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DISEÑO EN BLOQUES ALEATORIZADOS

DISEÑO EN BLOQUES ALEATORIZADOS. Introducción ¿Por qué el diseño por bloques ? Problema Hipótesis Análisis de varianza (ANOVA) Comparaciones múltiples Verificación de supuestos Residuales Varianza constante Independencia Normalidad Construcción del Anova. INTRODUCCION. Ejemplo:.

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DISEÑO EN BLOQUES ALEATORIZADOS

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  1. DISEÑO EN BLOQUES ALEATORIZADOS Introducción ¿Por qué el diseño por bloques? Problema Hipótesis Análisis de varianza (ANOVA) Comparaciones múltiples Verificación de supuestos Residuales Varianza constante Independencia Normalidad Construcción del Anova

  2. INTRODUCCION Ejemplo: Se diseño un experimento para estudiar el rendimiento de cuatro detergentes. Las siguientes lecturas de "blancura" se obtuvieron con un equipo especial diseñado para 12 cargas de lavado distribuidas en tres modelos de lavadoras:

  3. Variable de respuesta: Blancura Factor controlado: Tipo de detergente Hipótesis: Ho: no hay efecto del tipo de detergente en la blancura de la ropa Ha: si hay efecto del tipo de detergente en la blancura de la ropa

  4. No existen diferencias en los tipos de detergente, con una confianza estadística de 95%. Ahora bien, notemos que en el texto del problema, que se habla del uso de tres modelos diferentes de lavadoras. Dichas lavadoras al ser diferentes producen una variación que puede afectar en el análisis.

  5. FACTOR PERTURBADOR Factor perturbador es un factor del diseño que probablemente tenga efecto sobre la respuesta, pero en el que no existe interés especifico En cualquier experimento, la variabilidad que surge de un factor perturbador puede afectar los resultados.

  6. ¿Por qué el diseño por bloques? Cuando existe una fuente de variación adicional (debido a un factor perturbador) que puede y debe ser sistematizada y controlada durante el experimento, se deberá utilizar el diseño por bloques. DE ESTA MANERA EL ERROR EXPERIMENTAL SE REDUCIRÁ, Y LA PRECISIÓN DEL DISEÑO AUMENTARÁ.

  7. Ejemplo: Se diseño un experimento para estudiar el rendimiento de cuatro detergentes. Las siguientes lecturas de "blancura" se obtuvieron con un equipo especial diseñado para 12 cargas de lavado distribuidas en tres modelos de lavadoras:

  8. Variable de respuesta: Blancura Factor controlado: Tipo de detergente Bloque: Tipo de lavadora Hipótesis: Ho: no hay efecto del tipo de detergente en la blancura de la ropa Ha: si hay efecto del tipo de detergente en la blancura de la ropa

  9. ANOVA SCTOTAL=SCFACTOR+SCBLOQUE+SCERROR Para un nivel de confianza  =0.05 se puede concluir que si existen diferencias significativas entre los tipos de detergentes con respecto a la blancura.

  10. COMPARACIONES MULTIPLES ¿Cuál detergente es mejor? LSD  Suponiendo una hipótesis alterna bilateral, dos medias se consideran diferentes si La cantidad se denomina mínima diferencia significativa.

  11. El Detergente C es el que da mayor blancura, ya que presenta el mayor promedio significativo que los otros tres

  12. Prueba de rangos múltiples (LSD) para detergentes Hay 3 grupos homogéneos, un grupo es el detergente D, otro grupo lo son los detergentes A y B, finalmente el tercer grupo lo es el detergente C. Para maximizar la blancura de la ropa se recomienda el detergente C.

  13. GRAFICAS DE MEDIAS Se puede establecer que en promedio el detergente C es mejor, ya que presenta el mejor promedio de los 4 tipos de detergentes. Si el detergente C es el recomendado se esperarían promedios entre 50.38 y 53.61

  14. Verificación de supuestos Modelo Verificar si los residuos cumplen con los supuestos de: VARIANZA CONSTANTE INDEPENDENCIA NORMALIDAD Para ello, primeramente se calculan los residuales mediante la siguiente formula: Donde yij es el valor obtenido en el experimento, es el promedio del i-ésimo detergente, es el j-ésimo bloque, es el promedio general.  Ejemplo:  e11=45-46.33-46+47.167=-0.16

  15. RESIDUALES Tabla de residuales:

  16. SUPUESTO DE VARIANZA CONSTANTE  Para checar el supuesto de varianza constante, es necesario realizar la siguiente grafica: GRAFICA DE RESIDUALES VS LOS NIVELES DEL FACTOR  En este caso no se presenta patrón inusual por lo que podemos concluir que si se cumple el supuesto de varianza constante.

  17. SUPUESTO DE INDEPENDENCIA Para verificar el supuesto de independencia se requiere ordenar los residuales según el orden en que se corrió el experimento De acuerdo a esta gráfica se puede concluir que si se cumple el supuesto de independencia.

  18. NORMALIDAD En está gráfica se puede ver que la mayoría de los puntos se ajustan a la línea recta, lo que significa que los residuales si cumplen el supuesto de normalidad.

  19. Análisis de varianza (ANOVA) de un diseño de bloques completos aleatorios Si F0 es mayor a se rechaza Ho, de igual manera si el P-value es menor al nivel de significancia ( ) se rechaza H0, Y se concluye que factor si afecta significativamente a la variable de respuesta.

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