UNIVERSIDAD NACIONAL DE TUMBESFACULTAD DE CIENCIAS AGRARIAS

ESCUELA DE AGRONOMIA

11/04/23Transformacion de datos 1

TRANSFORMACIÓN DE DATOS

CURSO : DISEÑOS EXPERIMENTALES

INTEGRANTES: LAVARELLO GUERRA, ARTURO ANDRESVILELA SEVERINO, NASSTIE MARINAYACILA NEYRA, RICARDO DAVID

TRANSFORMACIÓN DE DATOS

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La razón principal de la transformación de datos es que de llevarse a cabo un análisis estadístico con resultados que no cumplan con los supuestos acerca del modelo estadístico, se puede llegar a una conclusión equivocada.

Un cambio de escala puede variar la media y la variancia de la variable así como su relación con respecto a otras variables. La forma de la distribución de una variable cambia con la escala. Mediante una transformación adecuada puede conseguirse que un variable que no se distribuye normalmente pase a tener una distribución casi normal.

Las poblaciones con variancias desiguales pueden convertirse en homocedásticas (variancias homogéneas) mediante una transformación apropiada.

Cuando los datos son contadas o porcentajes requieren de transformación.

TIPOS DE TRANSFORMACIONES

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A. Según el autor José Calzada Benza

B. Según el autor Reyes Castañeda

A. Según José Calzada Benza

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1. X , se usa para valores que provienen de contadas que van desde 1-500

2. √x + 0.5 , se usa para valores que provienen de contadas que van desde 0 – 15

3. √x + 1 , se usa para valores que provienen de contadas que van desde 0 – 10

4. arc sen √x, se usa para porcentajes son denominados común, especialmente si es que los porcentajes cubren una gran amplitud de datos y provienen de la transformación de 100 observaciones por parcela.

Donde : x = porcentaje 100

5. Log x , se usa para los datos que son contadas, llegando unos bajos niveles o otras a niveles muy altos , que pueden ser de varios miles.

6. Log (x+1),se usa cuando los contactos varían desde 0.

B. Según Reyes Castañeda

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1. √ X , se usa cuando el tratamiento de mayor varianza tiene también el mayor promedio.

2. √x + 1 , se usa cuando los valores son pequeños o ceros.

3. arc sen √x, se usa para porcentajes.

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Ejemplo: En el siguiente cuadro se muestra el porcentaje de estacas enraizadas utilizando tres distintos sustratos A, B y C:

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Desinfectantes Repeticiones Yi

A 70% 48% 62% 75% 63.75

B 45% 60% 65% 40% 52.50

C 40% 30% 28% 35% 33.25

a) Revisar la transformación mas adecuada

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Transformación de datos: arc sen √x

arc sen √0.70 = 56.79arc sen √0.48 = 43.85arc sen √0.62 = 51.94arc sen √0.75 = 60arc sen √0.45 = 42.13arc sen √0.60 = 50.77arc sen √0.65 = 53.73arc sen √0.40 = 39.23arc sen √0.40 = 39.23arc sen √0.30 = 33.21arc sen √0.28 = 31.95arc sen √0.35 = 36.27

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A B C

70 45 40

48 60 30

62 65 28

75 40 35

255 210 133

63.75 52.5 33.25

Datos reales

A B C

56.79 42.13 39.23

43.85 50.77 33.21

51.94 53.73 31.95

60 39.23 36.27

212.58 185.86 140.66

53.15 46.47 35.17

Transformación de Datos √x

Yi

Ỹi

Yi

Ỹi

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Cálculo de las Sumas de Cuadrados.

1.TC = (Y..)2 / trTC=24219.0675

2. SC“TOT”  = (yij)2 – TC SC”TOT” = 983.2707

3. SCT = [ (Yi.)2 / r] – TC SCT = 660.7904

4. SCE = SC“Tot” – SCT SCE = 322.4803

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ANÁLISIS DE VARIANZA

FV SC GL CM V.O F 5% F 1%

Tratam. 660.7904 2 330.3952 9.22 4.26 8.02

Error 322.4803 9 35.8311      

Total 983.2707 11        

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COEFICIENTE DE VARIACIÓN

CV = [(35.8311 ) / 44.925] x 100

CV = 13.32% Los datos son confiables debido a un buen manejo del experimento

a) Sỹ = √ (CME / r) Sỹ = √ (35.83 / 4) Sỹ = 2.99

b) Promedios Ordenados:

53.15 --------------- III46.17--------------- II35.17 -------------- I

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Prueba post- ANVA- Tuckey 5%

3) q (t;gle)α q (5%)

q = 3.95

4) Valor de recuperación

W = q * SỹW = 3.95 * 2.99W = 11.81

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5) Comparaciones:

Wa) III VS I : 53.15 – 35.17 = 17.98 > 11.81 (*) III VS II : 53.15 –46.17 = > 6.98<11.81 (N.S)b) II VS I : 46.17 – 35.17 = 11 < 11.81 (N.S.)

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7) Tabla de Resultados

  

El tratamiento que tuvo el mejor resultado con respecto al crecimiento fue el del T1

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Codigo de Tratami. DESINFECTANTESPromedio de

Tratami.Tuckey 5%

T1 A 63.75 a

T2 B 52.5 b

T3 C 33.25   b

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