informe 0005

ANÁLISIS DE EXPERIMENTOS

Prof. Dr. José Perea
Dpto. Producción Animal

ANÁLISIS DE EXPERIMENTOS
Á
1. Introducción
2.
2 Comparación de dos medias
3. Comparación de más de dos medias
4. Pruebas post-hoc
5. ANCOVA
6. ANOVA factorial
7. C
Caso práctico
á i

introducción

Comparación de medias.
p
-

Comprueba si los valores de una variable métrica difiere al
agruparla endos o más grupos.
g p
g p
-

-

P.e. Si la rentabilidad difiere según el sistema de
explotación.
P.e. Si la digestibilidad difiere según la raza.

Engloba:
-

Datos independientes (en un momento en el tiempo)
-

-

P.e. Si los litros de leche producidos difieren entre
sistemas pastoriles o estabulados

Datos apareados (a lo largo del tiempo)
-

P.e. Si los litros de lecheproducidos difieren entre
el ordeño d l mañana y d l t d
l d ñ de la
ñ
de la tarde.

introducción

Tipos d análisis que comparan medias.
Ti
de áli i
di

-

Métodos paramétricos.
-

-

Potentes
Sensibles a la falta de normalidad y homocedasticidad

Métodos no paramétricos.
-

Robustos

-

q
No requieren normalidad ni homocedasticidad

-

Aplicables a tamañosmuestrales menores a los
p
paramétricos

introducción

¿Cómo elegir?
Có
l i?

-

Todos los métodos paramétricos tienen un análogo no
paramétrico

-

Elegir el método paramétrico siempre que se cumplan sus
supuestos previos
-

En caso contrario:
-

-

Transformar los datos (log, etc.)
Eliminar algunos casos

Optar
O t por el no paramétrico
l
ét i

introducciónCOMPARACIÓN DE
2 medias

ANALISIS

más de 2 medias

PARAMETRICA

NO PARAMETRICA

PARAMETRICA

NO PARAMETRICA

TRANSVERSAL

T de
Student

Ud M
de Mann-Whitney
Whit

ANOVA

H de Kruskall
Wallis

LONGITUDINAL

T de
Student

Rangos con signo de
Wilcoxon

GLM para medias
repetidas

Friedman

comparación de 2 medias

T d St d t (
de Student (paramétrico para 2medias t
ét i
di trasversales)
l )

-

Contrasta la hipótesis nula (las medias son iguales,
luego su diferencia es 0)
g
)

-

A través de un estadístico en función de las diferencias
entre los valores de la variable en cada grupo.

-

Utiliza las medias y las desviaciones estándar

-

Requiere normalidad y se recomienda homocedasticidad

comparación de 2 mediasContrastes d normalidad:
C t
t de
lid d
-

Todos tienen como hipótesis nula la normalidad de la
distribución
di t ib ió

-

Cada uno tiene su utilidad

-

Shapiro –Wilk funciona bien con muestras pequeñas

-

g
El más habitual es Kolmogorov-Smirnov

-

En muestras pequeñas es mejor ser conservador con el
nivel de significación

comparación de 2 medias

Contrastes d h
C t
tde homocedasticidad:
d ti id d
-

Test de Levene y otros (intervalos de confianza)
-

Hipótesis nula: ambas muestras son normales y con
igual varianza

-

Contrasta que la razón de varianzas siga una
distribución F de Snedecor (n-l) y (m-I)

comparación de 2 medias

U de Mann Whitney (no paramétrico para 2 medias
Mann-Whitney
trasversales)

-

Contrasta la hipótesis nula(las medias son iguales,
luego su diferencia es 0)
f
)

-

Comparando cada una de las observaciones de un
grupo con todas las del otro grupo

-

Asignándole valores de 1 si es mayor; 0,5 si es igual y 0
g
y ; ,
g
si es menor

-

Se suman los valores obtenidos y se calcula un
estadístico (normal, media 0 desviación 1)

comparación de 2 medias

Ejemplo: C
Ej
l
Comprobar siel volumen d producción es
b
i l
l
de
d
ió
diferente entre las explotaciones intensivas y extensivas

comparación de 2 medias

T d St d t (
de Student (paramétrico para 2 medias l
ét i
di longitudinales)
it di l )

-

Para pruebas “pre-post tratamiento”

-

P.e.
P e Determinar si el destete cambia el nivel de cortisol
en sangre del ternero
-

Seleccionamos n t
S l...