Luis Allauca

8/19/2019 Luis Allauca

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ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DE CHIMBORAZOFACULTAD DE INFORMÁTICA Y ELECTRÓNICA

EXAMEN 2 SEMINARIO DISEÑO ESTADISTICO EXPERIMENTALNombre Docente: Dr. Jorge TuapantaNombre Alumno: Luis Miguel Allauca CandoCódigo: 359Fecha: 24/03/2016

EJERCICIO 114. En una empresa de manufactura se propone un tratamiento para reducir elporcentaje de productos defectuosos. Para validar esta propuesta se diseñó unexperimento en el que se producía con o sin la propuesta de mejora. Cada corridaexperimental consistió en producir un lote y la variable de respuesta es el porcentaje deproducto defectuoso. Se hicieron 25 réplicas para cada tratamiento. Los datos obtenidosse muestran a continuación:

(1.5 PUNTOS)

PRUEBA DE LOS SUPUESTOS

Antes de aplicar el ANOVA verificamos los supuestos:

1. NORMALIDAD de los datos.

Ho: Los datos se distribuyen normalmente.Ha: Los datos no siguen una distribución normal.

Pruebas de normalidad

tratamiento para reducir el

porcentaje de productos

defectuosos

Kolmogorov-

Smirnova

Shapiro-Wilk

Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig.

porcentaje de los

productos defectuosos

CON TRATAMIENTO ,160 25 ,098 ,945 25 ,192

SIN TRATAMIENTO ,149 25 ,161 ,943 25 ,171

a. Corrección de la significación de Lilliefors

* Todas las probabilidades deben ser mayor al 5%.

En base a la prueba de Shapiro-Wilk todos los datos se distribuyen normalmente. Lasprobabilidades son superiores al nivel de significancia lo que respalda la decisióntomada.

2. INDEPENDENCIA entre los datos

Hay independencia entre los resultados por la forma como está estructurado el diseño.

3. ANÁLISIS de varianzas


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Ho: Hay igualdad en las varianzas de cada uno de los tratamientos usados.

=

Ha: Hay al menos una pareja de varianzas diferente.

≠ , ≠ , , = 1,2

Prueba de homogeneidad de varianzas porcentaje de los productos defectuosos

Estadístico de

Levene

gl1 gl2 Sig.

15,616 1 48 ,000

En base a la prueba de homogenizad de varianzas, la probabilidad 0,000 es menor alnivel de significancia, esto significa que esto significa que rechazamos la Hipótesis Nulay aceptamos la Alternativa de que hay al menos una pareja de varianzas diferentes encada uno de los tratamientos usados.

PRUEBA ANOVA

Ho: =

Ha: ≠ , ≠ , , = 1,2

ANOVA de un factor

porcentaje de los productos defectuosos

Suma de

cuadrados

gl Media

cuadrática

F Sig.

Inter-grupos 466,957 1 466,957 73,136 ,000

Intra-grupos 306,470 48 6,385

Total 773,427 49

En base a la prueba ANOVA de un factor, la probabilidad de 0,000 es menor al nivel designificancia, entonces se rechaza la Hipótesis Nula y se acepta la Alternativa. Es decir,hay al menos una pareja de varianzas diferentes en cada uno de los tratamientosusados.

DETERMINACIÓN DE PAREJAS DE MEDIAS DIFERENTES

PRUEBAS POST-HOC

COMPARACIONES MULTIPLES

Ho: =

Ha: ≠ , , = 1,2


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Advertencia

No se han realizado las pruebas post hoc para porcentaje de los productos defectuosos porque hay

menos de tres grupos.


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EJERCICIO 219. Uno de los defectos que causan mayor desperdicio en la manufactura de discosópticos compactos son los llamados “cometas”. Típicamente, se trata de una partículaque opone resistencia al fluido en la etapa de entintado. Se quiere comprobar de maneraexperimental la efectividad de un tratamiento de limpieza de partículas que está basadoen fuerza centrípeta y aire ionizado. A 12 lotes de 50 CD se les aplica el tratamiento y aotros 12 lotes no se les aplica; en cada caso se mide el porcentaje de discos quepresentan cometas, los resultados son los siguientes:

(1.5 PUNTOS)






analisis con o sin

tratamiento

Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk


porcentaje de cometas

en un disco

con tratamiento ,266 12 ,019 ,900 12 ,160

sin tratamiento ,269 12 ,016 ,849 12 ,036



En base a la prueba de Shapiro-Wilk los datos no se distribuyen normalmente porquelos resultados sin tratamiento no siguen una distribución normal, la probabilidad 0,036es menor al nivel de significancia del 5%.

