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






descargar 243.2 Kb.
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
página3/3
fecha de publicación03.09.2015
tamaño243.2 Kb.
tipoDocumentos
m.exam-10.com > medicina > Documentos
1   2   3

3 Proporciónese datos para un diseño de Parcelas divididas con dos factores (2A*3B) conducido como Diseño Completamente al Azar. Realice la prueba de DLS.

Parcelas Divididas

El diseño de parcelas divididas (split-plot) tiene su origen en aplicaciones en Agricultura y Ganadería, donde las parcelas grandes generalmente eran grandes áreas y las parcelas pequeñas áreas pequeñas dentro de las grandes, y a cada una de los dos tamaños de parcela le corresponde un tratamiento.

Por ejemplo, ciertas variedades de cultivo se podían sembrar en áreas diferentes (parcelas grandes), una variedad en cada parcela. Luego cada área se divide en k parcelas pequeñas y cada una de estas puede ser tratada con un tipo de fertilizante diferente.

La variedad del cultivo es el tratamiento de la parcela grande y el fertilizante el de la parcela pequeña.

En general, el diseño de parcelas divididas se utiliza cuando algunos factores requieren u.e. grandes, mientras que otros factores las requieren más pequeñas.

Modelo Aditivo Lineal



Donde: I = 1,2,…,a j = 1,2,…,b k = 1,2,…,r

= Valor en el k bloque en la parcela i y la subparcela j.

= Valor constante similar a la media de la población.

= efecto del i-ésimo nivel del factor “A”.

= Error experimental de parcelas grandes.

= Efecto del j - ésimo nivel del factor “B”

= Efecto de la interacción del i- ésimo nivel del factor A con el bloque j-esimo nivel del

factor B.

= Error experimental de sub parcelas.

Hipótesis



CUADRO DE ANÁLISIS DE VARIANCIA PARA UN DISEÑO DE PARCELAS DIVIDIDAS CONDUCIDO COMO DISEÑO COMPLETAMENTE AL AZAR

F. de V.

Grados de Libertad

Suma de Cuadrados

Cuadrados Medios

Prueba de F

A

a-1








E.E(A)

a(r-1)








B

(b-1)








(AB)

(a-1)(b-1)








E.E(A)

a(b-1)(r-1)








Total

abr-1








En un experimento realizado en el CIP chuquibanbilla, se prueba 2 tipos de siembra uno terreno secano y terreno húmedo; y 3 tipos de pastos dactylis, reygrass y alfalfa.

Los datos obtenidos del crecimiento semanal se detallan el cuadro:

A

Humedo

Seco

 B

dactylis

reygrass

Alfalfa

dactylis

reygrass

Alfalfa

 1

1.6

1.8

1.7

1.5

1.5

1.6

 2

1.5

1.2

1.3

1.6

1.6

1.8

 3

1.7

1.6

1.8

1.8

1.8

1.7

 4

1.8

1.8

1.9

1.7

1.3

1.5

 5

1.3

1.2

2.0

1.8

1.5

1.6

 




 

 

 

 




 




 

 

 

 

 

 




 

 

 

 

 

Solución:

=0.000969

= 0.0033

=0.0129

=0.0751

= 0.257

=.2416

Análisis de Varianza

F. de V.

Grados de libertad

Sumas de Cuadrados

Cuadrados Medios

Prueba de

F

Parcelas Principales

Tipos de Suelos

1

0.000969

0.02




REP(Tipos de Suelos)

2

0.0033

0.0016




Subparcelas

Semillas

2

0.0129

0.0064

0.14

Tipos de Suelos * Semillas

2

0.0751

0.0375

0.84

REP* Semillas (Tipos de Suelos)

4

0.257

0.0631







Total

29

1.2416









Humedo

Seco

dactylis

reygrass

Alfalfa

dactylis

reygrass

Alfalfa

Solución mediante el Programa Estadístico SAS :

Sistema SAS 83

09:08 Saturday, August 5, 2006
Procedimiento GLM
Variable dependiente: Tam
Suma de Cuadrado de

Fuente DF cuadrados la media F-Valor
Modelo 11 0.43766667 0.03978788 0.89
Error 18 0.80400000 0.04466667
Total correcto 29 1.24166667
Fuente Pr > F
Modelo 0.5655
Error
Total correcto

R-cuadrado Coef Var Raiz MSE Tam Media
0.352483 13.07288 0.211345 1.616667

Procedimiento GLM
Variable dependiente: Tam
Cuadrado de

Fuente DF Tipo III SS la media F-Valor
B 2 0.01293939 0.00646970 0.14

A*B 2 0.07512121 0.03756061 0.84

Rep*B(A) 4 0.25266667 0.06316667 1.41
Fuente Pr > F
A 0.8845

Rep(A) 0.9634

B 0.8662

A*B 0.4476

Rep*B(A) 0.2694
Sistema SAS 86

09:08 Saturday, August 5, 2006
Procedimiento GLM
t Tests (LSD) para Tam
NOTA: Este test controla el índice de error comparisonwise de tipo I,

no el índice de error experimentwise.

Alfa 0.05

Error de grados de libertad 2

Error de cuadrado medio 0.001667

Valor crítico de t 4.30265

Diferencia menos significativa 0.0641

Medias con la misma letra no son significativamente diferentes.

Número de

t Agrupamiento Media observaciones A
A 1.62000 15 a2

A

A 1.61333 15 a1
Sistema SAS 87

09:08 Saturday, August 5, 2006
Procedimiento GLM
t Tests (LSD) para Tam
NOTA: Este test controla el índice de error comparisonwise de tipo I,

no el índice de error experimentwise.

Alfa 0.05

Error de grados de libertad 18

Error de cuadrado medio 0.044667

Valor crítico de t 2.10092

Diferencia menos significativa 0.1986

Medias con la misma letra no son significativamente diferentes.

Número de

t Agrupamiento Media observaciones B
A 1.69000 10 b3

A

A 1.63000 10 b1

A

A 1.53000 10 b2
1   2   3

similar:

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 iconProporciónese datos para un experimento factorial 2A*2B*3C. Estructure...

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 iconDiseño 4: factorial incompleto (2 etapas) en arreglo completamente al azar con co-variables

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 iconDiseño experimental simple en arreglo completamente al azar

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 iconE1UE2: diseño factorial simple en arreglo completamente al azar....

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 iconT4- bases metodológicas de los ensayos clínicos II: tipos de diseñO....

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 iconNota de prensa 15/10/2014 Diseño de micro y nanopartículas para mejorar...

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 iconResumen Se realizo el experimento de la vermiestabilización de lodos...

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 iconLas variables continuas se expresaron como la media (± de) para los...

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 iconTitulo: Análisis clínico e inmunológico de la Leishmaniasis Cutánea...

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 iconProyecto para la cobertura de tratamientos de fertilización asistida presentado por la Provincia






© 2015
contactos
m.exam-10.com