados latinos ejercicio 2
Ejercicios cuadrados latinos ejercicio 2
 
Ejercicios diseño de bloques completos al azar ejercicio 1
Ejercicios diseño de bloques completos al azar ejercicio 1Ejercicios diseño de bloques completos al azar ejercicio 1
Ejercicios diseño de bloques completos al azar ejercicio 1
 
Diseño COMPLETAMENTE al azar
Diseño COMPLETAMENTE al azar Diseño COMPLETAMENTE al azar
Diseño COMPLETAMENTE al azar
 
Problemas Disenos Factoriales
Problemas Disenos FactorialesProblemas Disenos Factoriales
Problemas Disenos Factoriales
 
Bloques al azar cuadrado latino
Bloques al azar cuadrado latinoBloques al azar cuadrado latino
Bloques al azar cuadrado latino
 
Tema 5 ejemplo 3
Tema 5 ejemplo 3Tema 5 ejemplo 3
Tema 5 ejemplo 3
 
Analisis de la varianza Est ind clase04
Analisis de la varianza Est ind clase04Analisis de la varianza Est ind clase04
Analisis de la varianza Est ind clase04
 
DISTRIBUCION DE JI-CUADRADO, FISHER Y T-STUDENT
DISTRIBUCION DE JI-CUADRADO, FISHER Y T-STUDENTDISTRIBUCION DE JI-CUADRADO, FISHER Y T-STUDENT
DISTRIBUCION DE JI-CUADRADO, FISHER Y T-STUDENT
 
Prueba de hipótesis para distribuciones normal, y t student. Presentación dis...
Prueba de hipótesis para distribuciones normal, y t student. Presentación dis...Prueba de hipótesis para distribuciones normal, y t student. Presentación dis...
Prueba de hipótesis para distribuciones normal, y t student. Presentación dis...
 
Rresolución de ejercicios 1 (dca y dbca)
Rresolución de ejercicios 1 (dca y dbca) Rresolución de ejercicios 1 (dca y dbca)
Rresolución de ejercicios 1 (dca y dbca)
 
Guia de ejercicios
Guia de ejerciciosGuia de ejercicios
Guia de ejercicios
 
DISEÑO DE BLOQUES COMPLETO AL AZAR 1
DISEÑO DE BLOQUES COMPLETO AL AZAR 1DISEÑO DE BLOQUES COMPLETO AL AZAR 1
DISEÑO DE BLOQUES COMPLETO AL AZAR 1
 
Pruebas de Bondad de Ajuste. Independencia y Homogenidad. Est ind clase10
Pruebas de Bondad de Ajuste. Independencia y Homogenidad. Est ind clase10Pruebas de Bondad de Ajuste. Independencia y Homogenidad. Est ind clase10
Pruebas de Bondad de Ajuste. Independencia y Homogenidad. Est ind clase10
 

Destacado

3 prueba del rango múltiple de duncan
3 prueba del rango múltiple de duncan3 prueba del rango múltiple de duncan
3 prueba del rango múltiple de duncanDalia Vidales
 
AnáLisis EstadíStico De Datos Usando R 1
AnáLisis EstadíStico De Datos Usando R 1AnáLisis EstadíStico De Datos Usando R 1
AnáLisis EstadíStico De Datos Usando R 1Pablo R.
 
Análisis de varianza: Diseños en bloques completos al azar
Análisis de varianza: Diseños en bloques completos al azarAnálisis de varianza: Diseños en bloques completos al azar
Análisis de varianza: Diseños en bloques completos al azarSergio Salgado Velazquez
 
Macronutrimentos y Micronutrientes esenciales para las plantas
Macronutrimentos y Micronutrientes esenciales para las plantasMacronutrimentos y Micronutrientes esenciales para las plantas
Macronutrimentos y Micronutrientes esenciales para las plantasSergio Salgado Velazquez
 
Bioestadística ANOVA 1, TUKEY,ENDODONCIA
Bioestadística ANOVA 1, TUKEY,ENDODONCIABioestadística ANOVA 1, TUKEY,ENDODONCIA
Bioestadística ANOVA 1, TUKEY,ENDODONCIAMauricio Ruiz Tinajero
 
