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 Análisis de varianza para el diseño completamente al azar (ANOVA DCA) Presentado por:  Krissia Maribel Madrid Carranza 00087306   Alma Yaneth Pe ña Pérez 00094407  Brenda Veronica Rivera Sorto 00069007 El análisis de varianza  (ANOVA) es la técnica central en el análisis de datos experimentales. Tiene como objetivo probar la hipótesis de igualdad de los tratamientos “a” con respecto a las medias. Esta técnica es útil al comprar 2 o más tratamientos (llámese a tratamientos: maquinas, proveedores, procesos, materiales, etc.) Se podría pensar en utilizar la prueba de la T  de Student para probar la hipótesis de la igualdad de medias en cada posible par de medias; sin embargo esta prueba incrementaría significativamen te el error tipo I. Para probar estas hipótesis se deben de tomar los siguientes supuestos:  Los errores del modelo son variables aleatorias que siguen una distribución normal e independiente, con media cero y varianza .  Varianz a ( ) consta nt e par a todos los ni veles del factor.  Observaciones mutuamente independientes.  A la ecuación: Yij= µ+ τ i+ Ɛij Se le llama por lo general modelo de los efectos o modelo del análisis de varianza simple o de un solo factor. Dónde, µ es un parámetro común a todos los tratamientos y τ  es un parámetro único al tratamiento. Esta ecuación describe 2 situaciones diferentes con respecto a los efectos de los tratamientos. Si, los “a” tratamientos fueron elegidos expresamente por el experimentador; en este caso se quiere comprobar las hipótesis y las conclusiones del análisis se aplicarán únicamente a los niveles del factor considerado en el análisis. A es te se le conoce como modelo de efectos fijos. Si, los “a” tratamientos son una muestra aleatoria de una población más grande de tratamientos; en este caso sería deseable poder extender las conclusiones a la totalidad de la población, aquí se prueba la variabilidad de los y se intenta estimas. A este caso se le llama modelo con efectos aleatorios. Para efectos de estudio, nos interesa el modelo de efectos fijos. Referencias: Montgomery, Douglas. Diseño y Análisis de Experimentos, pág. 63  65 Gutiérrez, Humberto   De la Vara Salazar, Román.  Análisis y diseño de experimentos, pág. 62   65, Segunda edición

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Anlisis de varianza para el diseo completamente al azar(ANOVA DCA)

Presentado por: Krissia Maribel Madrid Carranza00087306 Alma Yaneth Pea Prez 00094407 Brenda Veronica Rivera Sorto00069007

El anlisis de varianza (ANOVA) es la tcnica central en el anlisis de datos experimentales. Tiene como objetivo probar la hiptesis de igualdad de los tratamientos a con respecto a las medias. Esta tcnica es til al comprar 2 o ms tratamientos (llmese a tratamientos: maquinas, proveedores, procesos, materiales, etc.)

Se podra pensar en utilizar la prueba de la T de Student para probar la hiptesis de la igualdad de medias en cada posible par de medias; sin embargo esta prueba incrementara significativamente el error tipo I.

Para probar estas hiptesis se deben de tomar los siguientes supuestos: Los errores del modelo son variables aleatorias que siguen una distribucin normal e independiente, con media cero y varianza . Varianza () constante para todos los niveles del factor. Observaciones mutuamente independientes.A la ecuacin:Yij= + i+ ij

Se le llama por lo general modelo de los efectos o modelo del anlisis de varianza simple o de un solo factor.

Dnde, es un parmetro comn a todos los tratamientos y es un parmetro nico al tratamiento.

Esta ecuacin describe 2 situaciones diferentes con respecto a los efectos de los tratamientos.

Si, los a tratamientos fueron elegidos expresamente por el experimentador; en este caso se quiere comprobar las hiptesis y las conclusiones del anlisis se aplicarn nicamente a los niveles del factor considerado en el anlisis. A este se le conoce como modelo de efectos fijos.

Si, los a tratamientos son una muestra aleatoria de una poblacin ms grande de tratamientos; en este caso sera deseable poder extender las conclusiones a la totalidad de la poblacin, aqu se prueba la variabilidad de los y se intenta estimas. A este caso se le llama modelo con efectos aleatorios.

Para efectos de estudio, nos interesa el modelo de efectos fijos.

Referencias:

Montgomery, Douglas. Diseo y Anlisis de Experimentos, pg. 63 65

Gutirrez, Humberto De la Vara Salazar, Romn. Anlisis y diseo de experimentos, pg. 62 65, Segunda edicin