Diseño de bloques completamente al azar Flashcards
Principios basicos
aleatorización
replicación
bloqueo
DBCA
Extensión de un diseño completamente al azar incorpora la varibilidad debida a bloques en el experimento
se utiliza cuando hay una fuente de variabilidad conocida
En que ayudan los bloques
controlan la variabilidad adiccional mejorando la presición del experimento
DBCA como son
Las unidades experimentales son heterogeneas
unidades homogeneas estan agrupadas formando los bloques
tratamientos estan distribuidos al azar en cada bloque
numero de repeticiones es igual al numero de bloques
como son las hipotesis
hipotesisi sobre los bloques
– hipotesis nula vs hipotesis alternativa
Hipotesis sobre los tratamientos
Supuestos
son fundamentales para garantizar la presición y validez de las concluiones obtenidad de ANOVA
Normalidad
en función de los errores
H0: los residuos provienen de una distribución normal
Ha: los residuos no provienen de la distribución normal
Independencia
observaciones deben ser independientes, los errores no deben estar correlacionados
Homogeneidad
Cuando hay normalidad hay homogeneidad
cuando no hay tendencias sabemos que hay independencia de datos
todo se corrobora con residuales
Cuales son las consecuencias en la violación de supuestos
INDEPENDENCIA estimaciones segadas y una subestimaciones de variabilidad afecta la validez de las conclusiones
NORMALIDAD si los residuos no son normales con tamaños de muestra pequeños pruebas de significancia no pueden ser validas
Posibles conclusiones en caso: no hay diferencias significativas en los bloques
INTERPRETACIÓN
si bloques no hay diferencias significativas, significa que las condiciones de los bloques no tienen un impacto notable en la variable de respuesta.
CONSECUENCIAS
concluir que la variabilidad en la variable de respuesta es principalmente a los tratamientos y no a las condiciones controladas por los bloques
Posibles conclusiones en caso: hay diferencias significativas en los bloques
INTERPRETACIÓN hay diferencias significativas, las condiciones controladas por los bloques tienen un impacto significativo en la variable de respuesta
CONSECUENCIAS
1. inclusion de bloques en el diseño ha sido beneficiosa, permitio controlar y cuantificar esta fuente de variabilidad
2.Mejora la precisiín en la estimación del efecto de tratamientos.