39028492 distribucion-t-de-student-scrib
39028492 distribucion-t-de-student-scrib39028492 distribucion-t-de-student-scrib
39028492 distribucion-t-de-student-scribJesus Blumer
 
Unidad 11 Prueba de normalidad. Comparación de medias t de Student con SPSS
Unidad 11 Prueba de normalidad. Comparación de medias  t de Student con SPSSUnidad 11 Prueba de normalidad. Comparación de medias  t de Student con SPSS
Unidad 11 Prueba de normalidad. Comparación de medias t de Student con SPSSRicardo Ruiz de Adana
 

Destacado (20)

PRUEBA DE DUNCAN
 PRUEBA DE DUNCAN PRUEBA DE DUNCAN
PRUEBA DE DUNCAN
 
3 prueba del rango múltiple de duncan
3 prueba del rango múltiple de duncan3 prueba del rango múltiple de duncan
3 prueba del rango múltiple de duncan
 
AnáLisis EstadíStico De Datos Usando R 1
AnáLisis EstadíStico De Datos Usando R 1AnáLisis EstadíStico De Datos Usando R 1
AnáLisis EstadíStico De Datos Usando R 1
 
Análisis de varianza: Diseños en bloques completos al azar
Análisis de varianza: Diseños en bloques completos al azarAnálisis de varianza: Diseños en bloques completos al azar
Análisis de varianza: Diseños en bloques completos al azar
 
Diseno Completamente al Azar
Diseno Completamente al AzarDiseno Completamente al Azar
Diseno Completamente al Azar
 
Medidas de tendencia central y dispersion
Medidas de tendencia central y dispersionMedidas de tendencia central y dispersion
Medidas de tendencia central y dispersion
 
Estadistica ok ok ok (2)
Estadistica ok ok ok (2)Estadistica ok ok ok (2)
Estadistica ok ok ok (2)
 
Diseños experimentales
Diseños experimentalesDiseños experimentales
Diseños experimentales
 
Macronutrimentos y Micronutrientes esenciales para las plantas
Macronutrimentos y Micronutrientes esenciales para las plantasMacronutrimentos y Micronutrientes esenciales para las plantas
Macronutrimentos y Micronutrientes esenciales para las plantas
 
Exposicion mann whitney-2010
Exposicion mann whitney-2010Exposicion mann whitney-2010
Exposicion mann whitney-2010
 
Cultivo bambu
Cultivo bambuCultivo bambu
Cultivo bambu
 
T de student
T de studentT de student
T de student
 
Bioestadística ANOVA 1, TUKEY,ENDODONCIA
Bioestadística ANOVA 1, TUKEY,ENDODONCIABioestadística ANOVA 1, TUKEY,ENDODONCIA
Bioestadística ANOVA 1, TUKEY,ENDODONCIA
 
2012 3 distribucion-f_(fisher)
2012 3 distribucion-f_(fisher)2012 3 distribucion-f_(fisher)
2012 3 distribucion-f_(fisher)
 
39028492 distribucion-t-de-student-scrib
39028492 distribucion-t-de-student-scrib39028492 distribucion-t-de-student-scrib
39028492 distribucion-t-de-student-scrib
 
Orden Hemiptera
Orden HemipteraOrden Hemiptera
Orden Hemiptera
 
Unidad 11 Prueba de normalidad. Comparación de medias t de Student con SPSS
Unidad 11 Prueba de normalidad. Comparación de medias  t de Student con SPSSUnidad 11 Prueba de normalidad. Comparación de medias  t de Student con SPSS
Unidad 11 Prueba de normalidad. Comparación de medias t de Student con SPSS
 
Deficiencias Nutrimentales en Maiz
Deficiencias Nutrimentales en MaizDeficiencias Nutrimentales en Maiz
Deficiencias Nutrimentales en Maiz
 
T student
T  studentT  student
T student
 
Morfologia gramineas
Morfologia gramineasMorfologia gramineas
Morfologia gramineas
 

