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PASOS EN STATGRAPHICS PARA EL ANALISIS DEL DISEÑO DE BLOQUES ESTADISTICA III

ESTUDIANTE: ANDREA SANCHEZ GAMERO CODIGO: 2012116109 GRUPO: # 3

DOCENTE: ING. RICK KEEVIN ACOSTA VEGA

UNIVERSIDAD DEL MAGDALENA SANTA MARTA 2016

PASOS BLOQUES STATGRAPHICS

Inicio del programa 1. Abrir el programa STATGRAPHICS

Figura 1: ventana principal de STATGRAPHICS Centurión XVI Creación del diseño: Para crear un experimento en el cual la meta principal es comparar q niveles de un solo factor categórico Ir a al menú DDE y seleccionar CREAR DISEÑO opción DISEÑO NUEVO

NOTA: al dar clic en diseño nuevo se desprende una caja de dialogo (tipo de diseño)

Descripciones de la caja de diálogos:

 Clase de Diseño: Tipo de diseño a ser creado.  No. Variables Respuestas: El número de variables respuestas (Y) que deberán medirse durante cada corrida experimental. Este número está en un rango de 1 a 16.  Comentario: Un comentario que aparecerá sobre las salidas de los procedimientos de los análisis. 2. Seleccionamos el tipo de diseño a ser creado. 3. Seleccionamos el diseño de: un solo facto categórico 4. Insertar el número de variables de respuesta y le damos clic en aceptar Nota: al dar aceptar se desprende otra caja de diálogos donde se requiere información acerca del factor experimental a ser estudiado

Descripciones de la caja de diálogos:

 Nombre: Ingrese un nombre para el factor que contenga hasta 32. Una columna puede crearse en la base de datos con el nombre indicado.

 No. de Niveles: Número de diferentes niveles del factor en el cuál los experimentos serán desarrollados.  Unidades o Comentario – Una etiqueta opcional o un comentario hasta 64 caracteres que se incluyen sobre la hoja de trabajo experimental.  Botón Etiquetas: Presione identificadores de cada nivel:

este

botón

para

ingresar

Si las etiquetas no son especificadas, los niveles del factor pueden numerarse del 1 hasta q.

5. Escribir el nombre del factor y numero de niveles y le damos aceptar Nota: al dar aceptar se deprende otra caja de diálogos que requiere información acerca de cada una de las variables de respuestas:

Descripciones de la caja de diálogos: Clic sobre los números 1, 2, 3,…, una vez en el tiempo e ingrese la siguiente información para cada variable respuesta en el experimento:

Nombre: Un nombre para cada respuesta conteniendo hasta 32 caracteres. Unidades o Comentario: Una etiqueta opcional o comentario hasta 64 caracteres que se incluyen sobre la hoja de trabajo experimental. 6. Escribir nombre de variable de respuesta y clic en aceptar Nota: se desprende una caja de diálogos en la cual especificaremos el tipo de diseño a ser creado:

Descripciones de la caja de diálogos:

 Tipo de Diseño: Los siguientes tipos de diseños están disponibles, dependiendo sobre el número de niveles del factor experimental:  Diseño Completamente al Azar: Es un diseño en el cuál una muestra aleatoria de mediciones es tomada de cada nivel q, sin la tentativa de explicar los efectos de cualquier otro factor  Diseño por Bloques al Azar - Un diseño en el cual un número igual de observaciones es tomada de cada tratamiento a dos o más niveles de un factor de bloque o ruido. El efecto de Bloque será incluido en el modelo para reducir la magnitud del error experimental.  BIB Combinatorio – Un diseño por bloques balanceados incompletos contiene una sola variable de bloque donde el número de tratamientos en cada bloque es menor que q. Si k tratamientos deben correrse en cada bloque, el diseño requiere

q k

❑

() 

bloques, los cuales representan el número de alternativas

al seleccionar k artículos fuera de q. BIB Reducido – Un diseño por bloques balanceados incompletas en el cual el número de bloques es menor lo requerido por un BIB Combinatorio completo. Estos diseños están solamente

disponibles para ciertas combinaciones del número de niveles del factor y el tamaño de bloque.  Cuadrado Latino - Es un diseño en el cual los tratamientos están balanceados a través de dos factores de bloque, pero donde el número de corridas es menor que las requeridas pon un diseño Multi-factorial.  Cuadrado Greco-Latino – Es un diseño en el cual los tratamientos están balanceados a través de tres factores de bloques.  Cuadrado Hiper-Greco-Latino - Es un diseño en el cuál los tratamientos están balanceados a través de cuatro factores de bloques.

