DISEÑO COMPLETAMENTE ALEATORIO (COMPLETELY RANDOM DESIGN) Blondie Artieda Carassa. “V ciclo Ingeniería de Alimentos” Universidad Nacional “San Luis Gonzaga de Ica” RESUMEN El diseño completamente aleatorio, se utilizó para cada uno de estos cuatro ejercicios, con la finalidad de determinar sus diferencias significativas por cada prueba; Mediante los nueve pasos de la prueba de hipótesis para análisis de varianzas. Palabras clave: Hipótesis, varianzas, diseño completamente aleatorio. ABSTRACT The completely random design, it was in use for each of these four exercises, with the purpose of determining his significant differences for every test; By means of nine steps of the test of hypothesis for analysis of variances. Key words: Hypothesis, variances, completely random design. INTRODUCCION Este diseño es el más sencillo y se origina por la asignación aleatoria de tratamientos ante unidades experimentales; Pero no es el más eficiente para ensayos de campo con plantas, pero puede constituir la disposición más factible para verificar ciertos tipos de tratamientos en animales (Hills, F.J.1990). Las principales ventajas del diseño son la sencillez y la flexibilidad. Una de sus desventajas consiste en que algún otro diseño suele ser capaz de estimar el error estándar por unidad experimental (error experimental) con un mayor grado de precisión (Little, T.M.1990) A Continuación, los análisis de varianza en los cuatro ejercicios dados:
El diseño completamente aleatorio, se utilizó para cada uno de estos cuatro ejercicios, con la finalidad de determinar sus diferencias significativas por cada prueba; Mediante los nueve pasos de la prueba de hipótesis para análisis de varianzas.
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DISEÑO COMPLETAMENTE ALEATORIO
(COMPLETELY RANDOM DESIGN)
Blondie Artieda Carassa.
“V ciclo Ingeniería de Alimentos”
Universidad Nacional “San Luis Gonzaga de Ica”
RESUMEN
El diseño completamente aleatorio, se utilizó para cada uno de estos cuatro ejercicios, con la finalidad de determinar sus diferencias significativas por cada prueba; Mediante los nueve pasos de la prueba de hipótesis para análisis de varianzas.
Palabras clave: Hipótesis, varianzas, diseño completamente aleatorio.
ABSTRACT
The completely random design, it was in use for each of these four exercises, with the purpose of determining his significant differences for every test; By means of nine steps of the test of hypothesis for analysis of variances.
Key words: Hypothesis, variances, completely random design.
INTRODUCCION
Este diseño es el más sencillo y se origina por la asignación aleatoria de tratamientos ante unidades experimentales; Pero no es el más eficiente para ensayos de campo con plantas, pero puede constituir la disposición más factible para verificar ciertos tipos de tratamientos en animales (Hills, F.J.1990). Las principales ventajas del diseño son la sencillez y la flexibilidad. Una de sus desventajas consiste en que algún otro diseño suele ser capaz de estimar el error estándar por unidad experimental (error experimental) con un mayor grado de precisión (Little, T.M.1990)
A Continuación, los análisis de varianza en los cuatro ejercicios dados:
I. Un Experimento condujo a comparar tres métodos de empaque para
cierto alimento. El criterio fue el contenido de ácido Ascórbico (mg/100g)
después de un periodo de tiempo. Se obtuvieron los siguientes datos
Método de Empaque
A B C
14.29 20.06 20.04
19.10 20.64 26.23
19.09 18.00 22.74
16.25 19.56 24.04
15.09 19.47 23.37
16.61 19.07 25.02
19.63 18.38 23.27
¿Proporcionan estos datos la suficiente evidencia para indicar, a un nivel de
significación de 0.01, que hay una diferencia entre los métodos de empaque?
Debido que el (F) observado es mayor que el (F) requerido al (5%), concluimos
que si existen diferencias significativas entre las medias de las poblaciones.
