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DEBAG para estadistica., Diapositivas de Química Aplicada

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Tipo: Diapositivas

2020/2021

Subido el 14/06/2021

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Diseño experimental bloques al azar generalizado (Debag)
Es similar al diseño experimental en bloques al azar, con la diferencia que en cada bloque cada
tratamiento se repite varias veces. Este diseño es útil cuando se quiere saber si existe
interacción entre tratamientos y bloques, sin embargo una de las desventajas es que se
necesita mayor cantidad de material experimental.
Codificación de datos
Es similar al diseño experimental en bloques al azar, pero en cada bloque habrá varias
repeticiones de cada tratamiento.
MODELO
Yijk = Mu + Ti + Bj + TBij + eijk
i = 1, 2, …, t t = número de tratamientos
j = 1, 2, …, b b = número de bloques
k = 1, 2, …, n n = número de repeticiones de cada tratamiento en cada bloque
Yijk = Valor de la variable respuesta en el i-ésimo tratamiento del j-ésimo bloque en la k-ésima
repetición
Mu = Media general
Ti = Efecto del i-ésimo tratamiento
Bj = Efecto del j-ésimo bloque
TBij = Interacción entre i-ésimo tratamientos y j-ésimo bloque
eijk = Error en el i-ésimo tratamiento del j-ésimo bloque en la k-ésima repetición
HIPOTESIS
Para tratamientos
Ho: T1 = T2 = … = Tt vs
Ha: Al menos un tratamiento produce un efecto diferente a los demás
Para bloques
Ho: B1 = B2 = … = Bb vs
Ha: Al menos un bloque produce un efecto diferente a los demás
Para interacción entre tratamientos y bloques
Ho: No existe interacción entre tratamientos y bloques vs
pf2

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Diseño experimental bloques al azar generalizado (Debag) Es similar al diseño experimental en bloques al azar, con la diferencia que en cada bloque cada tratamiento se repite varias veces. Este diseño es útil cuando se quiere saber si existe interacción entre tratamientos y bloques, sin embargo una de las desventajas es que se necesita mayor cantidad de material experimental. Codificación de datos Es similar al diseño experimental en bloques al azar, pero en cada bloque habrá varias repeticiones de cada tratamiento. MODELO Yijk = Mu + Ti + Bj + TBij + eijk i = 1, 2, …, t t = número de tratamientos j = 1, 2, …, b b = número de bloques k = 1, 2, …, n n = número de repeticiones de cada tratamiento en cada bloque Yijk = Valor de la variable respuesta en el i-ésimo tratamiento del j-ésimo bloque en la k-ésima repetición Mu = Media general Ti = Efecto del i-ésimo tratamiento Bj = Efecto del j-ésimo bloque TBij = Interacción entre i-ésimo tratamientos y j-ésimo bloque eijk = Error en el i-ésimo tratamiento del j-ésimo bloque en la k-ésima repetición HIPOTESIS Para tratamientos Ho: T1 = T2 = … = Tt vs Ha: Al menos un tratamiento produce un efecto diferente a los demás Para bloques Ho: B1 = B2 = … = Bb vs Ha: Al menos un bloque produce un efecto diferente a los demás Para interacción entre tratamientos y bloques Ho: No existe interacción entre tratamientos y bloques vs

Ha: Si existe interacción entre tratamientos y bloques Tabla de análisis de varianza


FV. GL. SC

Trat t-1 SC trat Bloq b- Trat*Bloq (t-1)(b-1) Error Por dif. Total tbn-


Regla de decisión: Rechazar Ho si Fo mayor o igual a Ftab