Covarianza
Páginas: 2 (310 palabras)
Publicado: 1 de diciembre de 2014
ANÁLISIS DE COVARIANZA.
INTRODUCCION
Uno de los problemas con el que frecuentemente se enfrenta el investigador, es el de controlar aquellos factores que no le es posible medir y cuyo efectonopuede justificar, los cuales constituyen el error experimental. Una de las formas de minimizar este error es mediante la aleatorización de los tratamientos y la utilización de materialexperimentalmuy homogéneo.
Ronald Fisher en 1932 desarrollo una técnica conocida como “Análisis de Covarianza”; este análisis proporciona una técnica mediante la cual se puede subsanar el problema defalta dehomogeneidad, introduciéndose en el modelo una variable auxiliar, denominada variable concomitante, mediante la cual corregimos, y ajustamos las respuestas observadas
El análisis decovarianza es unatécnica que utiliza una combinación entre el ANOVA y EL ANÁLISIS DE REGRESIÓN para manejar casos particulares en los cuales se tiene una o más variables externas al experimento que no estánafectando alos tratamientos e influye en el valor observado.
El análisis de covarianza puede aplicarse en cualquier diseño experimental y permite el estudio de variables externas (covariables ovariablesconcomitantes) y nos informa si deben o no ser consideradas en el modelo.
Básicamente el análisis de covarianza es un procedimiento estadístico que permite eliminar la heterogeneidadcausada en la variablede interés por la influencia de una o más variables cuantitativas.
FILOSOFÍA DEL ANÁLISIS DE COVARIANZA
En el análisis de covarianza se contemplan básicamente tres juegos devariables:
* Elprimer juego de variables está constituido por las Variables independientes (representando las condiciones experimentales o tratamientos que se quieren probar).
* Un segundojuego de variablesindependientes (que representan las variables sobre las cuales no se puede ejercer control, son variables extrañas).
Estos dos juegos de variables actúan sobre la variable... [continua]
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INTRODUCCION
Uno de los problemas con el que frecuentemente se enfrenta el investigador, es el de controlar aquellos factores que no le es posible medir y cuyo efectonopuede justificar, los cuales constituyen el error experimental. Una de las formas de minimizar este error es mediante la aleatorización de los tratamientos y la utilización de materialexperimentalmuy homogéneo.
Ronald Fisher en 1932 desarrollo una técnica conocida como “Análisis de Covarianza”; este análisis proporciona una técnica mediante la cual se puede subsanar el problema defalta dehomogeneidad, introduciéndose en el modelo una variable auxiliar, denominada variable concomitante, mediante la cual corregimos, y ajustamos las respuestas observadas
El análisis decovarianza es unatécnica que utiliza una combinación entre el ANOVA y EL ANÁLISIS DE REGRESIÓN para manejar casos particulares en los cuales se tiene una o más variables externas al experimento que no estánafectando alos tratamientos e influye en el valor observado.
El análisis de covarianza puede aplicarse en cualquier diseño experimental y permite el estudio de variables externas (covariables ovariablesconcomitantes) y nos informa si deben o no ser consideradas en el modelo.
Básicamente el análisis de covarianza es un procedimiento estadístico que permite eliminar la heterogeneidadcausada en la variablede interés por la influencia de una o más variables cuantitativas.
FILOSOFÍA DEL ANÁLISIS DE COVARIANZA
En el análisis de covarianza se contemplan básicamente tres juegos devariables:
* Elprimer juego de variables está constituido por las Variables independientes (representando las condiciones experimentales o tratamientos que se quieren probar).
* Un segundojuego de variablesindependientes (que representan las variables sobre las cuales no se puede ejercer control, son variables extrañas).
Estos dos juegos de variables actúan sobre la variable... [continua]
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