Similar a Análisis de varianza: diseños completamente al azar

Ejemplos resueltos de funciones especiales
Ejemplos resueltos de funciones especialesEjemplos resueltos de funciones especiales
Ejemplos resueltos de funciones especialesOrbelith Murillo
 
Ejercicio practico 1 10 2018
Ejercicio practico 1 10 2018Ejercicio practico 1 10 2018
Ejercicio practico 1 10 2018edidson fuentes
 
diseño de experimentos uni 3.pdf
diseño de experimentos uni 3.pdfdiseño de experimentos uni 3.pdf
diseño de experimentos uni 3.pdfPascualHernandezB
 
Respuestas de ejercicios
Respuestas de ejerciciosRespuestas de ejercicios
Respuestas de ejercicioscapimubi
 
Prueba del t student
Prueba del t studentPrueba del t student
Prueba del t studentLeticia KN
 
Tema 2 contrastes de significación (i)
Tema 2 contrastes de significación (i)Tema 2 contrastes de significación (i)
Tema 2 contrastes de significación (i)Francisco Molina
 
S02.s1 Estadistica Inferencial Distribucion Muestral.pdf
S02.s1 Estadistica Inferencial  Distribucion Muestral.pdfS02.s1 Estadistica Inferencial  Distribucion Muestral.pdf
S02.s1 Estadistica Inferencial Distribucion Muestral.pdfBruceLpezMelgar
 
S02.s1 Estadistica Inferencial Distribucion Muestral.pptx
S02.s1 Estadistica Inferencial  Distribucion Muestral.pptxS02.s1 Estadistica Inferencial  Distribucion Muestral.pptx
S02.s1 Estadistica Inferencial Distribucion Muestral.pptxBruceLpezMelgar
 
chi_cuad2010.ppt
chi_cuad2010.pptchi_cuad2010.ppt
chi_cuad2010.pptvanedz
 
Tarea Seminario 5 Estadística
Tarea Seminario 5 EstadísticaTarea Seminario 5 Estadística
Tarea Seminario 5 Estadísticaelenlopbac
 
Modelos matemáticos
Modelos matemáticosModelos matemáticos
Modelos matemáticosBuap
 
Diseño completamente aleatorizado
Diseño completamente aleatorizadoDiseño completamente aleatorizado
Diseño completamente aleatorizadon3n4
 

Similar a Análisis de varianza: diseños completamente al azar (20)

Ejemplos resueltos de funciones especiales
Ejemplos resueltos de funciones especialesEjemplos resueltos de funciones especiales
Ejemplos resueltos de funciones especiales
 
Clase ANOVA.ppt
Clase ANOVA.pptClase ANOVA.ppt
Clase ANOVA.ppt
 
Ejercicio practico 1 10 2018
Ejercicio practico 1 10 2018Ejercicio practico 1 10 2018
Ejercicio practico 1 10 2018
 
diseño de experimentos uni 3.pdf
diseño de experimentos uni 3.pdfdiseño de experimentos uni 3.pdf
diseño de experimentos uni 3.pdf
 
Trabajo 1 estadistica
Trabajo 1 estadisticaTrabajo 1 estadistica
Trabajo 1 estadistica
 
Respuestas de ejercicios
Respuestas de ejerciciosRespuestas de ejercicios
Respuestas de ejercicios
 
Prueba del t student
Prueba del t studentPrueba del t student
Prueba del t student
 
U0304
U0304U0304
U0304
 
U0304
U0304U0304
U0304
 
Folleto de estadística (1)
Folleto de estadística (1)Folleto de estadística (1)
Folleto de estadística (1)
 
Tema 2 contrastes de significación (i)
Tema 2 contrastes de significación (i)Tema 2 contrastes de significación (i)
Tema 2 contrastes de significación (i)
 
S02.s1 Estadistica Inferencial Distribucion Muestral.pdf
S02.s1 Estadistica Inferencial  Distribucion Muestral.pdfS02.s1 Estadistica Inferencial  Distribucion Muestral.pdf
S02.s1 Estadistica Inferencial Distribucion Muestral.pdf
 
