analisis de la varianza

ANALISIS DE LA VARIANCIA
Es una técnica estadística que sirve para analizar la variación total de los resultados experimentales
de un diseño en particular, descomponiéndolo en fuentes de variación independientes
atribuibles a cada uno de los efectos en que constituye el diseño experimental
Esta técnica tiene como objetivo identificar la importancia de los diferentes factores ó tratamientosen estudio y determinar como interactúan entre sí.
HIPOTESIS ESTADISTICA
Es el supuesto que se hace sobre el valor de un parámetro (constante que caracteriza a una
población) el cual puede ser validado mediante una prueba estadística.
En la investigación agraria al realizar un análisis estadístico utilizando el ANVA de un diseño
experimental, la hipótesis a probar es si los tratamientostienen el mismo efecto sobre la variable
que se estudia, es así como se tienen las hipótesis planteada (Hp) e hipótesis alterna (Ha):
Hp: ti = 0 (Los i tratamientos tienen el mismo efecto sobre la variable en estudio)
Ha: ti ¹ 0 (No todos los tratamientos tienen el mismo efecto sobre la variable en estudio)
Al probar la hipótesis estadística el investigador está propenso a cometer los siguientestipos de errores:
Error Tipo I: Se comete cuando se rechaza la hipótesis que se plantea, siendo esta hipótesis
falsa; la magnitud de este error es fijado por el investigador y constituye el “nivel de
significación de la prueba”; usualmente los valores usados como nivel de significación son
0.05 ó 0.01.
Error tipo II: Se comete cuando se acepta la hipótesis que se plantea, siendo esta hipótesisfalsa; la magnitud de este error no se puede fijar, pero si es posible minimizar utilizando un
tamaño adecuado de muestra.
PRINCIPIOS BASICOS DEL DISEÑO EXPERIMENTAL
Los principios básicos del diseño experimental son: repetición, aleatorización, y control
local.
Repetición: Viene a ser la reproducción o réplica del experimento básico (asignación de un tratamiento
a una unidadexperimental). Las principales razones por las cuales es deseable la repetición son :
Primero por que proporciona una estimación del error experimental, siendo tal estimación confiable
a medida que aumenta el número de repeticiones, y segundo permite estimaciones más precisas del
tratamiento en estudio.
Aleatorización: Consiste en la asignación al azar de los tratamientos en estudio a las unidadesexperimentales
con el propósito de asegurar que un determinado tratamiento no presente sesgo. Por
otro lado la aleatorización hace válidos los procesos de inferencia y las pruebas estadísticas.
Control Local (Control del error Experimental): Consiste en tomar medidas dentro del diseño experimental
para hacerlo más eficiente, de tal manera que pueda permitir la reducción del error
experimental y asíhacerla más sensible a cualquier prueba de significación.
SUPUESTOS ACERCA DEL MODELO ESTADISTICO
Los supuestos necesarios del modelo estadístico son:
a. Aditividad: Los factores o componentes del modelo estadístico son aditivos, es decir la
variable respuesta es la suma de los efectos del modelo estadístico.
b. Linealidad: La relación existente entre los factores o componentes del modeloestadístico
es del tipo lineal.
c. Normalidad: Los valores resultado del experimento provienen de una distribución de
probabilidad «Normal» con media m y variancia s2 .
d. Independencia: Los resultados observados de un experimento son independientes entre sí.
e. Variancias Homogéneas (Homocedasticidad): Las diversas poblaciones generadas por la
aplicación de dos o más tratamientos tienenvariancias homogéneas (variancia común).
TIPOS DE MODELOS ESTADISTICOS
De acuerdo a la selección de los tratamientos y otros factores se tiene la siguiente clasificación:
Modelo I (Efectos Fijos):
Se presenta cuando los tratamientos y demás factores que intervienen en un experimento son
fijados por el investigador; es decir, no se efectúa una elección aleatoria. En estos casos las
conclusiones...