Post on 08-Mar-2016
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UNIVERSIDAD PRIVADA ANTENOR ORREGOCURSO: DISEOS EXPERIMENTALES
ALUMNO: JOS GONZLEZ CABEZA
EJERCICIO 3-4.
Se llev a cabo un experimento a fin de determinar si cuatro temperaturas de coccin especficas afectan la densidad de cierto tipo de ladrillo. El experimento produjo los siguientes datos Libro: Diseo y anlisis de experimentos Montgomery. Pg. 119 (PDF 134):
TemperaturaDensidad
10021.821.921.721.621.7
12521.721.421.521.4
15021.921.821.821.621.5
17521.921.721.821.4
a. La temperatura de coccin afecta la densidad de los ladrillos? Utilizar 0.05Factores inter-sujetos
N
TEMPERATURA15
24
35
44
Pruebas de efectos inter-sujetos
Variable dependiente: DENSIDAD
OrigenTipo I de suma de cuadradosglMedia cuadrticaFSig.
Modelo corregido,156a3,0522,024,157
Interseccin8454,33418454,334328779,651,000
TEMPERATURA,1563,0522,024,157
Error,36014,026
Total8454,85018
Total corregido,51617
a. R al cuadrado = ,302 (R al cuadrado ajustada = ,153)
H0: H0: H1: s diferentesH1: s diferentesComo p (Sig. = 0.157) > 0.05 entonces acepto H0, es decir, las diferentes temperaturas de coccin no afectan la densidad del ladrillo.
b. Es apropiado comparar las medias utilizando la prueba del rango mltiple de Duncan (por ejemplo) en este experimento?No, no sera apropiado porque en realidad no hay diferencia estadstica en la afectacin de la densidad del ladrillo al aplicar cualquiera de los tratamientos (temperaturas); aunque aqu mostramos las diferentes comparaciones segn lo solicitado en clase y parece ser que segn el mtodo de DMS, hay diferencia significativa entre el tratamiento 1 y 2.
Comparaciones mltiples
(I) TEMPERATURA(J) TEMPERATURADiferencia de medias (I-J)Error estndarSig.Intervalo de confianza al 95%
Lmite inferiorLmite superior
HSD Tukey12,240,1076,163-,073,553
3,020,1014,997-,275,315
4,040,1076,982-,273,353
21-,240,1076,163-,553,073
3-,220,1076,219-,533,093
4-,200,1134,330-,530,130
31-,020,1014,997-,315,275
2,220,1076,219-,093,533
4,020,1076,998-,293,333
41-,040,1076,982-,353,273
2,200,1134,330-,130,530
3-,020,1076,998-,333,293
Scheffe12,240,1076,221-,101,581
3,020,1014,998-,301,341
4,040,1076,986-,301,381
21-,240,1076,221-,581,101
3-,220,1076,286-,561,121
4-,200,1134,406-,559,159
31-,020,1014,998-,341,301
2,220,1076,286-,121,561
4,020,1076,998-,321,361
41-,040,1076,986-,381,301
2,200,1134,406-,159,559
3-,020,1076,998-,361,321
DMS12,240*,1076,043,009,471
3,020,1014,847-,198,238
4,040,1076,716-,191,271
21-,240*,1076,043-,471-,009
3-,220,1076,060-,451,011
4-,200,1134,100-,443,043
31-,020,1014,847-,238,198
2,220,1076,060-,011,451
4,020,1076,855-,211,251
41-,040,1076,716-,271,191
2,200,1134,100-,043,443
3-,020,1076,855-,251,211
Bonferroni12,240,1076,255-,090,570
3,020,10141,000-,291,331
4,040,10761,000-,290,370
21-,240,1076,255-,570,090
3-,220,1076,361-,550,110
4-,200,1134,597-,548,148
31-,020,10141,000-,331,291
2,220,1076,361-,110,550
4,020,10761,000-,310,350
41-,040,10761,000-,370,290
2,200,1134,597-,148,548
3-,020,10761,000-,350,310
Se basa en las medias observadas. El trmino de error es la media cuadrtica(Error) = ,026.
*. La diferencia de medias es significativa en el nivel 0,05.