ANOVA Permite evaluar dos o más tratamientos. Experimento diseñado (DCA,DBCA, etc.) FCV– Bioestadística- 2017

DISEÑO EXPERIMENTAL Es una estrategia de combinación de la estructura de Tratamientos con la estructura de Unidades Experimentales, de tal forma que las alteraciones en las Respuestas, al menos en algún subgrupo de Unidades Experimentales, puedan ser atribuídas solamente a la acción de los Tratamientos excepto por variaciones aleatorias. FCV– Bioestadística- 2017

Tratamiento: es el conjunto de circunstancias creadas por el experimentador en respuesta a la hipótesis a investigar y ellos son el foco de la investigación. Tratamiento control Tratamiento testigo Tratamiento placebo FCV– Bioestadística- 2017

Unidad Experimental Es la entidad física o sujeto expuesto al tratamiento “independientemente” de otra unidad. Constituye una simple replica FCV– Bioestadística- 2017

DISEÑO EXPERIMENTAL Principios Básicos del diseño REPETICION: Se llama repetición a cada realización de un Tratamiento. ALEATORIZACION: por azar se distribuye a cada U.E. el tratamiento correspondiente. CONTROL LOCAL: control que se hace de la experiencia para evitar que algún Tratamiento se vea favorecido o desfavorecido. FCV– Bioestadística- 2017

Aleatorización La aleatorización permite validar la inferencia. Provee la justificación para la inferencia estadística de los métodos de estimación y del test de hipótesis. La replica por si sola no garantiza la validez de la estimación. FCV– Bioestadística- 2017

Error experimental Esta dado por la variación natural entre las unidades experimentales. Variabilidad en la medición de la respuesta. FCV– Bioestadística- 2017

Error experimental Inhabilidad para reproducir las condiciones de tratamiento exactamente en las distintas unidades experimentales. Interacción entre el tratamiento y la unidad experimental. Factores extraños que influyen en la medición de la característica FCV– Bioestadística- 2017

ANÁLISIS DE VARIANZA (ANOVA) Permite probar hipótesis referidas a los parámetros de posición de 2 ó más distribuciones. La hipótesis que se somete a prueba es con respecto a los promedio de las poblaciones en estudio de cada Tratamiento evaluado en un experimento. (PARAMETROS) EL ANOVA descompone la variabilidad total en la muestra (Suma de cuadrados) asociados cada una a una fuente de variación reconocida (ej. Suma Cuadrado Tratamiento y Suma cuadrado Error) FCV– Bioestadística- 2017

Modelo Hipótesis H0: 1 =2 =…= t H1: alguno es distinto FCV– Bioestadística- 2017

SUPUESTOS DEL ANOVA Normalidad Independencia Homogeneidad de varianza FCV– Bioestadística- 2017

Trat1 Trat2 Trat3 Trat4 x11 x21 x31 x41 x12 x22 x32 x42 x13 x23 x33 FCV– Bioestadística- 2017

Suma de cuadrados total Suma de cuadrados tratamientos (entre) Suma de cuadrados del error (dentro) FCV– Bioestadística- 2017

SCTotal=SCTrat+ SCError gl(total)=gl(trat)+ gl(error) FCV– Bioestadística- 2017

Fuente de variación Suma de Cuadrados Grados de libertad Cuadrado medio F Tratamientos (entre) SCTrat gl= a – 1 CMTrat= SCTrat gl F = CMTrat CMError Error (dentro) SCError gl= N – a CMError= SCError Total SCTotal gl= N – 1 FCV– Bioestadística- 2017

Dieta_A Dieta_B Dieta_C Dieta_D 64 70 84 90 61 73 68 100 60 88 72 82 76 85 69 98 75 66 95 77 63 80 FCV– Bioestadística- 2017

Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III) Variable N R² R² Aj CV GPV 32 0.53 0.48 10.48 Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III) F.V. SC gl CM F p-valor Modelo. 1988.09 3 662.70 10.39 0.0001 Dieta 1988.09 3 662.70 10.39 0.0001 Error 1785.38 28 63.76 Total 3773.47 31 Test:Tukey Alfa=0.05 DMS=10.90104 Error: 63.7634 gl: 28 Dieta Medias n E.E. A 67.63 8 2.82 A C 73.00 8 2.82 A B 75.25 8 2.82 A D 89.00 8 2.82 B Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0.05) FCV– Bioestadística- 2017