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INTRODUCCION

En investigación existen muchos tipos de experimentos, dentro de los cuales es frecuente encontrar el experimento con un solo factor. El análisis de variancia (ANDEVA) es la técnica utilizada para interpretar los resultados de este tipo de experimento. Sin embargo, es común encontrar publicaciones en las que el ANDEVA se utiliza incorrectamente y además, en las que los análisisposteriores tras encontrar significancia en el ANDEVA también son incorrectos. Es criterio del autor que las dos principales razones por las que ésto sucede son: 1) desconocimiento de los fundamentos teóricos en los que se basa cada prueba y 2) desapego de la prueba escogida con el verdadero objetivo de la investigación. A continuación, en una primera sección, se describe el fundamento teórico delANDEVA y de las pruebas que pueden aplicarse posteriormente. En una segunda sección se presentan ejemplos prácticos que tienen el objetivo de mostrar al lector la escogencia y aplicación apropiadas de estas pruebas. Los ejemplos se basan en experimentos de un solo factor, correspondientes a diseños irrestrictos aleatorios con mediciones independientes. Los datos no necesariamente corresponden aexperimentos reales y pueden haber sido modificados para lograr mostrar lo requerido.
Prueba de Duncan
La prueba de Duncan, también conocida como la prueba de rango múltiple, es conveniente aplicarla cuando los tamaños de las muestras son iguales y los tratamientos presentan una relación ordinal, es decir, pueden ordenarse de manera ascendente o descendente en una escala no numérica, a diferenciade los tratamientos que responden a variables continuas en las que procede un análisis de regresión. Navarro (2006) y Montgomery (2003) presentan las fórmulas de cálculo y particularidades de esta prueba.
Prueba de Tukey
La prueba de Tukey es la prueba más aplicada y preferida por los estadísticos, pues controla de mejor manera los dos errores ampliamente conocidos en la estadística (αy β)(Montgomery 2003). Esta prueba permite hacer todas las posibles comparaciones de tratamientos de dos en dos, y por eso se considera la mαs completa de las tres pruebas aquí descritas. Wu y Hamada (2000), discuten en detalle el procedimiento para aplicar esta prueba.


PRUEBA DE TURKEY

Este tipo de pruebas es utilizado para elevar las afirmaciones con respecto a la distribución de valores en unapoblación. Estas pruebas pueden servir parasatisfacer una gran variedad de necesidades. Medidas sobre qué tan cerca se ajustan los datos muéstrales observados a una forma de distribución particular planteada como hipótesis. Si el ajuste esrazonablemente cercano, puede concluirse que si existe la forma de distribución planteada como hipótesis.
El Test HSD (Honestly-significant-difference) de Tukeyes un test de comparaciones múltiples. Permite comparar las medias de los t niveles de un factor después de haber rechazado la Hipótesis nula de igualdad de medias mediante la técnica ANOVA. Es, por lo tanto, un test que trata de perfilar, trata de especificar, una Hipótesis alternativa genérica como la de cualquiera de los Test ANOVA.
Se basa en la distribución del rango estudentizado que es ladistribución que sigue la diferencia del máximo y del mínimo de las diferencias entre la media muestral y la media poblacional de t variables normales N(0, 1) independientes e idénticamente distribuidas.
Se establece así un umbral, como en otros métodos, como el Test LSD (Ver Herbario de técnicas). Se calculan todas las diferencias de medias muestrales entre los t niveles del factor estudiado.Las diferencias que estén por encima de ese umbral se considerarán diferencias significativas, las que no lo estén se considerarán diferencias no significativas
Observemos que el test está diseñado para el mismo tamaño muestral por nivel, por esto aparece esta n común. Si tenemos tamaños muestrales distintos se toma entonces como n la media armónica de esas medias. La media armónica de dos...