Metodos cuantitativos

Como realizar en el programa R-comander, ejercicios de anova de un factor y de dos.
Un factor
• Elementos del ANOVA:
Elementos: Son los subjetos del estudio (los alumnos)
Caracter´ıstica:Variable que queremos estudiar (la nota)
Factor: Variable categ´orica que divide al grupo en grupos (el grupo de clase)
• H0: mu1=mu2=mu3=mu4
H1: Alguna distinta
Si rechazo H0:Factor relevante
Si norechazo H0:Factor no relevante
• Variable
variable.duracion=snacks$duracion
• Factor:
factor.formulacion=as.factor(snacks$formu)
• Tabla ANOVAtabla.anova.snacks=aov(variable.duracion~factor.formulacion)
summary(tabla.anova.snacks)
• Al estadistico J=17.66 le corresponde un p-valor= 0.00 p valor=0.00001342.8663(region de rechazo), por tanto rechazo la H0.
• Comparaciones individualespairwise.t.test(x=variable.distancia,g=factor.molde,p.adjust.method="bonferron 
Dos Factores

• Elemento: Coches, Caracteristica: Cifra de ventas, Factor A: Concesionario Factor b: Modelo, Factor A*B:Modelo*Interacción
• factor.concesionario=as.factor(bimmer$Conce)
factor.concesionario
• factor.modelo=as.factor(bimmer$Modelo)
factor.modelo
• variable.ventas=bimmer$Ventas
variable.ventas
•Estimamos modelo ANOVA DE DOS FACTORES:
modelo.anova=aov(variable.ventas~factor.concesionario+factor.modelo+factor.concesionario:factor.modelo)
modelo.anova
summary(modelo.anova)
• Rechazamos lahipotesis nuloa del factor a puesto que
p-valor(0,0000334)< alpha(0,05).Esto nos lleva a decir que el factor modelo es relevante( dependiendo del concesionario se venden mas o menos coches)
• Sehace los mismo co el factor b el factor interaccion
• Si la interccion no es relevante, hacemos el analisis Incompleto cuando p-valor es menor que alpha en la interaccio
•modelo.anova.incompleto=aov(variable.ventas~factor.concesionario+factor.modelo)
modelo.anova.incompleto
summary(modelo.anova.incompleto)
• Se comprueba que el factor interacción y el residuo del análisis completo se...