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• Mariafernanda Coronado Fernández

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UNIVERSIDAD PRIVADA DE TACNA

Calificación obtenida

FACULTAD DE INGENIERIA ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERIA AMBIENTAL

TERCERA PRACTICA II UNIDAD Datos del Curso Nombre del Curso

Código

Diseños Experimentales

AM-511

Docente

Juan Carlos Romaina Flores

Sección

Fecha de evaluación

14/05/2019

A

Hora de evaluación

8:20 am.

Nombre del estudiante: MARIAFERNANDA CORONADO FERNÁNDEZ RESOLVER CASOS EXPERIMENTALES

Objetivo: Resolver casos de experimentos empleando el software STATGRAPHICS Centurión para diseños de bloques completos al azar y diseño en cuadrado latino. 1.

Se realizó un experimento para probar cinco variedades de espárrago en cultivos orgánicos, para lo cual se empleó un desño de bloques completos al azar, con seis bloques. El experimento de campo se preparó en las condiciones, de conduccion de cultivos organicos con la finalidaad de exportar en el futuro. Los reusltados de los rendimientos logrados en la campaña dueron los siguientes: (Rendimiento: Tn/ha) Variedades Bloques

Mary Washington

Palmeto

I

8

II

Argentenil

Connovers colosal

Mammouth white

12

5

8

11

9

11

6

9

11

III

7

13

7

10

10.5

IV

8

12.5

4

10

11.5

V

6

11.5

6

12

12.5

VI

9

12

8

14

10.5

Total Bloques

Total Tratamientos medias

a) Realizar una prueba de hipotesis, suponiendo que no existen diferencias entre las diferentes variedades. b) Construir la tabla del ANVA y manifestar sus conclusiones. c) Realizar las pruebas de contrastes méltiples: DMS, Tukey y Duncan.

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ANOVA Multifactorial - Rendimiento Variable dependiente: Rendimiento Factores: Variedades Bloques Número de casos completos: 30 El StatAdvisor Este procedimiento ejecuta un análisis de varianza de varios factores para Rendimiento. Realiza varias pruebas y gráficas para determinar que factores tienen un efecto estadísticamente significativo sobre Rendimiento. También evalúa la significancia de las interacciones entre los factores, si es que hay suficientes datos. Las pruebas-F en la tabla ANOVA le permitirán identificar los factores significativos. Para cada factor significativo, las Pruebas de Rangos Múltiples le dirán cuales medias son significativamente diferentes de otras. La Gráfico de Medias y la Gráfica de Interacciones le ayudarán a interpretar los efectos significativos. Las Gráficos de Residuos le ayudarán a juzgar si los datos han violado los supuestos subyacentes al análisis de varianza.

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Análisis de Varianza para Rendimiento - Suma de Cuadrados Tipo III Fuente Suma de G Cuadrado Raz Val Cuadrados l Medio ónorF P EFECTOS PRINCIPALE S A:Variedades 150.333 4 37.5833 21. 0.0 44 000 B:Bloques 10.6 5 2.12 1.2 0.3 1 408 RESIDUOS 35.0667 2 1.75333 0 TOTAL 196.0 2 (CORREGID 9 O) Todas las razones-F se basan en el cuadrado medio del error residual El StatAdvisor La tabla ANOVA descompone la variabilidad de Rendimiento en contribuciones debidas a varios factores. Puesto que se ha escogido la suma de cuadrados Tipo III (por omisión), la contribución de cada factor se mide eliminando los efectos de los demás factores. Los valores-P prueban la significancia estadística de cada uno de los factores. Puesto que un valor-P es menor que 0.05, este factor tiene un efecto estadísticamente significativo sobre Rendimiento con un 95.0% de nivel de confianza. Conclusiones: Se rechaza la hipótesis nula porque existen diferencias estadísticas significativas entre las diferentes variedades de espárrago.

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2.

Se ha concluido unexperimento de campo en undiseño Cuadrado ltino, en la que se probaroncinco variedades de alcachofa orgánica. Realizar el analisisestadistico y probar la hipótesis nula de que no hay efecto de tratameintos. Los datos en kg/parcela se presentan a continuaión. COLUMNAS HILERAS

a) b) c) d)

1

2

3

4

5

I

A=40

B=42

C=50

D=52

E=55

II

B=41

C=52

D=63

E=53

A=44

III

C=53

D=60

E=56

A=42

B=44

IV

D=65

E=56

A=45

B=45

C=53

V

E=53

A=43

B=46

C=57

D=66

Plantear la hipótesis en disputa. Elaborar el ANVA. Realizar las pruebas de rangos multiples de Tukey y Duncan. Manifestar sus conclusiones respecto a lasdiferencias entre las variedades de la especie estudiada.