Grados de liberta
Grados de libertaGrados de liberta
Grados de liberta
 
S02.s1 Estadistica Inferencial Distribucion Muestral.pptx
S02.s1 Estadistica Inferencial  Distribucion Muestral.pptxS02.s1 Estadistica Inferencial  Distribucion Muestral.pptx
S02.s1 Estadistica Inferencial Distribucion Muestral.pptx
 
chi_cuad2010.ppt
chi_cuad2010.pptchi_cuad2010.ppt
chi_cuad2010.ppt
 
Tarea Seminario 5 Estadística
Tarea Seminario 5 EstadísticaTarea Seminario 5 Estadística
Tarea Seminario 5 Estadística
 
Laboratorio 2.1
Laboratorio 2.1Laboratorio 2.1
Laboratorio 2.1
 
Modelos matemáticos
Modelos matemáticosModelos matemáticos
Modelos matemáticos
 
Diseño completamente aleatorizado
Diseño completamente aleatorizadoDiseño completamente aleatorizado
Diseño completamente aleatorizado
 
Estadistica II
Estadistica IIEstadistica II
Estadistica II
 

Último

Síndrome del Niño Maltratado signos de alerta
Síndrome del Niño Maltratado signos de alertaSíndrome del Niño Maltratado signos de alerta
Síndrome del Niño Maltratado signos de alertaanapauflores2007
 
terminologia medica en medicina y salud.
terminologia medica en medicina y salud.terminologia medica en medicina y salud.
terminologia medica en medicina y salud.SaritaMendozaChanco
 
Merryman & Pérez-Perdomo. - La tradicion jurídica romano-canónica [2015].pdf
Merryman & Pérez-Perdomo. - La tradicion jurídica romano-canónica [2015].pdfMerryman & Pérez-Perdomo. - La tradicion jurídica romano-canónica [2015].pdf
Merryman & Pérez-Perdomo. - La tradicion jurídica romano-canónica [2015].pdffrank0071
 
Hugo Ruiz - Principios de la Agricultura Sintropica.pptx
Hugo Ruiz - Principios de la Agricultura Sintropica.pptxHugo Ruiz - Principios de la Agricultura Sintropica.pptx
Hugo Ruiz - Principios de la Agricultura Sintropica.pptxhugoenriqueruizchaco1
 
MANUAL TRAUMATO 4NAAA JNUJVBSVBBDFBDFBDB.pdf
MANUAL TRAUMATO 4NAAA  JNUJVBSVBBDFBDFBDB.pdfMANUAL TRAUMATO 4NAAA  JNUJVBSVBBDFBDFBDB.pdf
MANUAL TRAUMATO 4NAAA JNUJVBSVBBDFBDFBDB.pdfDiegoAlexisCastilloR
 
Respuesta fisiológica de C3, C4 y plantas CAM en clima cambiante.pptx
Respuesta fisiológica de C3, C4 y plantas CAM en clima cambiante.pptxRespuesta fisiológica de C3, C4 y plantas CAM en clima cambiante.pptx
Respuesta fisiológica de C3, C4 y plantas CAM en clima cambiante.pptxabrilhernandez45
 
ADMINISTRACION DE MEDICAMENTOS LABORADOS
ADMINISTRACION DE MEDICAMENTOS LABORADOSADMINISTRACION DE MEDICAMENTOS LABORADOS
ADMINISTRACION DE MEDICAMENTOS LABORADOSssuser0d21ae
 
9.2 Cinética del cultivo por lotes (1).pdf
9.2 Cinética del cultivo por lotes (1).pdf9.2 Cinética del cultivo por lotes (1).pdf
9.2 Cinética del cultivo por lotes (1).pdfruddystacy1998
 
BANCO DE PREGUNTAS 2DA SEM CLASE 1a.pptx
BANCO DE PREGUNTAS 2DA SEM CLASE 1a.pptxBANCO DE PREGUNTAS 2DA SEM CLASE 1a.pptx
BANCO DE PREGUNTAS 2DA SEM CLASE 1a.pptxantonioparedes28p
 
