Dosificacion

[pic 1]

El cual consistía en que cada equipo hiciera un carro con material reciclable y ponerlo a prueba en el salón y que recorrieran cierta cantidad de metros y tomar los tiempos para hacer un análisis ANOVA para tomar una decisión sobre cuál era el mejor carro, pero antes se deben de tomar en cuenta ciertos supuestos que deben de cumplir los datos.

Supuesto 1:

La independencia se cumple ya que los eventos u observaciones no siguen ningún patrón por lo cual uno no conlleva al otro, para eso el profesor hizo completamente al azar las observaciones en Excel.

Supuesto 2:

La igualdad de varianzas se cumple porque se realizó un análisis por la prueba de Barlette para tener un argumento matemático que avale la afirmación. Los cálculos se hicieron en Excel  y se presentan a continuación:

[pic 3]

Estos son los resultados de las observaciones la tabla de arriba y a continuación la prueba de Barlette.

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Como vemos existe una igualdad de varianzas por lo tanto ponemos continuar al supuesto 3.

Supuesto 3:

Para ver la normalidad de los datos se recurre a la prueba de Kolmogorov para ver si los datos tienen una distribución normal para eso se hace un análisis el cual se presenta enseguida:

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Como podemos ver en las conclusiones se acepta la normalidad de los datos por lo cual se llega a la conclusión de que se cumplen los 3 supuestos y ahora se puede pasar a la tabla de ANOVA para tomar decisiones acerca del análisis, cabe resaltar que si no se hubiese cumplido alguno de los supuestos no se habría podido pasar a la tabla de análisis de varianza.

ANOVA.

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[pic 9]

La tabla del anova con bien lo dice su nombre nos dice la variación que existe en los datos ya sea en sus observaciones, al interior de cada tratamiento o por lo contrario entre tratamiento o bien entre sus factores de bloque.

Las hipótesis son

H0: μi=μj

H1: μi diferente μj

Y el criterio es el siguiente:

Se rechaza H0 si F0>Fα         y        Se rechaza H0 si valor p <α

Como podemos ver en los 2 casos se cumple y se rechaza H0 por lo cual significa que almenos 1 par de medias de los carros son diferentes.

Lo cual se hara el método del LSD para detectar cual par de medias no pasa la diferencia minima significativa.

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Aquí podemos ver el método de LSD el cual podemos ver la significancia entre las media, la cual podemos observar y decir que la media A y B son significativas y la media B y D también lo son existe una diferencia significativa entre los tiempos medios de cada tratamiento.

Conclusión:

Podemos decir que el mejor carro es el del tratamiento A osea el de Jesus porque tiene menor promedio de sus observación y menor variabilidad entre sus tiempos, y el peor es el B osea el de Eliot por su variabilidad enorme y su promedio de tiempo muy alto.

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