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Diseñando Experimentos  Experimentos  de un solo factor Juan de J. Sandoval, M Sc. Centro de Investigaciones  Instituto Tecnológico Metropolitano 2008
2 Etapas Población de referencia Abstracción (tuberculosos) Población Experimental Muestreo (tuberculosos  mayores de 18) Grupo experimental Exclusión (previamente  tratados) Participantes No participantes (que puedan completar el tto) (fases terminales) Aleatorización Grupo control Grupo de estudio
Análisis de Varianza de un solo factor Factor Variable  Dependiente A B y E C D ,[object Object]
Independientes
Media de cero
Varianza constante ,[object Object]
ANÁLISIS DE VARIANZA Dentro A          B            C              D D C VTotal=   Ventre+  VDentro Entre B A
TABLA ANOVA  VT =   Ventre+  VDentro
Modelo de efectos fijos Ho:  No hay efecto significativo entre los          tratamientos H1: hay el menos un efecto significativo        entre los tratamientos Comparaciones Múltiples  Pruebas individuales  para detectar diferencias entre pares de medias. MDS                                   Bonferroni                     Gabriel     Duncan                               Schefé	               Newman-Keuls

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Análisis de Varianza para Diseño Experimental

  • 1. Diseñando Experimentos Experimentos de un solo factor Juan de J. Sandoval, M Sc. Centro de Investigaciones Instituto Tecnológico Metropolitano 2008
  • 2. 2 Etapas Población de referencia Abstracción (tuberculosos) Población Experimental Muestreo (tuberculosos mayores de 18) Grupo experimental Exclusión (previamente tratados) Participantes No participantes (que puedan completar el tto) (fases terminales) Aleatorización Grupo control Grupo de estudio
  • 3.
  • 6.
  • 7. ANÁLISIS DE VARIANZA Dentro A B C D D C VTotal= Ventre+ VDentro Entre B A
  • 8. TABLA ANOVA VT = Ventre+ VDentro
  • 9. Modelo de efectos fijos Ho: No hay efecto significativo entre los tratamientos H1: hay el menos un efecto significativo entre los tratamientos Comparaciones Múltiples Pruebas individuales para detectar diferencias entre pares de medias. MDS Bonferroni Gabriel Duncan Schefé Newman-Keuls
  • 10. Modelo de efectos aleatorios(Componentes de Varianza) Se tiene un factor con un gran número posible de niveles Se selecciona aleatoriamente niveles de la población Se supone población grande de niveles del factor Componentes de Varianza
  • 11. Métodos no paramétricos en el análisis de Varianza ( Test de Kruskal Wallis) Hay Casos en que los supuestos de normalidad no son válidos Hay Independencia en los errores Hay homogeneidad en la varianzas Si la variable respuesta solo es en escala ordinal H0: Las k muestras provienen de poblaciones idénticas H1: Las poblaciones son diferentes en algún aspecto