1. Análisis de Varianza ANOVA
1.1. Estructura del cuadro ANOVA
1.1.1. PRESENTA
1.1.1.1. FUENTES DE VARIACIÓN
1.1.1.2. GRADOS DE LIBERTAD
1.1.1.3. SUMAS DE CUADRADOS
1.1.1.4. CUADRADOS MEDIOS
1.1.1.5. VALOR F
1.1.1.6. PROBABILIDAD DE SIGNIFICACIÓN
1.2. Ventajas de los Cuadros Latinos
1.2.1. ÚTILES CUANDO
1.2.1.1. Los RENGLONES y COLUMNAS representan FACTORES de interés
1.2.1.1.1. Sin RESTRICCIONES sobre la ALEATORIZACIÓN
1.3. Desventajas de los cuadros latinos
1.3.1. EN CUADROS LATINOS PEQUEÑOS
1.3.1.1. Ofrecen un número LIMITADO DE GRADOS DE LIBERTAD DEL ERROR
1.3.1.1.1. Lo que puede requerir RÉPLICAS para aumentar la VALIDEZ DEL ANÁLISIS
2. Diseño en Cuadros Latinos
2.1. CARACTERÍSTICAS
2.1.1. Controla tres fuentes de VARIABILIDAD
2.1.2. Asegura que cada nivel del FACTOR PRINCIPAL aparezca una vez en cada FILA y COLUMNA
2.2. Procedimiento para construir un Cuadro Latino
2.2.1. Se elige ALEATORIAMENTE un cuadrado latino
2.2.2. Se asigna el orden de filas y columnas
2.2.3. Se asignan los factores a las filas, columnas y letras
2.3. Supuestos en un diseño de Cuadros Latinos
2.3.1. PARA QUE EL ANÁLISIS DE VARIANZA SEA VÁLIDO
2.3.1.1. Deben cumplirse supuestos de NORMALIDAD
2.3.1.2. HOMOCEDASTICIDAD
2.3.1.3. INDEPENDENCIA
2.3.1.4. ADITIVIDAD
3. Experimentos Factoriales
3.1. VENTAJAS
3.1.1. Amplían la base de INFERENCIA
3.1.1.1. Al estudiar un factor en diferentes CONDICIONES representadas por otros FACTORES
3.2. DESVENTAJAS
3.2.1. REQUIEREN
3.2.1.1. Un MAYOR NÚMERO de unidades experimentales
3.2.1.1.1. Lo que incrementa
3.3. Interacción en Experimentos
3.3.1. PERMITEN ESTUDIAR
3.3.1.1. Como el efecto de un FACTOR se modifica por los NIVELES de otros FACTORES
3.3.1.1.1. Lo que revela INTERACCIONES SIGNIFICATIVAS
4. Análisis de Varianza (ANOVA)
4.1. Definición y propósito
4.1.1. Es una técnica estadística que se utiliza para comparar las varianzas entre las medias.
4.1.1.1. De diferentes grupos y determinan si existen diferencias significativas entre ellas.
4.2. Tipos de ANOVA
4.2.1. ENTRE SUJETOS
4.2.2. MEDICIONES REPETIDAS
4.2.3. DE UNA VÍA
4.2.4. DE DOS VÍAS
4.3. Estadístico F
4.3.1. Es el ratio entre la VARIANZA de las MEDIAS DE LOS GRUPOS
4.3.1.1. Y la VARIANZA DENTRO DE LOS GRUPOS
5. Diseño Factorial
5.1. Definición
5.1.1. Tipo de experimento que permite estudiar los efectos de VARIOS FACTORES SOBRE UNA RESPUESTA.
5.1.1.1. Varían los niveles de todos los FACTORES SIMULTÁNEAMENTE
5.2. Tipos de Diseño Factorial
5.2.1. COMPLETOS
5.2.1.1. Se ensayan TODAS las COMBINACIONES POSIBLES de tratamientos
5.2.2. INCOMPLETOS
5.2.2.1. Solo se ensayan ALGUNAS COMBINACIONES
5.3. Modelo Aditivo Lineal
5.3.1. Expresión algebraica que SINTETIZA TODOS LOS FACTORES
5.3.1.1. AYUDA EN
5.3.1.1.1. Identificar cuáles son INDEPENDIENTES
6. Requerimientos del ANOVA
6.1. Supuestps del ANOVA
6.1.1. PARA APLICARLO
6.1.1.1. Se requiere que los datos sean INDEPENDIENTES
6.1.1.2. Que las POBLACIONES sean NORMALES
6.1.1.3. Que las VARIANZAS sean IGUALES entre los GRUPOS
6.2. Prueba de normalidad
6.2.1. Se utiliza para verificar si los datos siguen una DISTRIBUCIÓN NORMAL
6.2.1.1. Lo cual es un supuesto fundamental para el ANOVA
6.3. Decisión sobre la hipótesis nula
6.3.1. Se basa en la COMPARACIÓN DEL ESTADÍSTICO F con los valores críticos en la TABLA DE F
6.3.1.1. Considera un nivel de SIGNIFICACIÓN ESPECÍFICO