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ANOVA Multifactorial - Produce Variable dependiente: Produce Factores: Tratamiento Fila Columna Número de casos completos: 25 El StatAdvisor Este procedimiento ejecuta un análisis de varianza de varios factores para Produce. Realiza varias pruebas y gráficas para determinar que factores tienen un efecto estadísticamente significativo sobre Produce. También evalúa la significancia de las interacciones entre los factores, si es que hay suficientes datos. Las pruebas-F en la tabla ANOVA le permitirán identificar los factores significativos. Para cada factor significativo, las Pruebas de Rangos Múltiples le dirán cuales medias son significativamente diferentes de otras. La Gráfico de Medias y la Gráfica de Interacciones le ayudarán a interpretar los efectos significativos. Los Gráficos de Residuos le ayudarán a juzgar si los datos han violado los supuestos subyacentes al análisis de varianza.

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Análisis de Varianza para Produce - Suma de Cuadrados Tipo III Fuente Suma de G Cuadrado Raz Cuadrados l Medio ónF EFECTOS PRINCIPALES A:Tratamiento 1434.16 4 358.54 123 .35 B:Fila 39.36 4 9.84 3.3 9 C:Columna 15.76 4 3.94 1.3 6 RESIDUOS 34.88 1 2.90667 2 TOTAL 1524.16 2 (CORREGIDO) 4 Todas las razones-F se basan en el cuadrado medio del error residual

Val orP

0.0 000 0.0 450 0.3 062

El StatAdvisor La tabla ANOVA descompone la variabilidad de Produce en contribuciones debidas a varios factores. Puesto que se ha escogido la suma de cuadrados Tipo III (por omisión), la contribución de cada factor se mide eliminando los efectos de los demás factores. Los valores-P prueban la significancia estadística de cada uno de los factores. Puesto que 2 valores-P son menores que 0.05, estos factores tienen un efecto estadísticamente significativo sobre Produce con un 95.0% de nivel de confianza. Conclusiones: Se rechaza la hipótesis nula porque existen diferencias estadísticas significativas entre las diferentes variedades de alcachofa orgánica.

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3.

El instituto de experimentaciónde la UPT estáinteresadoenestudiarlos 5 tipos de variedades de orégano (O1, O2, O3, O4, O5) y decide realizar el experimento utilizando un diseño cuadrado latino. Para ello selecciona 5 niveles para cada una de las variables del bloque: abono (1, 2, 3, 4, 5), e insecticida (1, 2, 3, 4, 5). Los datos se observan enla siguiente tabla.Realizar el análisisestadpistico. Losdatos Tn/ha. COLUMNAS (insecticida) BLOQUE (abono)

1

2

3

4

5

1

A=5.4

B=5.3

C=4.8

D=3.9

E=4.3

2

B=4.2

C=5.1

D=3.8

E=5.4

A=4.7

3

C=3.1

D=4.2

E=5.6

A=3.7

B=4.2

4

D=4.3

E=5.1

A=3.7

B=4.1

C=53.6

5

E=3.4

A=3.2

B=4.8

C=5.2

D=3.2

Realizar elanalisis estadistico siguiente: a) Plantear las hipotesis nula y alternativa. b) Realizar el ANOVA. c) Si encuentran significación en el ANOVA, realizar las pruebas de rangos múltiples. - DMS - Tukey - Duncan

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ANOVA Multifactorial - Produce 1 Variable dependiente: Produce 1 Factores: Tratamiento 1 Columna 1 Fila 1 Número de casos completos: 25 El StatAdvisor Este procedimiento ejecuta un análisis de varianza de varios factores para Produce 1. Realiza varias pruebas y gráficas para determinar que factores tienen un efecto estadísticamente significativo sobre Produce 1. También evalúa la significancia de las interacciones entre los factores, si es que hay suficientes datos. Las pruebas-F en la tabla ANOVA le permitirán identificar los factores significativos. Para cada factor significativo, las Pruebas de Rangos Múltiples le dirán cuales medias son significativamente diferentes de otras. La Gráfico de Medias y la Gráfica de Interacciones le ayudarán a interpretar los efectos significativos. Las Gráficos de Residuos le ayudarán a juzgar si los datos han violado los supuestos subyacentes al análisis de varianza.

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Análisis de Varianza para Produce 1 - Suma de Cuadrados Tipo III Fuente Suma de G Cuadrado Raz Cuadrados l Medio ónF EFECTOS PRINCIPALES A:Tratamiento 1 2.3024 4 0.5756 0.8 5 B:Columna 1

1.4744

4

0.3686

0.5 4

C:Fila 1

2.2944

4

0.5736

0.8 5

RESIDUOS

8.1232

Val orP

0.5 20 2 0.7 06 4 0.5 21 8

1 0.676933 2 TOTAL 14.1944 2 (CORREGIDO) 4 Todas las razones-F se basan en el cuadrado medio del error residual El StatAdvisor La tabla ANOVA descompone la variabilidad de Produce 1 en contribuciones debidas a varios factores. Puesto que se ha escogido la suma de cuadrados Tipo III (por omisión), la contribución de cada factor se mide eliminando los efectos de los demás factores. Los valores-P prueban la significancia estadística de cada uno de los factores. Puesto que ningún valor-P es menor que 0.05, ninguno de los factores tiene un efecto estadísticamente significativo sobre Produce 1 con un 95.0% de nivel de confianza. Conclusiones: Se acepta la hipótesis Nula porque no existen diferencias estadísticas significativas entre las diferentes variedades de orégano.

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