Tríptico - Diseño Completo al Azar

DISEÑO COMPLETO AL AZAR EN SPSS

DCA SUPUESTOS

ANÁLISIS DE VARIANZA

Elaborado por:

FRITS PALOMINO VERA fritspv@hotmail.com

COMPARACIÓN DE MEDIAS Tingo María, Perú 2016

Los datos deben estar ordenados en el Ms Excel y se debe guardar en libro de Excel 97-2003 (cerrar base de datos).

Abrir el SPSS – abrir documentos de datos – buscar en (lugar donde guardó el archivo) – archivos de tipo: Excel (*.xls, *.xlsx, *.xlsm) – abrir – hoja de trabajo aceptar.

Vista de variables – colocar etiqueta (nombres como deseas que aparezcan los resultados).

2.

El proceso en el programa SPSS, se realiza mediante explorar – lista dependientes (altura) – lista de factores (tratamiento) – estadísticos – descriptivos – continuar – aceptar.

Se edita el cuadro de la siguiente manera: Trat. Media Error estándar Límite inferior Límite superior Desv. estándar

H1: La distribución de los errores no es igual a la

1

13.40

0.510

12.40

14.40

1.140

2

14.40

0.510

13.40

15.40

1.140

3

11.60

0.510

10.60

12.60

1.140

4

11.40

0.510

10.40

12.40

1.140

5

11.80

0.663

10.50

13.10

1.483

Normal y Homogeneidad de varianzas (p ≥0.05), se procede a realizar el análisis de varianza (por presentar más de dos tratamientos) y la comparación de medias.

3.

Análisis de varianza (ANVA, ANDEVA o ANOVA)

En SPSS se realiza mediante: Analizar – estadísticos descriptivos – explorar – lista dependientes (altura) –

Mérito 1 2 3 4 5

Tratamiento 2 1 5 3 4

Media 14.40 13.40 11.80 11.60 11.40

Subconjunto a ab b b b

En la comparación de medias, se expresa que se formó

H0: Los tratamientos son homocedásticos (p ≥0.05).

H1: Los tratamientos no son homocedásticos (p <0.05).

Excel, con la finalidad de editar y tener mayor facilidad de

Asumiendo que los datos presentan distribución

distribución normal (p <0.05).

1.2. Homogeneidad de varianzas (Homocedasticidad)

Se copia (Ctrl + C) del SPSS y se pega en una hoja

interpretación, expresado como sigue:

1.1. Distribución normal (Normalidad) distribución normal (p ≥0.05).

comparación de medias.

la secuencia: Analizar – estadísticos descriptivos –

Supuestos para el Diseño completo al azar (DCA)

H0: La distribución de los errores es igual a la

Debido a que se aceptó la H1 (Los tratamientos no tienen efectos iguales), se procede a analizar la

Archivo – guardar como – colocar nombre del archivo - guardar

1.

Estadísticos descriptivos

La hipótesis planteada en la investigación fue:

dos subconjuntos bien diferenciados, el primero constituido

H0: Los tratamientos tienen efectos iguales (p ≥0.05).

por el tratamiento 2 que alcanzó mayor altura promedio,

H1: Los tratamientos no tienen efectos iguales (p <0.05).

superando a los demás tratamientos en estudio.

lista de factores (tratamiento) – gráficos – gráficos con

Analizar – comparar medias – ANOVA de un factor –

prueba de normalidad – estimación de potencia –

lista dependientes (altura) – Factor (tratamiento) – post

deseleccionar los demás – continuar – aceptar.

hoc – Tukey – continuar – aceptar.

Casos particulares del DCA.  Existen

más

supuestos

de

los

datos

como

la

independencia de errores y aditividad de los efectos.

Se edita el cuadro de la siguiente manera:

 En caso de no cumplir con los supuestos de los datos, se puede proceder a la transformación de datos, y si así no cumple los supuestos, se procede a realizar el análisis no paramétrico.

Analizar – pruebas no paramétricas – cuadros de

*En caso de la normalidad primero se observa Kolmogorov y luego recién Shapiro, mientras que en homogeneidad se basa en la media. p ≥ 0.05 para ambos supuestos, entonces se acepta H0.

dialogo antiguos – K muestras independientes – Lista La significancia o p-value alcanza un valor de 0.003,

variables de prueba (altura) – variable de agrupación

la cual es menor a 0.05, concluyendo que se acepta la

(tratamiento) – definir rango (mínimo 1 – máximo 5) – H de

hipótesis H1.

Kruskal-Wallis – continuar – aceptar.