En conclusión, no es posible utilizar el ANOVA para el análisis de estosresultados.


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EJERCICIO 312. Se diseñó un experimento para estudiar el rendimiento de cuatro detergentes. Lassiguientes lecturas de “blancura” se obtuvieron con un equipo especial diseñado para12 cargas de lavado, distribuidas en tres modelos de lavadoras:

(2 PUNTOS)



LAVADORAS




Modelo de

lavadoras


Estadístic

o

gl Sig. Estadístic

o

gl Sig.

Lecturas de blancura

obtenidas con un

equipo especial

Lavadora 1 ,133 4 . 1,000 4 1,000

Lavadora 2 ,230 4 . ,973 4 ,860

Lavadora 3 ,279 4 . ,923 4 ,556



En base a la prueba de Shapiro-Wilk todo el conjunto de datos sigue una distribuciónnormal. Las probabilidades son superiores al nivel de significancia lo que respalda ladecisión tomada.

DETERGENTES




Cuatro tipos de

detergentes


Estadísti

co

gl Sig. Estadísti

co

gl Sig.


6/22

Lecturas de

blancura obtenidas

con un equipo

especial

Detergente A ,292 3 . ,923 3 ,463

Detergente B ,232 3 . ,980 3 ,726

Detergente C ,343 3 . ,842 3 ,220

Detergente D ,211 3 . ,991 3 ,817




PRUEBA ANOVA – DISEÑO DE BLOQUES COMPLETAMENTE AL AZAR

Para el análisis se va a suponer que no hay interacción entre factor y bloque.

Lavadoras

Ho: = =

Ha: ≠ , ≠ , , = 1,2,3

Detergentes

Ho: = = =

Ha: ≠ , ≠ , , = , , ,

Pruebas de los efectos inter-sujetos

Variable dependiente: Lecturas de blancura obtenidas con un equipo especial

Origen Suma de

cuadrados tipo

III

gl Media

cuadrática

F Sig.

Modelo corregido 303,833a 5 60,767 46,545 ,000

Intersección 26696,333 1 26696,333 20448,255 ,000

LAVADORA 170,167 2 85,083 65,170 ,000

DETERGENTE 133,667 3 44,556 34,128 ,000

Error 7,833 6 1,306

Total 27008,000 12

Total corregida 311,667 11

a. R cuadrado = ,975 (R cuadrado corregida = ,954)

En base a la prueba de los efectos inter-sujetos, la probabilidad de 0,000 de laslavadoras es menor al nivel de significancia, entonces se rechaza la Hipótesis Nula y se

acepta la Alternativa. Es decir, hay al menos una pareja de medias de rendimiento enblancura que son diferentes según el tipo de lavadora. De la misma forma para los


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detergentes, la probabilidad de 0,000 es menor al nivel de significancia, entonces,existen diferencias entre el tipo de detergente en cuanto al rendimiento en blancura.

En conclusión, el factor lavadora si influye en los resultados de la variable dependiente.

En la figura, es observa que los puntos no tienen una tendencia a seguir una curvaparticular. Lo que implica que no hay interacción entre el factor y los bloques.

PRUEBAS MÚLTIPLES

LAVADORAS

Ho: =

Ha: ≠ , , = 1,2,3

DETERGENTES

Ho: =

Ha: ≠ , , = , , ,


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PRUEBAS MÚLTIPLES

PRUEBA POST-HOC

LAVADORAS

Comparaciones múltiples


(I)Modelo de

lavadoras

(J)Modelo de

lavadoras

Diferencia

de medias

(I-J)

Error

típ.

Sig. Intervalo de confianza

95%

Límite

inferior

Límite

superior

DHS de

Tukey

Lavadora 1Lavadora 2 2,75* ,808 ,033 ,27 5,23

Lavadora 3 -6,25* ,808 ,001 -8,73 -3,77

Lavadora 2Lavadora 1 -2,75* ,808 ,033 -5,23 -,27

Lavadora 3 -9,00* ,808 ,000 -11,48 -6,52

Lavadora 3Lavadora 1 6,25* ,808 ,001 3,77 8,73

Lavadora 2 9,00* ,808 ,000 6,52 11,48

Bonferroni

Lavadora 1Lavadora 2 2,75* ,808 ,043 ,09 5,41

Lavadora 3 -6,25* ,808 ,001 -8,91 -3,59

Lavadora 2Lavadora 1 -2,75* ,808 ,043 -5,41 -,09

Lavadora 3 -9,00* ,808 ,000 -11,66 -6,34

Lavadora 3 Lavadora 1 6,25*

,808 ,001 3,59 8,91Lavadora 2 9,00* ,808 ,000 6,34 11,66

Basadas en las medias observadas.