Métodos de conservación de microorganismos.pptx
Métodos de conservación de microorganismos.pptxMétodos de conservación de microorganismos.pptx
Métodos de conservación de microorganismos.pptxSolLinaresCPaola
 
Abdomen agudo, que es, clasificación y generalidades
Abdomen agudo, que es, clasificación y generalidadesAbdomen agudo, que es, clasificación y generalidades
Abdomen agudo, que es, clasificación y generalidadesanapauflores2007
 
5to sec - UNIDAD 0 - Actividad 4 - CyT Diseña 2024.pptx
5to sec - UNIDAD 0 - Actividad 4 - CyT Diseña 2024.pptx5to sec - UNIDAD 0 - Actividad 4 - CyT Diseña 2024.pptx
5to sec - UNIDAD 0 - Actividad 4 - CyT Diseña 2024.pptxMaryoriCastaedaMudar
 
1. FISIOLOGIA RESPIRATORIA APLICADA A LA VENTILACIÓN MECÁNICA.pptx
1. FISIOLOGIA RESPIRATORIA APLICADA A LA VENTILACIÓN MECÁNICA.pptx1. FISIOLOGIA RESPIRATORIA APLICADA A LA VENTILACIÓN MECÁNICA.pptx
1. FISIOLOGIA RESPIRATORIA APLICADA A LA VENTILACIÓN MECÁNICA.pptxjuansuarez760083
 
CuidadoCR-Hemodinamia-Edwards.pdf libro.
CuidadoCR-Hemodinamia-Edwards.pdf libro.CuidadoCR-Hemodinamia-Edwards.pdf libro.
CuidadoCR-Hemodinamia-Edwards.pdf libro.antilhue72
 
Las propiedades fisicas de los minerales .pdf
Las propiedades fisicas de los minerales .pdfLas propiedades fisicas de los minerales .pdf
Las propiedades fisicas de los minerales .pdfyaisdiazca
 
CULTURA TIAHUANACO-culturas peruanas.pptx
CULTURA TIAHUANACO-culturas peruanas.pptxCULTURA TIAHUANACO-culturas peruanas.pptx
CULTURA TIAHUANACO-culturas peruanas.pptx2021370019
 
EXPLORACIONgeoquimica_______________.ppt
EXPLORACIONgeoquimica_______________.pptEXPLORACIONgeoquimica_______________.ppt
EXPLORACIONgeoquimica_______________.pptYaminneLaverianoEspi
 
Reino Protista: su clasificación y características
Reino Protista: su clasificación y característicasReino Protista: su clasificación y características
Reino Protista: su clasificación y característicasmiguellopez895525
 
2do Sec - UNIDAD 0 - Actividad 4 - CyT Diseña 2024.pptx
2do Sec - UNIDAD 0 - Actividad 4 - CyT Diseña 2024.pptx2do Sec - UNIDAD 0 - Actividad 4 - CyT Diseña 2024.pptx
2do Sec - UNIDAD 0 - Actividad 4 - CyT Diseña 2024.pptxMaryoriCastaedaMudar
 
FORMATO ODONTOGRAMA dental asklDnasdklads
FORMATO ODONTOGRAMA dental asklDnasdkladsFORMATO ODONTOGRAMA dental asklDnasdklads
FORMATO ODONTOGRAMA dental asklDnasdkladsJoseLuisIsazaJose
 

Último (20)

Síndrome del Niño Maltratado signos de alerta
Síndrome del Niño Maltratado signos de alertaSíndrome del Niño Maltratado signos de alerta
Síndrome del Niño Maltratado signos de alerta
 
terminologia medica en medicina y salud.
terminologia medica en medicina y salud.terminologia medica en medicina y salud.
terminologia medica en medicina y salud.
 