III. Se efectuaron determinaciones de azúcar en la sangre (mg/100ml) de
10 especificaciones en cada una de cinco cepas de animales
experimentales con los siguientes resultados.
Cepa
A B C D E
124 111 117 104 142
116 101 142 128 139
101 130 121 130 133
118 108 123 103 120
118 127 121 121 127
120 129 148 119 149
110 122 141 106 150
127 103 122 107 149
106 122 139 107 120
130 127 125 115 116
¿Proporcionan estos datos la suficiente evidencia para indicar una diferencia en la
concentración media de azúcar en la sangre de diferencias cepas? Sea:
Solución
T 1170 T T
Datos:
r = 5
n = 10
Termino de Corrección (C)
C =
Sumatoria de cuadrados (SC)
SC cepas= –
Cepa
A B C D E
124 111 117 104 142
116 101 142 128 139
101 130 121 130 133
118 108 123 103 120
118 127 121 121 127
120 129 148 119 149
110 122 141 106 150
127 103 122 107 149
106 122 139 107 120
130 127 125 115 116
= – C =3213.48
SC total=
= + –
SC error = SC total - SC cepa
= 6458.88 - 3213.48 = 3425.4
Cuadrado Medio (CM)
CM cepa = =
CM error =
F - observado
F observado=
Respuesta:
F F
Observado Requerido (5%)
11.25 2.575
Debido que el (F) observado es mayor que el (F) requerido al (5%), concluimos
que si existen diferencias significativas éntrela concentración media de azúcar en
la sangre de diferentes cepas.
Fuente de variación
Grados de
libertad (gl)
Suma de Cuadrados
(SC)
Cuadrado Medio (CM)
F Observado
F Requerido
(5%)
Total 49 6458.88
Métodos 4 3212.48 811.35 11.25 2.575
Error 45 3245.4 72.12
IV. Tres médicos desean comparar el tiempo de convalecencia de sus
pacientes hospitalizados después de una intervención quirúrgica menor
sin complicaciones .Se eligió una muestra de ocho registros de los
archivos de cada médico y se observaron los siguientes tiempos de
convalecencia
Medico A B C
4 4 5 5 5 3 5 4 3 4 3 3 6 4 3 6 5 3 4 3 4 5 3 5
¿Sugieren estos datos una diferencia en el tiempo promedio de convalecencia de
los pacientes de cada médico? Sea:
Solución
Medico
A B C 4 4 5 5 5 3 5 4 3 4 3 3 6 4 3 6 5 3 4 3 4 5 3 5
T 39 T T
Datos:
r = 8
n = 3
Termino de Corrección (C)
C =
Sumatoria de cuadrados (SC)
SC medico= –
= – C = 7
SC total=
= + –
Cuadrado Medio (CM)
CM medico = =
CM error =
F - observado
F observado=
Respuesta:
F F
Observado Requerido (1%)
4.704 5.78
Debido que el (F) observado es menor que el (F) requerido al (1%), concluimos
que no existen diferencias significativas en el tiempo promedio de convalecencia
de los pacientes de cada médico.
Fuente de variación
Grados de
libertad (gl)
Suma de Cuadrados
(SC)
Cuadrado Medio (CM)
F Observado
F Requerido
(1%)
Total 23 22.625
Métodos 2 7 3.5 4.704 5.78
Error 21 15.625 0.744047619
CONCLUSIONES:
A partir de este desarrollo, se ha identificado que de los cuatro problemas a plantear, uno no poseía diferencias significativas en sus unidades experimentales.
Y en los restantes, sí existían diferencias significativas aplicadas a sus análisis de Varianza.
AGRADECIMIENTOS:
A mi maestro Rolando Reátegui Lozano, por su excelente pedagogía Asimismo a mis padres por su incondicional apoyo, y a Jehová Dios por darme la vida y permitir este desarrollo.
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS:
1. (Hills, F.J.1990), Statistical Tables for Biological, Agricultural, and Medical Research.
2. (Little, T.M.1990), Statistics in Research, lowa State University Press.