Tabla ANOVA 16deabril

Tabla ANOVA para CA por Tratamiento
Fuente
Suma de Cuadrados
Gl
Cuadrado Medio
Razón-F
Valor-P
Entre grupos
8,98917
3
2,99639
30,75
0,0000
Intra grupos
1,16922
12
0,0974354


Total (Corr.)
10,1584
15




El StatAdvisor
La tabla ANOVA descompone la varianza de CA en dos componentes: un componente entre-grupos y un componente dentro-de-grupos. La razón-F, que en este caso es igual a 30,7526, esel cociente entre el estimado entre-grupos y el estimado dentro-de-grupos. Puesto que el valor-P de la prueba-F es menor que 0,05, existe una diferencia estadísticamente significativa entre la media de CA entre un nivel de Tratamiento y otro, con un nivel del 95,0% de confianza. Para determinar cuáles medias son significativamente diferentes de otras, seleccione Pruebas de Múltiples Rangos, de lalista de Opciones Tabulares.

Pruebas de Múltiple Rangos para CA por Tratamiento

Método: 95,0 porcentaje Tukey HSD
Tratamiento
Casos
Media
Grupos Homogéneos
2
4
6,3025
X
3
4
7,14
X
4
4
7,2475
X
1
4
8,4075
X

Contraste
Sig.
Diferencia
+/- Límites
1 - 2
*
2,105
0,657296
1 - 3
*
1,2675
0,657296
1 - 4
*
1,16
0,657296
2 - 3
*
-0,8375
0,657296
2 - 4
*
-0,945
0,657296
3 - 4

-0,1075
0,657296
*indica una diferencia significativa.

El StatAdvisor
Esta tabla aplica un procedimiento de comparación multiple para determinar cuáles medias son significativamente diferentes de otras. La mitad inferior de la salida muestra las diferencias estimadas entre cada par de medias. El asterisco que se encuentra al lado de los 5 pares indica que estos pares muestran diferencias estadísticamentesignificativas con un nivel del 95,0% de confianza. En la parte superior de la página, se han identificado 3 grupos homogéneos según la alineación de las X's en columnas. No existen diferencias estadísticamente significativas entre aquellos niveles que compartan una misma columna de X's. El método empleado actualmente para discriminar entre las medias es el procedimiento de diferencia honestamentesignificativa (HSD) de Tukey. Con este método hay un riesgo del 5,0% al decir que uno o más pares son significativamente diferentes, cuando la diferencia real es igual a 0.

Este ………

Modelos Lineales Generalizados
Número de variables dependientes: 1
Número de factores categóricos: 3
A=tabla2.16april.Tratamiento
B=Replica
C=Muestra
Número de factores cuantitativos: 0

Análisis deVarianza para tabla2.16april.CA
Fuente
Suma de Cuadrados
Gl
Cuadrado Medio
Razón-F
Valor-P
Modelo
173,005
159
1,08808


Residuo
0,0
0



Total (Corr.)
173,005
159




Suma de Cuadrados Tipo III
Fuente
Suma de Cuadrados
Gl
Cuadrado Medio
Razón-F
tabla2.16april.Tratamiento
89,8917
3
29,9639
30,75
Replica(tabla2.16april.Tratamiento)
11,6923
12
0,974354

Muestra(Replica tabla2.16april.Tratamiento)
71,421144
0,495979
0,51
Residuo
0,0
0


Total (corregido)
173,005
159



Valor-P
0,0000

0,9684



Cuadrados Medios Esperados (CME)
Fuente
CME
tabla2.16april.Tratamiento

Replica(tabla2.16april.Tratamiento)

Muestra(Replica tabla2.16april.Tratamiento)

Residuo
(4)

Denominadores de Prueba-F
Fuente
Gl
Cuadrado Medio
Denominador
tabla2.16april.Tratamiento
12,00
0,974354
(2)Replica(tabla2.16april.Tratamiento)



Muestra(Replica tabla2.16april.Tratamiento)
12,00
0,974354
(2)

Componentes de Varianza
Fuente
Estimado
Residuo
0,0

R-Cuadrada = porciento
R-Cuadrada (ajustada por g.l.) = porciento
Error estándar del est. =
Error medio absoluto = 0,0
Estadístico Durbin-Watson =

Análisis de Residuos

Estimación
Validación
n
160

CME


MAE
0,0

MAPE
0,0

ME
0,0

MPE
0,0


El StatAdvisor
Esta ventanaresume los resultados de ajustar un modelo estadístico lineal general que relaciona a tabla2.16april.CA con 3 factores predictivos. La segunda tabla ANOVA para tabla2.16april.CA prueba la significancia estadística de cada factor conforme fue introducido al modelo. Nótese que el valor-P más alto es 0,9684, que corresponde a C(B A). Dado que el valor-P es mayor o igual que 0,05, ese término no es...