Ingeniero De Alimentos

Estadística Superior

CLAVE: LII

PROFESOR: MTRO. ALEJANDRO SALAZAR GUERRERO

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1. REGRESIÓN LINEAL SIMPLE Y MÚLTIPLE 1.1. Regresión lineal simple 1.2. Estimación y predicción por intervalo en regresión lineal simple 1.3. Regresión lineal múltiple 1.4. Intervalos de confianza y predicción en regresión múltiple 1.5. Uso de un software estadístico 2. DISEÑO DE EXPERIMENTOS DE UN FACTOR2.1. Diseño complementario al azar y ANOVA 2.2. Comparaciones o pruebas de rangos múltiples 2.3. Verificación de los supuestos del modelo 2.4. Elección del tamaño de la muestra 2.5. Uso de un software estadístico 3. DISEÑO DE BLOQUES 3.1. Diseños en bloques completos al azar 3.2. Diseño en cuadrado latino 3.3. Diseño en cuadrado grecolatino 3.4. Uso de un software estadístico 4. INTRODUCCIÓN A LOSDISEÑOS FACTORIALES 4.1. Diseños factoriales con dos factores 4.2. Diseños factoriales con tres factores 4.3. Modelos de efectos aleatorios 4.4. Uso de un software estadístico

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3. DISEÑO DE BLOQUES 3.1. Diseños en bloques completos al azar Un bloque es (en Estadística) un grupo de observaciones que tienen condición de unicidad estadística, esto es, que pueden y deben ser analizadas einterpretadas sólo de modo conjunto. Se dice que un bloque es un bloque completo cuando todos sus elementos componentes tienen valores válidos (es decir, no omitidos o “missing”). En caso contrario, se dice que el bloque es un bloque incompleto. Generalmente, un bloque está estadísticamente incompleto cuando alguno de los niveles factoriales no posee valores. El interés por el análisis estadístico debloques incompletos estriba en estudiar el efecto que la omisión (deliberada o no) de cierto nivel factorial tiene sobre la característica estudiada. Un bloque puede estar fijado o establecido por el investigador de modo arbitrario. En este caso, se dice que ese bloque es un bloque no aleatorio. Pero puede que este bloque esté fijado, configurado o seleccionado según la ley estadística del azar, encuyo caso se dice que el bloque es un bloque aleatorio. Diseño de Bloques como Alternativa al ANOVA El diseño de bloques aleatorizados (completo o no) representa una alternativa al ANOVA y al ANCOVA (Análisis de la Covarianza). Se somete a los sujetos a medidas a un efecto adicional (los bloques) y se les agrupa de acuerdo con sus puntuaciones. Los grupos de sujetos se convierten en los niveles delas variables independientes (VI) de interés en el diseño factorial. La interpretación del efecto principal de las VI de interés es directa. En el caso de ANCOVA, se elimina la variación debida a la(s) covariable(s) de la estimación de la varianza del error y se la evalúa como un efecto principal separado. Además, si en ANCOVA se hubiesen violado las asunciones de homogeneidad de la regresión, semuestra como una interacción entre los bloques y la(s) VI de interés. El diseño de bloques aleatorizados (llamado en inglés “blocking”) tiene varias ventajas sobre ANOVA y ANCOVA: • En primer lugar, no tiene ninguna de las asunciones de ANCOVA o de un ANOVA dentro de sujetos. • En segundo lugar, la relación entre la(s) covariable(s) potencial(es) y la VD no necesita ser lineal (el blocking esmenos poderoso cuando la relación entre covariable y la VD no es lineal). Las relaciones curvilíneas pueden ser estudiadas en ANOVA cuando se analizan tres (o más) niveles de una VI. El blocking es, por tanto, preferible a ANOVA y ANCOVA en muchas situaciones y, particularmente, cuando se realiza una investigación experimental, en vez de una investigación correlacional. El blocking se puede ampliar auna situación de múltiples covariables. Es decir, se pueden desarrollar varias nuevas VI, una para cada VI, a través del blocking y, con alguna dificultad, cruzarlas en un diseño factorial. Sin embargo, a medida que aumenta el número de VI, el diseño se vuelve cada vez mayor y más complejo, y esto hace más difícil la interpretación del los resultados. 3

Para algunas aplicaciones, sin...