metodo anova

1. MODELO DE DISEÑO DE EXPERIMENTOS
(UN FACTOR)
Objetivo: Proponer modelos para realizar comparaciones,
lo más homogéneas posibles, que permitan identificar si
un FACTOR influye en la respuesta de un fenómeno que
nos interesa estudiar

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Principales conceptos estadísticos que revisaremosModelo unifactorial de comparación de poblaciones y
tratamientos
Metodología, estimación del modelo, tabla ANOVA y
coeficiente de determinación
Diferencias entre las medias: comparaciones múltiples y test
de Bonferroni
Análisis de casos prácticos con SPSS

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Modelos de diseño deexperimentos

Referencias
Peña Sánchez de Rivera, D. Regresión y Diseño de Experimentos. Alianza
Editorial. 2001
Townend, J. Practical Statistics for Environmental and Biological Scientists.
John Wiley. 2002
Quinn, G.P. y Keough, M.J. Experimental Design and Data Analysis for
Biologists. Cambridge University Press. 2002
Scheiner, S.M. y Gurevitch, J. Design and Analysis of Ecological
Experiments.Chapman and Hall. 1993
Pardo, A. y Ruíz, M.A. Análisis de datos con SPSS 13. McGraw-Hill. 2005

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Modelos lineales

Control de un fenómeno mediante su relación con otras variables
fenó
relació

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Modelos lineales

APLICACIONES DE LOS MODELOS LINEALES
Entender
Intervenir
Predecir

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Modelos lineales de diseño de experimentos

Elementos del diseño deexperimentos
Variable respuesta, o explicada, o dependiente:
Variable asociada al fenómeno que nos interesa estudiar
Variables experimentales o factores: Conjunto de
variables que influyen en la respuesta y que se fijan a
ciertos niveles antes del experimento
Unidades
experimentales:
Individuos
que
intervienen en el experimento y que son observados a
un nivel determinado de cada uno de losfactores
Tamaño del experimento: Número
unidades experimentales en el experimento

total

de

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Comparación de poblaciones

La técnica estadística conocida como ANÁLISIS DE LA
ANÁ
VARIANZA (ANOVA) trata de cómo determinar si un
fenómeno, que podemos cuantificar, tiene el mismocomportamiento en todos los grupos de una población, que se
diferencian entre sí por algún FACTOR
Ejemplos:

A. Queremos ver si la producción de un cultivo depende del
tipo de fertilizante

B. Si las emisiones de gases de efecto invernadero dependen
del nivel de desarrollo de los países

C. Si el porcentaje de cianobacterias entre las algas de un
embalse depende del punto de muestreo

Se comparanlos niveles medios de respuesta en cada grupo

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Caso más sencillo de comparación

A. Comparamos UN tratamiento en DOS poblaciones
B. Comparamos DOS tratamientos en UNA población

Tablas de contingencia

Mann-Whitney, Wilcoxon
Mann- Whitney,
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Comparación de poblaciones

A. Comparamos K tratamientos en UNA población
B. Comparamos UN tratamiento en K poblaciones

Mann-Whitney, Wilcoxon
Mann- Whitney,
Mann-Whitney, Wilcoxon
Mann- Whitney,
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Comparación de poblaciones...