DIAGRAMA DE CAJAS

a. DIAGRAMA DE CAJAS.

De los resultados obtenidos en la grafica, se concluye que los tratamientos para las temperaturas de 25°C y 30°C son los que tienen menor dispersión y el tratamiento de 15°C es el que mas posee dispersión. De igual forma se aprecia que los tratamientos para 20°C y 35°C poseen centralización simétrica, mientras que los tratamientos para 10 ° C y 15°C poseen asimetría hacia la izquierda, contrarios a los tratamientos de 25°C y 30°C que poseen asimetría de lado derecho.

b. PLANTEAMIENTO DE LA HIPOTESIS.

Hipótesis nula: Ho: µ0 = 0. Todos los efectos de tratamiento son iguales a cero.

Hipótesis alterna: H1: µ0 ≠ 0. Al menos uno de los efectos de tratamiento es diferente de cero.

El porcentaje de variación explicado por el efecto de los tratamientos, se calcula teniendo en cuenta la suma de cuadrados del total y la suma de cuadrados de tratamientos es al coeficiente de determinación, este valor es del 86,6%, lo que significa que el 86,6% de la variación en el conjunto de observaciones esta siendo explicado por la variación en la temperatura.

ANOVA

CORRIENTE

Sum of Squares df Mean Square F Sig.

Between Groups 744,667 5 148,933 54,275 ,000

Within Groups 115,250 42 2,744

Total 859,917 47

c. ANALISIS DE LA VARIANZA UTILIZANDO EL MODELO DE REGRESION LINEAL.

Luego de realizar la revisión de los diferentes modelos que expliquen el comportamiento de la corriente en función de los diferentes tratamientos de la temperatura, se encuentra que tan solo el modelo cuadrático y el cubico explican el comportamiento de las observaciones registradas. A continuación se aprecian los resultados a través de una tabla resumen:

Model Summary and Parameter Estimates

Dependent Variable:CORRIENTE

Equation Model Summary Parameter Estimates

R Square F df1 df2 Sig. Constant b1 b2 b3

Linear ,020 ,936 1 46 ,338 19,867 -,070

Logarithmic ,088 4,415 1 46 ,041 27,224 -2,948

Inverse ,185 10,440 1 46 ,002 14,322 74,763

Quadratic ,818 100,977 2 45 ,000 46,137 -2,798 ,061

Cubic ,818 66,011 3 44 ,000 47,958 -3,095 ,075 ,000

Compound ,014 ,672 1 46 ,417 19,184 ,997

Power ,073 3,623 1 46 ,063 28,153 -,151

S ,159 8,713 1 46 ,005 2,672 3,903

Growth ,014 ,672 1 46 ,417 2,954 -,003

Exponential ,014 ,672 1 46 ,417 19,184 -,003

The independent variable is TEMPERATURA.

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