Merryman & Pérez-Perdomo. - La tradicion jurídica romano-canónica [2015].pdf
Merryman & Pérez-Perdomo. - La tradicion jurídica romano-canónica [2015].pdfMerryman & Pérez-Perdomo. - La tradicion jurídica romano-canónica [2015].pdf
Merryman & Pérez-Perdomo. - La tradicion jurídica romano-canónica [2015].pdf
 
Hugo Ruiz - Principios de la Agricultura Sintropica.pptx
Hugo Ruiz - Principios de la Agricultura Sintropica.pptxHugo Ruiz - Principios de la Agricultura Sintropica.pptx
Hugo Ruiz - Principios de la Agricultura Sintropica.pptx
 
MANUAL TRAUMATO 4NAAA JNUJVBSVBBDFBDFBDB.pdf
MANUAL TRAUMATO 4NAAA  JNUJVBSVBBDFBDFBDB.pdfMANUAL TRAUMATO 4NAAA  JNUJVBSVBBDFBDFBDB.pdf
MANUAL TRAUMATO 4NAAA JNUJVBSVBBDFBDFBDB.pdf
 
Respuesta fisiológica de C3, C4 y plantas CAM en clima cambiante.pptx
Respuesta fisiológica de C3, C4 y plantas CAM en clima cambiante.pptxRespuesta fisiológica de C3, C4 y plantas CAM en clima cambiante.pptx
Respuesta fisiológica de C3, C4 y plantas CAM en clima cambiante.pptx
 
ADMINISTRACION DE MEDICAMENTOS LABORADOS
ADMINISTRACION DE MEDICAMENTOS LABORADOSADMINISTRACION DE MEDICAMENTOS LABORADOS
ADMINISTRACION DE MEDICAMENTOS LABORADOS
 
9.2 Cinética del cultivo por lotes (1).pdf
9.2 Cinética del cultivo por lotes (1).pdf9.2 Cinética del cultivo por lotes (1).pdf
9.2 Cinética del cultivo por lotes (1).pdf
 
BANCO DE PREGUNTAS 2DA SEM CLASE 1a.pptx
BANCO DE PREGUNTAS 2DA SEM CLASE 1a.pptxBANCO DE PREGUNTAS 2DA SEM CLASE 1a.pptx
BANCO DE PREGUNTAS 2DA SEM CLASE 1a.pptx
 
Métodos de conservación de microorganismos.pptx
Métodos de conservación de microorganismos.pptxMétodos de conservación de microorganismos.pptx
Métodos de conservación de microorganismos.pptx
 
Abdomen agudo, que es, clasificación y generalidades
Abdomen agudo, que es, clasificación y generalidadesAbdomen agudo, que es, clasificación y generalidades
Abdomen agudo, que es, clasificación y generalidades
 
5to sec - UNIDAD 0 - Actividad 4 - CyT Diseña 2024.pptx
5to sec - UNIDAD 0 - Actividad 4 - CyT Diseña 2024.pptx5to sec - UNIDAD 0 - Actividad 4 - CyT Diseña 2024.pptx
5to sec - UNIDAD 0 - Actividad 4 - CyT Diseña 2024.pptx
 
1. FISIOLOGIA RESPIRATORIA APLICADA A LA VENTILACIÓN MECÁNICA.pptx
1. FISIOLOGIA RESPIRATORIA APLICADA A LA VENTILACIÓN MECÁNICA.pptx1. FISIOLOGIA RESPIRATORIA APLICADA A LA VENTILACIÓN MECÁNICA.pptx
1. FISIOLOGIA RESPIRATORIA APLICADA A LA VENTILACIÓN MECÁNICA.pptx
 
CuidadoCR-Hemodinamia-Edwards.pdf libro.
CuidadoCR-Hemodinamia-Edwards.pdf libro.CuidadoCR-Hemodinamia-Edwards.pdf libro.
CuidadoCR-Hemodinamia-Edwards.pdf libro.
 
