Metodo anava

UNIVERSIDAD NACIONAL DE ASUNCIÓN UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ESTE MAESTRÍA EN CIENCIAS SOCIALES

Análisis Estadístico (aplicación de ANAVA)
Gran parte de los investigadores perciben la necesidad del análisis estadístico para formar una base objetiva de validación de los resultados obtenidos en los experimentos. Algunos ejemplos son citados y pueden ser útiles para ilustrar la importancia delanálisis estadístico: si dos campos de trigo, aparentemente iguales, son escogidos, se sabe que difícilmente tendrán la misma producción. los pesos de frutos de árboles adyacentes raramente son iguales, son comunes las diferencias entre frutos de la misma planta inclusive. la ganancia de peso de dos animales de la misma especie y raza casi siempre difieren, aunque sean tratados en condiciones deigualdad. Diferencias de este tipo entre parcelas o animales resultan de diferencias genéticas y del medio ambiente, ambas fuera del control del investigador. A pesar de no ser un error en el contexto específico de términos, las diferencias identificadas representan variabilidades entre las unidades experimentales. Estas diferencias reciben el nombre de ERROR EXPERIMENTAL. Una vez reconocida laexistencia de variabilidad, se perciben dificultades para la validación de una nueva tecnología por medio de la utilización de en una simple unidad experimental en comparación con otra unidad, donde se utiliza una tecnología diferente. Los efectos de la nueva práctica quedan confundidos con la variabilidad no controlada. Así, experimentos con una simple repetición permiten medidas muy pobres del efectodel tratamiento, hasta el punto de no permitir medidas del error experimental. La ciencia estadística requiere que la colecta de datos experimentales permita la obtención de estimativas no tendenciosas del efecto de los tratamientos y que la validación de las diferencias entre tratamientos, sean hechas por pruebas basadas en la estimación del error experimental. Los efectos de los tratamientos sonestimados por su aplicación en por lo menos dos unidades experimentales, lo ideal es que sean más de dos. Posteriormente se calcula la media de las unidades y por medio del test de significancia son determinadas las probabilidades de que las diferencias entre los tratamientos sean consecuencia del azar.

Principios básicos de diseño experimental. a) REPETICIÓN: La repetición significa que untratamiento es repetido dos o más veces. Su función es permitir que se haga estimativa del error experimental y del efecto de los tratamientos. El número necesario de repeticiones en un determinado tipo de experimento depende de la magnitud de las diferencias que se desean detectar y de la variabilidad de los datos a ser obtenidos. Considerar estos dos factores en el planeamiento del experimento evitamuchas frustraciones posteriormente. b) ALEATORIZACION: La aleatorización es la aplicación de los tratamientos en las unidades experimentales, de modo que todas las unidades tengan igual oportunidad de

Programa de Estudios - Maestría en Ciencias Sociales UNA-UNE

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recibir undeterminado tratamiento. Su función es asegurar estimativas no tendenciosas del error experimental y del efecto de los tratamientos. c) CONTROL LOCAL: Este principio de experimentación permite que se impongan restricciones en la aleatorización a fin de que el error experimental sea reducido al mínimo posible. Por ejemplo, en el diseño “BLOQUES AL AZAR” los tratamientos son agrupados en bloques. Estopermite que el efecto de la variación relativa a ellos sea excluido de la variación total del ensayo.

Etapas en la experimentación
La selección de un procedimiento para investigar depende, en gran parte, del área de estudio y de los objetivos de la investigación a ser realizada. La investigación puede ser prevista considerando problemas de muestreo, puede envolver un experimento controlado o...