El término de error es la media cuadrática(Error) = 1,306.

*. La diferencia de medias es significativa al nivel 0,05.

Los que tengan asteriscos tienen media diferente.

En base a la prueba Post-Hoc de Tukey y Bonferroni, hay diferencias significativas demedias de blancura entre las lavadoras 1 con 2, 1 con 3, 2 con 3. Esta decisión lo

corroboran las probabilidades que son menores al nivel de significancia.

SUBCONJUNTOS HOMOGENEOS

Lecturas de blancura obtenidas con un equipo especial

Modelo de lavadoras N Subconjunto

1 2 3

DHS de Tukeya,b

Lavadora 2 4 43,25

Lavadora 1 4 46,00

Lavadora 3 4 52,25

Sig. 1,000 1,000 1,000


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Se muestran las medias de los grupos de subconjuntos homogéneos.



a. Usa el tamaño muestral de la media armónica = 4,000

b. Alfa = 0,05.

En conclusión, según la tabla de subconjuntos homogéneos, la lavadora 3 producemayor rendimiento en blancura y la de menor rendimiento en blancura es la lavadora 2.

DETERGENTES



(I)Cuatro tipos de

detergentes

(J)Cuatro tipos

de detergentes

Diferenci

a demedias

(I-J)

Error

típ.

Sig. Intervalo de

confianza 95%Límite

inferior

Límite

superior

DHS de

Tukey

Detergente A

Detergente B -1,33 ,933 ,527 -4,56 1,90

Detergente C -5,67* ,933 ,004 -8,90 -2,44

Detergente D 3,67* ,933 ,029 ,44 6,90

Detergente B

Detergente A 1,33 ,933 ,527 -1,90 4,56

Detergente C -4,33* ,933 ,014 -7,56 -1,10

Detergente D 5,00* ,933 ,007 1,77 8,23

Detergente C

Detergente A 5,67* ,933 ,004 2,44 8,90

Detergente B 4,33* ,933 ,014 1,10 7,56

Detergente D 9,33* ,933 ,000 6,10 12,56

Detergente D

Detergente A -3,67* ,933 ,029 -6,90 -,44

Detergente B -5,00* ,933 ,007 -8,23 -1,77

Detergente C -9,33* ,933 ,000 -12,56 -6,10

Bonferron

i

Detergente A

Detergente B -1,33 ,933 1,000 -4,94 2,27

Detergente C -5,67* ,933 ,005 -9,27 -2,06

Detergente D 3,67* ,933 ,046 ,06 7,27

Detergente B

Detergente A 1,33 ,933 1,000 -2,27 4,94

Detergente C -4,33* ,933 ,021 -7,94 -,73

Detergente D 5,00* ,933 ,010 1,40 8,60

Detergente C

Detergente A 5,67* ,933 ,005 2,06 9,27

Detergente B 4,33* ,933 ,021 ,73 7,94

Detergente D 9,33* ,933 ,000 5,73 12,94

Detergente D

Detergente A -3,67* ,933 ,046 -7,27 -,06

Detergente B -5,00* ,933 ,010 -8,60 -1,40

Detergente C -9,33* ,933 ,000 -12,94 -5,73


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En base a la prueba Post-Hoc de Tukey y Bonferroni, hay diferencias significativas demedias de blancura entre los detergentes A con C, A con D, B con C, B con D y C conD. Esta decisión lo corroboran las probabilidades que son menores al nivel designificancia.


Lecturas de blancura obtenidas con un equipo especial

Cuatro tipos de detergentes N Subconjunto

1 2 3

DHS de Tukeya,b

Detergente D 3 42,67

Detergente A 3 46,33

Detergente B 3 47,67

Detergente C 3 52,00

Sig. 1,000 ,527 1,000





b. Alfa = 0,05.

En conclusión, según la tabla de subconjuntos homogéneos, el detergente C producemayor rendimiento en blancura y el de menor rendimiento en blancura es el detergenteD.