Las propiedades fisicas de los minerales .pdf
Las propiedades fisicas de los minerales .pdfLas propiedades fisicas de los minerales .pdf
Las propiedades fisicas de los minerales .pdf
 
CULTURA TIAHUANACO-culturas peruanas.pptx
CULTURA TIAHUANACO-culturas peruanas.pptxCULTURA TIAHUANACO-culturas peruanas.pptx
CULTURA TIAHUANACO-culturas peruanas.pptx
 
EXPLORACIONgeoquimica_______________.ppt
EXPLORACIONgeoquimica_______________.pptEXPLORACIONgeoquimica_______________.ppt
EXPLORACIONgeoquimica_______________.ppt
 
Reino Protista: su clasificación y características
Reino Protista: su clasificación y característicasReino Protista: su clasificación y características
Reino Protista: su clasificación y características
 
2do Sec - UNIDAD 0 - Actividad 4 - CyT Diseña 2024.pptx
2do Sec - UNIDAD 0 - Actividad 4 - CyT Diseña 2024.pptx2do Sec - UNIDAD 0 - Actividad 4 - CyT Diseña 2024.pptx
2do Sec - UNIDAD 0 - Actividad 4 - CyT Diseña 2024.pptx
 
FORMATO ODONTOGRAMA dental asklDnasdklads
FORMATO ODONTOGRAMA dental asklDnasdkladsFORMATO ODONTOGRAMA dental asklDnasdklads
FORMATO ODONTOGRAMA dental asklDnasdklads
 

