Proporciónese datos para un experimento factorial 3A*3B*3C. Estructure la distribución experimental de tratamientos, ejecute y desarrolle el análisis de Variancia. Asuma que esta conduciendo como Diseño Completamente al Azar con seis repeticiones por combinación de tratamientos






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títuloProporciónese datos para un experimento factorial 3A*3B*3C. Estructure la distribución experimental de tratamientos, ejecute y desarrolle el análisis de Variancia. Asuma que esta conduciendo como Diseño Completamente al Azar con seis repeticiones por combinación de tratamientos
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fecha de publicación03.09.2015
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Solución:



744.11



919.593



543.44



502.630



545.778



642.963



SCabc=3685.926



20667.167



28251.611

Análisis de variancia para factorial 3x3x3



F. de V.

Grados de Libertad

Suma de Cuadrados

Cuadrados Medios

Prueba de F

Factor “A”

2

744.111111

372.055556




Factor “B”

2

919.592593

459.796296




Factor “C”

2

543.444444

271.722222




Interacción AB


4

502.629630

125.657407




Interacción AC


4

545.777778

136.444444




Interacción BC


4

642.962963

160.740741




Interacción “ABC”

8

3685.925926

460.740741




Residual

135

20667.16667

153.09012




Total

161

28251.61111







Solución mediante el Programa Estadístico SAS :

Variable dependiente: Peso
Suma de Cuadrado de

Fuente DF cuadrados la media F-Valor Pr > F
Modelo 26 7584.44444 291.70940 1.91 0.0096
Error 135 20667.16667 153.09012
Total correcto 161 28251.61111


R-cuadrado Coef Var Raiz MSE Peso Media
0.268461 7.053096 12.37296 175.4259
Variable dependiente: Peso
Cuadrado de

Fuente DF SS la media F-Valor
A 2 744.111111 372.055556 2.43

B 2 919.592593 459.796296 3.00

A*B 4 502.629630 125.657407 0.82

C 2 543.444444 271.722222 1.77

A*C 4 545.777778 136.444444 0.89

B*C 4 642.962963 160.740741 1.05

A*B*C 8 3685.925926 460.740741 3.01
Fuente Pr > F
A 0.0919

B 0.0529

A*B 0.5140

C 0.1734

A*C 0.4711

B*C 0.3840

A*B*C 0.0039

2 Proporciónese datos para un diseño anidado simple con cinco tratamientos (aleatorios) Balanceado, con seis de repeticiones, y estime los valores de los componentes de la variancia:

Diseños anidados o jerárquicos, Por anidación se entiende que los valores de la variable anidada no se combinan con los valores de la variable de anidación. De esta forma, la relación entre las variables no es cruzada, como en los diseños factoriales, sino jerárquica

Modelo Aditivo Lineal Doble:



I = 1,2,…,t (Tratamientos)

j = 1,2,…,r (Individuos)

k = 1,2,…,k (Muestras)
Donde:

μ = Media poblacional.

= efecto de tratamientos.

=efecto de tratamientos.

= error experimental.

=representa el error aleatorio de sub-muestreo, o el efecto neto de todos los factores peculiares inespecíficos de una observación sobre un sujeto.

Determinación de sumas de cuadrados










Un estudiante de un centro de mejoramiento genético exclusivamente dedicada a mejorar la línea genética de los Aves, decide hacer un experimento para ello, escoge padres gallos al azar y cada padre tuvo 5 generaciones de descendencia. Los datos obtenidos en gr de las crías al octavo mes de nacimiento son los siguientes:

 

PADRE 1


PADRE 2

PADRE 3

PADRE 4

PADRE 5

 Trat1

 650

702 

900 

670 

678 

 Trat2

 630

 705

 850

 790

 810

 Trat3

 680

 770

 750

 780

710 

 Trat4

 720

 800

 725

 690

 750

 Trat5

 750

 810

 830

 589

 860

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Solución:

= 49791.760




= 90755.20

=140546.96





F. de V.

Grados de libertad

Suma de Cuadrados

Cuadrados Medios

padre

4

49791.760

12447.940

cria(Padre)

20

90755.200

4537.76

total

24

140546.96



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