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USO DEL “ANÁLISIS DE VARIANZA UNA-VÍA”, PARA:

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1 USO DEL “ANÁLISIS DE VARIANZA UNA-VÍA”, PARA:
UCV/FACES/EECA Curso: Estadística II Guía Anova Una Vía: No.3: Primer Resumen, utilizando un ejemplo (GAUV_03) Contraste de hipótesis sobre la diferencia de más de dos medias poblacionales USO DEL “ANÁLISIS DE VARIANZA UNA-VÍA”, PARA: Contrastar la hipótesis sobre, la diferencia de más de dos medias poblacionales. Guía Anova Una Vía No.3: Primer Resumen, utilizando un ejemplo (GAUV_03) Caracas, Diciembre 2009 Amarilis García / Omaira De Los Santos.- Caracas, Diciembre 2009

2 UCV/FACES/EECA Curso: Estadística II Guía Anova Una Vía: No.3: Primer Resumen, utilizando un ejemplo (GAUV_03) Contraste de hipótesis sobre la diferencia de más de dos medias poblacionales ANOVA Una-Vía. Resumen Resumiendo, podemos decir que esta modalidad de ANOVA, estudia un elemento (Factor), que se presenta bajo diferentes modalidades (niveles o tratamientos). El análisis se fundamenta en el estudio de los promedios y varianzas muestrales de una variable (Variable Respuesta) de las unidades experimentales, según los tratamientos considerados. La finalidad es llegar a una conclusión sobre el comportamiento de las medias poblacionales o media poblacional de la Variable respuesta. Fuente del contenida en esta lámina: Se le han realizado modificaciones para adaptarla a las características del curso Estadística II. Amarilis García / Omaira De Los Santos.- Caracas, Diciembre 2009.

3 ANOVA Una-Vía: Ejemplo
UCV/FACES/EECA Curso: Estadística II Guía Anova Una Vía: No.3: Primer Resumen, utilizando un ejemplo (GAUV_03) Contraste de hipótesis sobre la diferencia de más de dos medias poblacionales ANOVA Una-Vía: Ejemplo Ejemplo 2: Tres tipos de mezcla de gasolina fueron probadas en un determinado tipo de motor, para calcular el rendimiento (kilómetros recorridos, desde que se llena el tanque de gasolina, hasta que llega al nivel mínimo, manteniendo las condiciones de pruebas constantes para cada motor evaluado). La siguiente tabla muestra el rendimiento (kilómetros recorridos) registrado en cada motor de los tres grupos evaluados.  Fuente del contenida en esta lámina: Se le han realizado modificaciones para adaptarla a las características del curso Estadística II. Amarilis García / Omaira De Los Santos.- Caracas, Mayo 2009.

4 ANOVA Una-Vía: Ejemplo
UCV/FACES/EECA Curso: Estadística II Guía Anova Una Vía: No.3: Primer Resumen, utilizando un ejemplo (GAUV_03) Contraste de hipótesis sobre la diferencia de más de dos medias poblacionales ANOVA Una-Vía: Ejemplo Factor: Mezcla o tipo de gasolina; se presenta bajo tres diferentes modalidades: T-A, T-B y T-C Ejemplo 2: Tres tipos de mezcla de gasolina fueron probadas en un determinado tipo de motor, para calcular el rendimiento (kilómetros recorridos, desde que se llena el tanque de gasolina, hasta que llega al nivel mínimo, manteniendo las condiciones de pruebas constantes para cada motor evaluado). La siguiente tabla muestra el rendimiento (kilómetros recorridos) registrado en cada motor de los tres grupos evaluados.  Variable Respuesta: R (Km) Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3 Niveles o No Gasolina T-1 T-2 No. T-3 R (Km) 1 415 410 390 2 405 375 380 3 4 395 5 385 400 Tratamientos 1. Unidades Experimentales: determinado tipo de motor. 2. Factor: Mezcla de gasolina. 3. Tratamiento: tipos de mezcla de gasolina. 4. Variable Respuesta: rendimiento (kilómetros recorridos). Unidades Experimentales Fuente del contenida en esta lámina: Se le han realizado modificaciones para adaptarla a las características del curso Estadística II. Amarilis García / Omaira De Los Santos.- Caracas, Mayo 2009.

5 UCV/FACES/EECA Curso: Estadística II
Guía Anova Una Vía: No.3: Primer Resumen, utilizando un ejemplo (GAUV_03) Contraste de hipótesis sobre la diferencia de más de dos medias poblacionales ANOVA Una-Vía El análisis de varianza se basa en una comparación de la cantidad de variación en cada uno de los tratamientos. Si de un tratamiento a otro la variación es significativamente alta, esto sugiere que los tratamientos tienen efectos diferentes en las poblaciones (podríamos estar en presencia de poblaciones estadísticas diferentes). Factor: Mezcla o tipo de gasolina; se presenta bajo tres diferentes modalidades: T-A, T-B y T-C Variable Respuesta: R (Km) Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3 Niveles o No Gasolina T-1 T-2 No. T-3 R (Km) 1 415 410 390 2 405 375 380 3 4 395 5 385 400 Tratamientos Observe que existen 15 observaciones; no todas las unidades experimentales (Identificada con No.) tuvieron la misma vida útil; a esto se le llama variación total. También observe que existen variación entre cada grupo (columna verde); a esto se le conoce como variación entre muestras. De igual manera existe variación en cada uno de uno de los grupos, a esto se le conoce como variación dentro de la muestras. Unidades Experimentales Fuente del contenida en esta lámina: Se le han realizado modificaciones para adaptarla a las características del curso Estadística II. Amarilis García / Omaira De Los Santos.- Caracas, Diciembre 2009.

6 UCV/FACES/EECA Curso: Estadística II
Guía Anova Una Vía: No.3: Primer Resumen, utilizando un ejemplo (GAUV_03) Contraste de hipótesis sobre la diferencia de más de dos medias poblacionales ACTIVIDAD No. 1.3: Consulte el los ejercicios correspondientes a la Guía 1, colocados en el Wiki ( ) Para cada ejercicio identifique los siguientes elementos: Unidades Experimentales: Factor: Tratamiento: Variable Respuesta: Notas: Coloque sus respuestas en un archivo Word e identifíquelo con el número de actividad y su nombre o nombre de su grupo. Ejemplo: Actividad_1_PedroPerez.doc Suba el archivo al Wiki Estudiante; siga las instrucciones para subir archivos colocadas en la página “Activides Iterativas” Amarilis García / Omaira De Los Santos.- Caracas, Diciembre 2009


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