Análisis de la Varianza (Parte Tercera)

Escrito por admin | Categoría: Análisis de la Varianza | • 11 de March, 2013 •

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El presente artículo es continuación de las partes primera y segunda del Análisis de la Varianza publicadas en Febrero y Octubre de 2012. El Análisis de la Varianza, junto con el Análisis de Regresión (artículo de Junio 2011), son los métodos estadísticos fundamentales para el análisis de los resultados obtenidos en los Diseños Experimentales.

El artículo expone fundamentos y ejemplos de aplicación del Análisis de la Varianza a Diseños Experimentales con Factores Aleatorios así como a otros diseños de interés en la investigación como son los diseños Jerarquizados o Anidados y los diseños en Parcelas Divididas o“Split-Plot”.

En los dos artículos anteriores sobre Análisis de la Varianza, los niveles de los factores eran niveles fijos. Sin embargo, en muchas ocasiones, el investigador no está interesado, precisamente, en los niveles seleccionados sino que desea extender las conclusiones del experimento a la totalidad de niveles que puede adoptar el factor y de los que los niveles seleccionados para el experimento son una muestra aleatoria. Surgen así los modelos de Análisis de la Varianza con Factores Aleatorios y cuando coexisten factores con niveles fijos y factores con niveles aleatorios, los llamados Modelos Mixtos.

Los Diseños Jerarquizados (Anidados) presentan una diferencia notable con los Diseños Factoriales. En ellos, los niveles del factor anidado no se combinan más que con un nivel del factor en el que se anidan. Los Diseños en Parcelas Divididas o “Split Plot” son de aplicación en aquellas situaciones en que las unidades experimentales sobre las que se aplican los factores exigen ser de dimensiones diferentes para cada factor, o bien, cuando coexisten factores con niveles con facilidad para cambiar de uno a otro en cada prueba y factores en los que dicho cambio es difícil o costoso. Estas ocasiones originan la imposibilidad de aplicar diseños factoriales completamente aleatorizados al existir restricciones que impiden una completa aleatorización.

Dado que en todos estos modelos es indispensable el cálculo de las Esperanzas Medias Cuadráticas (EMC) de los diferentes efectos, se han incluido, al comienzo del artículo, las reglas oportunas para su obtención. (Ver PDF)

Las próximas publicaciones previstas versarán sobre:

  • Diseños factoriales a dos niveles. Diseños fraccionales.
  • Diseños Ortogonales. Diseños Robustos.
  • Diseños para mezclas.
  • Método de Superficie Respuesta.
  • Series de tiempo.