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EJERCICIO 419. Se comprueba el peso en gramos de un material de tres proveedores: A, B y C, portres diferentes inspectores: I, II y III, utilizando tres diferentes escalas: 1, 2 y 3. Elexperimento se lleva a cabo como el siguiente cuadro latino:

(3.5 PUNTOS)


Variable dependiente: Peso en gramos de un material

Origen Suma de

cuadrados tipo

III

gl Media

cuadrática

F Sig.


Intersección 1393,778 1 1393,778 12544,000 ,000

INSPECTORES ,222 2 ,111 1,000 ,500

ESCALAS 32,889 2 16,444 148,000 ,007

PROVEEDORES 10,889 2 5,444 49,000 ,020

Error ,222 2 ,111

Total 1438,000 9



En base a los resultados de la prueba de los efectos inter-sujetos, la probabilidad de0,500 de los inspectores es mayor al nivel de significancia, entonces no afecta a losresultados de la variable dependiente.

PRUEBA ANOVA – CUADRADO LATINO

Se supone que no hay interacción entre bloques y factor.

ESCALAS

Ho: = =

Ha: ≠ , ≠ , , = 1,2,3

PROVEEDORES

Ho: = =

Ha:

≠ , ≠ , , = , ,


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Origen Suma de

cuadrados tipo

III

gl Media

cuadrática

F Sig.


Intersección 1393,778 1 1393,778 12544,000 ,000

ESCALAS 32,889 2 16,444 148,000 ,007

PROVEEDORES 10,889 2 5,444 49,000 ,020

Error ,222 2 ,111

Total 1438,000 9



En base a los resultados de la prueba de los efectos inter-sujetos, la probabilidad de0,007 de las escalas es menor al nivel de significancia, entonces se rechaza la HipótesisNula y se acepta la Alternativa. Es decir, hay al menos una pareja de peso en gramosde un material que son diferentes según la escala. De la misma forma para losproveedores, la probabilidad de 0,020 es menor al nivel de significancia, entonces,existen diferencias entre proveedores en cuanto a las medias de peso de un material.

PRUEBAS MÚLTIPLES

PRUEBA POST-HOC

ESCALAS

Ho: =

Ha: ≠ , , = 1,2,3



(I)Tres diferentesescalas

(J)Tres diferentesescalas

Diferenciade medias

(I-J)

Errortíp.

Sig. Intervalo de confianza95%

Límite

inferior

Límite

superior

DHS de

Tukey

Escala 1Escala 2 4,67* ,272 ,000 3,70 5,64

Escala 3 2,00* ,272 ,004 1,03 2,97

Escala 2Escala 1 -4,67* ,272 ,000 -5,64 -3,70

Escala 3 -2,67* ,272 ,001 -3,64 -1,70

Escala 3Escala 1 -2,00* ,272 ,004 -2,97 -1,03

Escala 2 2,67* ,272 ,001 1,70 3,64


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El término de error es la media cuadrática(Error) = ,111.



En base a la prueba Post-Hoc de Tukey, hay diferencias significativas de medias depeso en gramos de un material entre las escalas 1 con 2, 1 con 3 y 2 con 3. Esta decisiónlo corroboran las probabilidades que son menores al nivel de significancia.


Peso en gramos de un material

Tres diferentes escalas N Subconjunto

1 2 3

Student-Newman-Keulsa,b

Escala 2 3 10,00Escala 3 3 12,67

Escala 1 3 14,67

Sig. 1,000 1,000 1,000

DHS de Tukeya,b

Escala 2 3 10,00

Escala 3 3 12,67

Escala 1 3 14,67

Sig. 1,000 1,000 1,000


Basadas en las medias observadas.El término de error es la media cuadrática(Error) = ,111.


b. Alfa = 0,05.

En conclusión, según la tabla de subconjuntos homogéneos, la escala 1 produce mayorpeso en gramos de un material y el menor peso en gramos de un material lo produce laescala 2.

PROVEEDORES

Ho: =

Ha: ≠ , , = , ,



(I)Tres

proveedores

(J)Tres

proveedores

Diferencia

de medias

(I-J)

Error

típ.


95%

Límite

inferior

Límite

superior


14/22

DHS de

Tukey

Proveedor AProveedor B 1,00* ,272 ,045 ,03 1,97

Proveedor C 2,67* ,272 ,001 1,70 3,64

Proveedor BProveedor A -1,00* ,272 ,045 -1,97 -,03

Proveedor C 1,67* ,272 ,008 ,70 2,64

Proveedor C Proveedor A -2,67* ,272 ,001 -3,64 -1,70

Proveedor B -1,67* ,272 ,008 -2,64 -,70





En base a la prueba Post-Hoc de Tukey, hay diferencias significativas de medias depeso en gramos de un material entre los proveedores A con B, A con C y B con C. Esta

decisión lo corroboran las probabilidades que son menores al nivel de significancia.