 Réplica del Diseño – El número de observaciones adicionales que son tomadas de cada nivel de tratamiento o combinación de bloquetratamiento.  Aleatorización – Con o sin aleatorizar el orden de las corridas en el experimento. Número de Bloques – Para definir en el diseño uno o más factores de bloque, el número de bloque.  Tamaño de Bloque – Para diseño BIB, el número de tratamientos que serán estudiados en cada bloque. 7. Seleccionamos la opción bloques aleatorios (un factor de bloqueo) 8. Se le desmarca la opción aleatorizar 9. Se coloca el número de replicas y numero de bloques del diseño y damos clic en aceptar Nota: Basándose en el diseño seleccionado, la caja de dialogo calcula y despliega el número total de corridas (prueba) a ser desarrolladas, el número de bloques, y los grados de libertad que estarán disponibles para estimar el error experimental. Note que los grados de libertad son calculados asumiendo que los factores de bloque no interactúan con el factor principal experimental, el cuál es el supuesto más usual. 10. Se va a libro de datos que se encuentra en la parte izquierda de la pantalla

11.

Insertar los datos

NOTA: Los ingresados son tomados de un ejerció practico para análisis de datos

12. Ir a al menú DDE y seleccionar PROSECUMIENTOS DOE y analizar a DISEÑO NUEVO

13.

Damos clic en Analizar diseño

Nota: se despliega una caja de diálogos para analizar el diseño. 13. seleccionamos la variable en datos y damos clic en aceptar Nota: al dar clic se despliega una caja de dialogo de opciones ANOVA Multifactorial 14.

Se ingresa el número de interacción máxima y clic aceptar.

Nota: al dar clic aceptar se nos despliega una caja de datos (tablas y gráficos) 15. Selección las tablas y gráficos que se quiere que muestre el programa y clic en aceptar

16.

Aparecen tablas y análisis de los datos a estudiar

PARA PROBAR SUPUESTO DE NORMALIDAD: 17.

se le clic en el disquete.

18.

se selecciona residuo de la caja de dialogo y clic en OK

19.

Luego damos clic en LIBRO DE DATOS.

20.

Seleccionamos la HOJA DE DATOS “B”

NOTA: En la hoja B, observamos los residuos. 21. Clic al menú DESCRIBIR, opción AJUSTE DE DISTRIBUCIONES, AJUSTES DE DATOS NO CENSURADOS

22.

Se selecciona la opción residuos en datos y aceptar

23.

Se selecciona , la opción normal y aceptar

24.

Se selección prueba de normalidad y aceptar

25. Se puede analizar las gráficas y observar si los datos siguen una distribución con la prueba de shapiro

NOTA: Dado en el caso que en el análisis no arrogue la prueba de shapiro, le damos clic izquierdo y selecciona opciones de ventana y clic en prueba de shapiro. Aceptar Con esta parte se finaliza la prueba de supuesto de normalidad, con las gráficas y las tablas se pueden concluir si los datos siguen una distribución norma o no.

PARA PROBAR SUPUESTO DE IGUALDAD DE VARIANZA O HOMOCEDASTICIDAD 26. Clic en el menú COMPARAR, opción ANALISIS DE VARIANZA, NOVA SIMPLE

27. Se selecciona la variable dependiente y la variable del factor, aceptar

28.

Seleccionamos verificación de varianza y aceptar

29. Se puede analizar las gráficas y observar si los datos cumplen con la igualdad de varianza.

NOTAS: Dado en el caso que en el análisis no te arrogue la prueba de bartlett, le damos clic izquierdo y selecciona opciones de ventana y clic en prueba de Bartlett y aceptar

Con esta parte se finaliza la prueba de IGUALDAD DE VARIANZA, con las gráficas y las tablas se puede concluir si los datos cumplen con el supuesto de igualdad de varianza o no.

PARA PROBAR SUPUESTO DE INDEPENDENCIA

30. Se da clic en el menú DESCRIBIR, opción SERIE DE TIEMPOS, METODO DESCRIPTIVOS.

31.

En datos se selecciona la variable residuos y aceptar

32.

Se selecciona las opciones “ninguno”

33.

Se selecciona prueba de aleatoriedad y aceptar

34. Arroja la gráficas y tablas, se analiza y se comprueba el supuesto de independencia

NOTA: Con esta parte se finaliza la prueba de independencia, con las gráficas y las tablas se puede concluir si los datos cumplen con el supuesto de independencia o no.