Estadística III
DISEÑO COMPLETAMENTE AL AZAR
Flexible con tratamientos y repeticiones.Diferente número de repeticiones para cada tratamiento. Análisis estadístico fácil. Gran precisión para pocas repeticiones.
No conseguir homogeneidad entre unidades experimentales.Error experimental inflado si se cambia de diseño en pleno experimento.
Modelo estadístico para la experimentación
Aleatorización en el DCA
Ventajas
Desventajas
Definición
Experimento en el que los tratamientos son el único criterio de clasificación (Corral, 2019).
Asignación al azar del tratamiento a la unidad experimental.
y: La variable aleatoria que representa la observación.
Aleatorización del orden en que se aplican los tratamientos a las unidades.
u: Media Global.
Asignación aleatoria de un tratamiento a un conjunto de unidades experimentales (Badii et al, 2007).
Tratamiento
T: Efecto del tratamiento dado. u: Error de muestreo.
Testigo
Las unidades expermientales son escogidas al azar (En ciertos casos).
Condición específica a la que se somete la unidad experimental.
O Control, es una unidad experimental a la que no se le aplica ningún tratamiento.
Conceptos
TratamientoUnidad Experimental Testigo Repetición
Repetición
Unidad Experimental
Número de veces que aparece un tratamiento en el experimento, reduce el error experimental.
Unidad material a la que se aplica el experimento.
Útil para comparar la media del grupo control con la de los grupos experimentales, similar a prueba t student. No requiere prueba F crítico.
Diferencia media significativa, mejor opción para análisis exploratorios, puede ser irrestricta o restringida de Fisher.
Pruebas de significación: Dunnet
Similar a una prueba t Student, porque se calcula una única diferencia crítica, es la más inconsistente para las pruebas de comparaciones múltiples.
Pruebas de Significación: Tukey
Pruebas de significación: DMS
Diseño completamente al Azar
Gustavo Chang
Created on August 23, 2022
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Estadística III
DISEÑO COMPLETAMENTE AL AZAR
Flexible con tratamientos y repeticiones.Diferente número de repeticiones para cada tratamiento. Análisis estadístico fácil. Gran precisión para pocas repeticiones.
No conseguir homogeneidad entre unidades experimentales.Error experimental inflado si se cambia de diseño en pleno experimento.
Modelo estadístico para la experimentación
Aleatorización en el DCA
Ventajas
Desventajas
Definición
Experimento en el que los tratamientos son el único criterio de clasificación (Corral, 2019).
Asignación al azar del tratamiento a la unidad experimental.
y: La variable aleatoria que representa la observación.
Aleatorización del orden en que se aplican los tratamientos a las unidades.
u: Media Global.
Asignación aleatoria de un tratamiento a un conjunto de unidades experimentales (Badii et al, 2007).
Tratamiento
T: Efecto del tratamiento dado. u: Error de muestreo.
Testigo
Las unidades expermientales son escogidas al azar (En ciertos casos).
Condición específica a la que se somete la unidad experimental.
O Control, es una unidad experimental a la que no se le aplica ningún tratamiento.
Conceptos
TratamientoUnidad Experimental Testigo Repetición
Repetición
Unidad Experimental
Número de veces que aparece un tratamiento en el experimento, reduce el error experimental.
Unidad material a la que se aplica el experimento.
Útil para comparar la media del grupo control con la de los grupos experimentales, similar a prueba t student. No requiere prueba F crítico.
Diferencia media significativa, mejor opción para análisis exploratorios, puede ser irrestricta o restringida de Fisher.
Pruebas de significación: Dunnet
Similar a una prueba t Student, porque se calcula una única diferencia crítica, es la más inconsistente para las pruebas de comparaciones múltiples.
Pruebas de Significación: Tukey
Pruebas de significación: DMS