Peso en gramos de un material

Tres proveedores N Subconjunto

1 2 3


Proveedor C 3 11,00

Proveedor B 3 12,67

Proveedor A 3 13,67

Sig. 1,000 1,000 1,000

DHS de Tukeya,b

Proveedor C 3 11,00

Proveedor B 3 12,67

Proveedor A 3 13,67

Sig. 1,000 1,000 1,000





b. Alfa = 0,05.

En conclusión, según la tabla de subconjuntos homogéneos, el proveedor A producemayor peso en gramos de un material y el menor peso en gramos de un material loproduce el proveedor C.


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En la figura los puntos no tienen una tendencia a seguir una curva en particular, por loque se puede concluir que no existe interacción entre factor y bloques.

PRUEBA DE NORMALIDAD

ESCALAS


Tres diferentes

escalas


Estadísti

co

gl Sig. Estadísti

co

gl Sig.

Peso en gramos de

un material

Escala 1 ,253 3 . ,964 3 ,637

Escala 2 ,175 3 . 1,000 3 1,000

Escala 3 ,253 3 . ,964 3 ,637



En base a la prueba de Shapiro-Wilk todo el conjunto de datos sigue una distribuciónnormal. Las probabilidades son superiores al nivel de significancia lo que respalda la

decisión tomada.


16/22

PROVEEDORES


Tres

proveedores


Estadístic

o

gl Sig. Estadístic

o

gl Sig.

Peso en gramos de

un material

Proveedor A ,219 3 . ,987 3 ,780

Proveedor B ,219 3 . ,987 3 ,780

Proveedor C ,175 3 . 1,000 3 1,000





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EJERCICIO 521. Se quieren comparar tres dietas (A, B, C) a base de proteínas de origen vegetalutilizando 18 ratas de laboratorio de una misma camada. Primero se observa por untiempo el apetito para formar tres grupos de seis ratas, según su voracidad; y cada unode estos grupos se clasifica a su vez en tres grupos de dos ratas, de acuerdo a su pesoinicial. Se plantea un experimento donde la variable de respuesta es el peso en gramosganado por las ratas después de cierto periodo, con los siguientes resultados:

(3.5 PUNTOS)


Variable dependiente: peso en gramos ganado por las ratas

Origen Suma de

cuadrados tipo

III

gl Media

cuadrática

F Sig.


Intersección 135200,000 1 135200,000 1509,337 ,000

VORACIDAD 2466,333 2 1233,167 13,767 ,001

PESO_INIC 116,333 2 58,167 ,649 ,541

DIETAS 3216,000 2 1608,000 17,951 ,000

Error 985,333 11 89,576

Total 141984,000 18



En base a los resultados de la prueba de los efectos inter-sujetos, la probabilidad de

0,541 del peso inicial es mayor al nivel de significancia, entonces no afecta a losresultados de la variable dependiente.

PRUEBA ANOVA – CUADRADO LATINO

Se supone que no hay interacción entre bloques y factor.

VORACIDAD

Ho: = =

Ha: ≠ , ≠ , , = 1,2,3


18/22

DIETAS

Ho: = =

Ha: ≠ , ≠ , , = , ,



Origen Suma de

cuadrados tipo

III

gl Media

cuadrática

F Sig.


Intersección 135200,000 1 135200,000 1595,401 ,000

VORACIDAD 2466,333 2 1233,167 14,552 ,000

DIETAS 3216,000 2 1608,000 18,975 ,000

Error 1101,667 13 84,744

Total 141984,000 18



En base a los resultados de la prueba de los efectos inter-sujetos, la probabilidad de0,000 de voracidad es menor al nivel de significancia, entonces se rechaza la HipótesisNula y se acepta la Alternativa. Es decir, hay al menos una pareja de medias de ratas

voraces que son diferentes según su apetito. De la misma forma para las dietas, laprobabilidad de 0,000 es menor al nivel de significancia, entonces, existen diferenciasentre dietas en cuanto a las medias de peso ganado por las ratas.

