Este documento presenta tres ejercicios de análisis estadístico utilizando el software InfoStat para comparar medias. El primer ejercicio compara las medias de volumen de dos procedencias de pino hondureño utilizando una prueba t e identifica que no son estadísticamente diferentes. El segundo ejercicio evalúa el efecto de tres niveles de sombra en la biomasa de una gramínea mediante un análisis de varianza y encuentra diferencias significativas entre los tratamientos. El tercer ejercicio analiza el rendim

1. ESPOCH
Facultad de Recursos Naturales
Escuela de Ingeniería Forestal
Docente. Ing. Raúl a. Ramos V.
Ejercicios para análisis (Comparación de medias independientes, DCA,
BCA)
Comparación de dos medias Independientes
EJERCICO 1
Se tienen datos de dos procedencias de
pino hondureño, las que van a
compararse sobre la base de su
producción en volumen.
Los volúmenes (m3
) de 11 árboles de
cada procedencia son:
Procedencia 1: 11, 5, 9, 8, 10, 11, 10,
8, 11, 8, 8
Procedencia 2: 9, 6, 9, 9, 13, 8, 6, 5,
6, 10, 7
PROCESO DE ANALISIS EN INFOSTAT
1. Construir/importar la tabla/base de datos en
INFOSTAT
a) OPCIÓN 1 = PRUEBA t
2. ESTADISTICAS
3. INFERENCIA BASADO EN DOS MUESTRAS
4. PRUEBA T
5. VARIABLE = m3
6. CRITERIO = PROCEDENCIA
7. ACEPTAR
SALIDA DE INFOSTAT
Nueva tabla : 12/07/2015 - 12:45:05 - [Versión : 11/08/2014]
Prueba T para muestras Independientes
Variable:m3 - Clasific:procedencia - prueba:Bilateral
Grupo 1 Grupo 2
1 2
n 11 11
Media 9,00 8,00
Media(1)-Media(2) 1,00
LI(95) -0,87
LS(95) 2,87
pHomVar 0,4775

2. T 1,12
p-valor 0,2768
INTERPRETACIÓN
p-valor multiplicado por 100
0 -1 = ** Altamente significativo (1%)
1,1-5 = * Significativo al 5%
5 = NO SIGNIFICATIVO
En el ejercicio p-valor de procedencias = 0,2768 x 100 = 27,68 =NS
Aceptamos Ho que indica µ1= µ2 y rechazamos H1 µ1≠ µ2
Las medias de volumen m3 de las procedencias de pino Hondureño son similares
estadísticamente al presentar un p-valor de 27,68.
b) OPCION 2 = ADEVA
PROCESO DE ANALISIS EN INFOSTAT
1. Construir/importar la tabla/base de datos en INFOSTAT
2. ESTADISTICAS
3. ANALISIS DE VARIANZA
4. VARIABLES DEPENDIENTES = m3
5. VARIABLE DE CLASIFICACIÓN = PROCEDENCIA
6. COMPARACIONES = DUNKAN PROCEDENCIAS
7. ACEPTAR
Salida de infostat
Nueva tabla : 12/07/2015 - 12:37:22 - [Versión : 11/08/2014]
Análisis de la varianza
Variable N R² R² Aj CV
m3 22 0,06 0,01 24,68
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo. 5,50 1 5,50 1,25 0,2768
procedencia 5,50 1 5,50 1,25 0,2768
Error 88,00 20 4,40
Total 93,50 21
Test:Duncan Alfa=0,05
Error: 4,4000 gl: 20
procedencia Medias n E.E.
1 9,00 11 0,63 A
2 8,00 11 0,63 A
Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0,05)
INTERPRETACIÓN IDEM ANTERIOR.

3. Diseño Completamente al Azar
Comparación de tres medias Independientes
EJERCICO 2
La cantidad de sombra determina el crecimiento en algunas especies de gramíneas. Para evaluar
el efecto de la sombra sobre una especie se definieron tres tratamientos: Pleno sol, Sombra media
y Sombra alta. El ensayo se realizó en 15 macetas que fueron sembradas con esta especie y
dispuestas al azar en lugares representando estos tratamientos. La variable evaluada fue la
biomasa de materia seca (gr) cosechada en cada maceta.
PROCESO DE ANALISIS EN INFOSTAT
1. Construir/importar la tabla/base de datos en INFOSTAT
2.ESTADISTICAS
3. ANALISIS DE VARIANZA
4. VARIABLES DEPENDIENTES = m3
5. VARIABLE DE CLASIFICACIÓN = PROCEDENCIA
6. COMPARACIONES = DUNKAN PROCEDENCIAS
7. ACEPTAR
SALIDA DE INFOSTAT
D:INIAPRAUL RAMOSU ESPOCHSEMESTRE MAYO-AGOSTO 2015FORESTALDISEÑO
EXPERIMENTALejercicios infostatComparación de tres medias (sombra
macetas).IDB2 : 12/07/2015 - 13:32:48 - [Versión : 11/08/2014]
Análisis de la varianza
Variable N R² R² Aj CV
Biomasa gr/ maseta 15 0,83 0,81 10,48

4. Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo. 82,20 2 41,10 29,90 <0,0001
Tratamiento 82,20 2 41,10 29,90 <0,0001
Error 16,49 12 1,37
Total 98,69 14
INTERPRETACIÓN
p-valor multiplicado por 100
0 -1 = ** Altamente significativo (1%)
1,1-5 = * Significativo al 5%
5 = NO SIGNIFICATIVO
En el ejercicio p-valor de procedencias = 0,0001x 100 = 0,01=**
Se rechaza la hipótesis nula de igualdad de medias (µ1= µ2 = µ3) de biomasa para
los tres tratamientos de sombra, por tanto aceptamos la hipótesis alternativa,
en la cual se indica que al menos una de las condiciones de sombra produce una
biomasa diferente de las restantes.
COMPARACIÓN DE MEDIAS
Test:LSD Fisher Alfa=0,05 DMS=1,61559
Error: 1,3746 gl: 12
Tratamiento Medias n E.E.
1 13,09 5 0,52 A
2 12,59 5 0,52 A
3 7,89 5 0,52 B
Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0,05)
Test:Tukey Alfa=0,05 DMS=1,97823
Error: 1,3746 gl: 12
Tratamiento Medias n E.E.
1 13,09 5 0,52 A
2 12,59 5 0,52 A
3 7,89 5 0,52 B
Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0,05)
Test:Duncan Alfa=0,05
Error: 1,3746 gl: 12
Tratamiento Medias n E.E.
1 13,09 5 0,52 A
2 12,59 5 0,52 A
3 7,89 5 0,52 B
Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0,05)
Verificación de supuestos del análisis = TRABAJAR CON LOS RESIDUOS Y PREDICHOS
La prueba de separación de medias identifica dos grupos de clasificación del rendimiento,
ubicándole en el primer grupo con los mejores promedios a los tratamientos pleno sol y sombra
media con 13,09 y 12,59 g/planta, respectivamente y en el segundo grupo se encuentra el
tratamiento sombra alta con el menor promedio (7,89 g/planta).

5. Al correr el adeva guardamos predichos y
residuos
Grafico QQ plot de RECIDUOS
Grafico dispersión RECIDUOS (Y) vs
PREDICHOS (X)
-2,01 -1,04 -0,06 0,91 1,89
Cuantiles de una Normal(-5,9212E-017,1,1782)
-2,01
-1,04
-0,06
0,91
1,89
Cuantilesobservados(RDUO_Biomasagr/maseta)
n= 15 r= 0,980 (RDUO_Biomasa gr/ maseta)
Título
7,63 9,06 10,49 11,92 13,35
PRED_Biomasa gr/ maseta
-2,19
-1,22
-0,24
0,73
1,70
RDUO_Biomasagr/maseta
Título

6. Diseño de Bloques Completos al Azar
EJERCICO 3
Se realizó un ensayo para evaluar el rendimiento en kg de materia seca por hectárea de una forrajera con
distintos aportes de N2 en forma de urea. Las dosis de urea probadas fueron 0 (control), 75, 150, 225 y 300
kg/ha. El ensayo se realizó en distintas zonas, en las que por razones edáficas y climáticas se podían prever
rendimientos diferentes. Las zonas en este caso actuaron como bloques. El diseño a campo se ilustra en la
Figura 1. Los datos se encuentran en el archivo Bloque.
Figura 1: Asignación de tratamientos en un diseño en bloques completos aleatorizados.
1. Construir/importar la tabla/base de datos en INFOSTAT
1. ESTADISTICAS
2. ANALISIS DE VARIANZA
3. VARIABLES DEPENDIENTES = m3
4. VARIABLE DE CLASIFICACIÓN = PROCEDENCIA
5. COMPARACIONES = DUNKAN PROCEDENCIAS
6. ACEPTAR
CORRIDO DE INFOSTAT
Variable N R² R² Aj CV
Rendimiento 20 0,94 0,90 5,83

7. Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo. 4494763,30 7 642109,04 24,88 <0,0001
Tratamiento 4291444,30 4 1072861,08 41,57 <0,0001
Bloque 203319,00 3 67773,00 2,63 0,0983
Error 309716,50 12 25809,71
Total 4804479,80 19
Test:Duncan Alfa=0,05
Error: 25809,7083 gl: 12
Tratamiento Medias n E.E.
300 3237,75 4 80,33 A
225 3093,50 4 80,33 A B
150 2973,00 4 80,33 B
75 2498,50 4 80,33 C
0 1972,75 4 80,33 D
Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0,05)