Análisis de varianza: diseños completamente al azar

  • 1. Universidad Popular de la Chontalpa Análisis de Varianza (ANOVA) y prueba de Tukey H. Cárdenas, Tabasco. Martes 08 de Abril del 2014. “Producir y Socializar el Saber” Elaboro: Sergio Salgado Velázquez MATERIA: Diseños Experimentales
  • 2.  Experimento de camote, se estudio el efecto de dos virus (Spfmv y Spcsv)  Los tratamientos fueron los siguientes:  T1: CC (Spcsv): Enanismo clorótico del camote  T2: FF ( Spfmv): Moteado plumoso  T3: FC (Spfmv y Spcsv): Complejo viral  T4: OO (testigo): Plantas sanas  En cada parcela se sembró 50 plantas de camote, se utilizaron 12 parcelas, cada tratamiento con 3 repeticiones. ANOVA:
  • 3.  Al final del experimento se evaluó el peso total en kilos. La transmisión de virus se hizo en los esquejes y estos se sembraron en campo. ANOVA: Tratamiento Repeticiones Total Xi. Media Xi.1 2 3 CC 28.5 21.7 23 73.2 24.4 FC 14.9 10.6 13.1 38.6 12.9 FF 41.8 39.2 28 109 36.3 OO 38.2 40.4 32.1 111 36.9 Xtotal =332 Xmedia=27.6
  • 4. ANOVA: 48.1326 12 )332( 81.10511 )( 22 2    n X XSTC 69.1164 12 )332( 3 )111( ... 3 )2.73()( 22222    n X n T SCT C C 79.16169.116448.1326  SCTSCTOTALSCE SUMA DE CUADRADOS TOTAL SUMA DE CUADRADOS DEBIDOS AL TRATAMIENTO Tc = Total de cada tratamiento nc = Número de observaciones de cada tratamiento SUMA DE CUADRADOS DEL ERROR
  • 5. ANOVA: TABLA ANOVA: Cuadrado Medio de Tratamientos: FUENTE DE VARIACIÓN SUMA DE CUADRADOS GRADOS DE LIBERTAD MEDIA DE CUADRADOS FCAL FTAB TRATAMIENTOS 1164.69 3 388.23 ERROR 161.79 8 S2 = 20.22 TOTAL 1326.48 11 23.388 3 69.1164 1    t SCT CMT Cuadrado Medio del Error: 2 22.20 8 9.161 )( S tiri SCE CME    δ=0.05%
  • 6. ANOVA: TABLA ANOVA: F Calculada: FUENTE DE VARIACIÓN SUMA DE CUADRADOS GRADOS DE LIBERTAD MEDIA DE CUADRADOS FCAL FTAB TRATAMIENTOS 1164.69 3 388.23 19.20 4.07 ERROR 161.79 8 S2 = 20.22 TOTAL 1326.48 11 20.19 22.20 23.388 2  S CMT Fcal δ=0.05% Por lo tanto como FCAL = 19.20 > 4.07, rechazamos H0 y concluimos que los tratamientos difieren en sus medias.
  • 7. Comparación de Medias: CONTRASTE DE HIPOTESIS: Cada tratamiento se va a contrastar contra el tratamiento testigo (OO). Para formular si T1≠OO formulamos el contraste Q= OO-T1 PARAMETROS (Ti) T1 T2 T3 OO Coeficientes (Ci) -1 0 0 1 Medias (Ῡi.) 24.4 12.9 36.3 36.9 Tamaños de muestra (ni) 3 3 3 3 ∑Ci = 0 Q = ∑Ci Ti = OO - T1 ộ = ∑CiῩi. = 36.9 – 24.4 ộ = ∑CiῩi. = 12.5 ∑ Ci 2 / n1 = 1/3 + 1/3= 0.66
  • 8. Comparación de Medias: Un estimador de la  2 ộ se consigue sustituyendo σ2 por el cuadrado medio del error (C.M.E.) obtenido de la tabla del análisis de varianza. Var(ộ ) =  2 ộ = 0.66 2 S2 ộ = (0.66)(20.22) = 13.34 (C.M.E.= 20.22) Probar T1 = T2 en oposición a T1 ≠ T2 es equivalente a probar H0: Q = 0 en oposición a Q ≠ 0, donde Q = T1 - T2 por lo tanto la estadística adecuada es:
  • 9. Comparación de Medias: 42.3 34.13 05.12    La cual debe compararse con tα/2 para comparar si se rechaza H0 con un nivel α de significancia (los G.L. son los del C.M.E, en la Tabla de A. de V.). El valor de t vemos que H0 se rechaza con α = 0.05%, con 8 g.l. por lo que concluimos que hay diferencias entre las medias de los tratamientos T1 y OO Valor de tablas 2.3060
  • 10. Comparación de Medias: 57.6 34.13 024    Valor de tablas 2.3060 ộ = ∑CiῩi. = 36.9 – 12.9 ộ = ∑CiῩi. = 24 Q = ∑Ci Ti = OO - T2 16.0 34.13 06.0    ộ = ∑CiῩi. = 36.9 – 36.3 ộ = ∑CiῩi. = 0.6 Q = ∑Ci Ti = OO – T3 El valor de t vemos que H0 se rechaza con α = 0.05%, con 8 g.l. por lo que concluimos que hay diferencias entre las medias de los tratamientos T2 y OO El valor de t vemos que H0 se acepta con α = 0.05%, con 8 g.l. por lo que concluimos que no hay diferencias entre las medias de los tratamientos T3 y OO
  • 11. Comparación de Medias: PRUEBA DE TUKEY: 1. Número de comparaciones múltiples (pares de medias, de tratamientos o muestras) o de diferencias entre a muestras. = a(a-1) 2 Formula de pares (a = número de tratamientos) = 4(4-1) 2 = 12 2 = 6
  • 12. Comparación de Medias: 2. Calcular un valor teórico común o diferencia minina significativa (DMS), con la formula: W = qαSx = (4.53)(1.30)= 5.889 ( =0.05%) Sx = error estándar de la media = S2 n = CM o varianza del error experimental n = número de observaciones, repeticiones o valores para calcular las medias qα = valor de t (tablas) = 20.22 12 S2 El valor de q se encuentra en tablas con el número de a de muestras (tratamientos 4), G.L. del error (8) y, para el nivel de significancia α = 0.05%.Valor de 4.53.
  • 13. Comparación de Medias: T muestras A B AB …1 C AC …2 D AD….3 BC….4 BD….5 DC….6 Tratam Media Xi. A. OO 36.9 B. FF 36.3 C. CC 24.4 D. FC 12.9 Comparación de pares de medias Diferencia de medias Valor W = qαSx =0.05 Significa ncia A – B 36.9 – 36.3 0.6 4.53 < NS A – C 36.9 – 24.4 12.5 4.53 > ** A – D 36.9 – 12.9 24 4.53 > ** B– C 36.3 – 24.4 11.9 4.53 > ** B– D 36.3 – 12.9 23.4 4.53 > ** D – C 12.9 – 24.6 -11.5 4.53 > **