PRUEBAS MÚLTIPLES

PRUEBA POST-HOC

VORACIDAD

Ho: =

Ha: ≠ , , = 1,2,3



(I)apetito de las

ratas segun su

voracidad

(J)apetito de las

ratas segun su

voracidad

Diferencia

de medias

(I-J)

Error

típ.


95%

Límite

inferior

Límite

superior


19/22

DHS de

Tukey

APETITO 1 APETITO 2 -13,83 5,315 ,054 -27,87 ,20

APETITO 3 -28,67* 5,315 ,000 -42,70 -14,63

APETITO 2 APETITO 1 13,83 5,315 ,054 -,20 27,87

APETITO 3 -14,83* 5,315 ,038 -28,87 -,80

APETITO 3 APETITO 1 28,67* 5,315 ,000 14,63 42,70

APETITO 2 14,83* 5,315 ,038 ,80 28,87



*. La diferencia de medias es signif icativa al nivel 0,05.


En base a la prueba Post-Hoc de Tukey, hay diferencias significativas de medias depeso ganado en gramos por las ratas entre los apetitos 1 con 3 y 2 con 3. Esta decisiónlo corroboran las probabilidades que son menores al nivel de significancia.


peso en gramos ganado por las ratas

apetito de las ratas segun su

voracidad

N Subconjunto

1 2 3


APETITO 1 6 72,50

APETITO 2 6 86,33

APETITO 3 6 101,17

Sig. 1,000 1,000 1,000

DHS de Tukeya,b

APETITO 1 6 72,50

APETITO 2 6 86,33

APETITO 3 6 101,17

Sig. ,054 1,000





b. Alfa = 0,05.

En conclusión, según la tabla de subconjuntos homogéneos, las ratas con apetito 3tienen mayor voracidad produciendo mayor peso en las ratas y las que tienen menorvoracidad produciendo menor peso son las ratas con apetito 1.

DIETAS

Ho: =

Ha: ≠ , , = , ,


20/22



(I)dietas a base de

proteinas de

origen vegetal

(J)dietas a base

de proteinas de

origen vegetal

Diferencia

de medias

(I-J)

Error

típ.


95%

Límiteinferior

Límitesuperior

DHS de

Tukey

DIETA ADIETA B 32,00* 5,315 ,000 17,97 46,03

DIETA C 22,00* 5,315 ,003 7,97 36,03

DIETA BDIETA A -32,00* 5,315 ,000 -46,03 -17,97

DIETA C -10,00 5,315 ,183 -24,03 4,03

DIETA CDIETA A -22,00* 5,315 ,003 -36,03 -7,97

DIETA B 10,00 5,315 ,183 -4,03 24,03


El término de error es la media cuadrática(Error) = 84,744.*. La diferencia de medias es significativa al nivel 0,05.


En base a la prueba Post-Hoc de Tukey, hay diferencias significativas de medias depeso ganado en gramos por las ratas entre las dietas A con B y A con C. Esta decisiónlo corroboran las probabilidades que son menores al nivel de significancia.


peso en gramos ganado por las ratas

dietas a base de proteinas

de origen vegetal

N Subconjunto

1 2


DIETA B 6 72,67

DIETA C 6 82,67

DIETA A 6 104,67

Sig. ,082 1,000

DHS de Tukeya,b

DIETA B 6 72,67

DIETA C 6 82,67

DIETA A 6 104,67

Sig. ,183 1,000





b. Alfa = 0,05.

En conclusión, según la tabla de subconjuntos homogéneos, la dieta A produce mayor

peso en las ratas y la que produce menor peso en las ratas es la dieta B.


21/22

En la figura los puntos no tienen una tendencia a seguir una curva en particular, por loque se puede concluir que no existe interacción entre factor y bloques.

PRUEBA DE NORMALIDAD

VORACIDAD


apetito de las ratas

segun su voracidad



peso en gramos

ganado por las ratas

APETITO 1 ,188 6 ,200* ,972 6 ,908 APETITO 2 ,221 6 ,200* ,888 6 ,310

APETITO 3 ,193 6 ,200* ,925 6 ,542

*. Este es un límite inferior de la signif icación verdadera.





22/22

DIETAS


dietas a base de

proteinas de origen

vegetal



peso en gramos

ganado por las ratas

DIETA A ,178 6 ,200* ,975 6 ,922

DIETA B ,179 6 ,200* ,975 6 ,927

DIETA C ,237 6 ,200* ,889 6 ,312

*. Este es un límite inferior de la signif icación verdadera.




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Luis Allauca