ANÁLISIS DE VARIANZA Y PRUEBAS DE MEDIAS DEL DISEÑO AL COMPLETO AZAR EN OPENSTAT

ANÁLISIS DE VARIANZA Y PRUEBAS DE MEDIAS DEL DISEÑO AL COMPLETO AZAR EN OPENSTAT

Ing. Luis Manfredo Reyes
El diseño al completo azar, también conocido como Al Irrestricto azar, de una vía o Oneway, es el más sencillo de todos los diseños experimentales disponibles, pero tiene el inconveniente que para su utilización se requieren condiciones homogéneas en el sitio experimental (por ejemplo: laboratorio).



El diseño se puede manejar con iguales repeticiones (balanceado) o desiguales (desbalanceado).
Es posible realizar el análisis en Openstat

OPEN STAT es un paquete estadístico gratuito  producido por Bill Miller, y se puede descargar en éste link:http://statpages.info/miller/OpenStatMain.htm

Se asume que el lector tiene instalado el paquete y conoce el uso básico del mismo.

A continuación ejemplos de los mismos
CASO 1: DISEÑO AL COMPLETO AZAR BALANCEADO

1.    Se quiere evaluar la eficacia de distintas dosis de un fármaco contra la hipertensión arterial, comparándola con la de una dieta sin sal.

Para ello se seleccionan al azar 25 hipertensos y se distribuyen aleatoriamente en 5 grupos. Al primero de ellos no se le suministra ningún tratamiento, al segundo una dieta con un contenido pobre en sal, al tercero una dieta sin sal, al cuarto el fármaco a una dosis determinada  y al quinto el mismo fármaco a otra dosis. 
resultados finales:

Los datos se ingresan a Openstat  así: 
En la primera columna se coloca el identificador de tratamientos, que debe ser numérico 

En la segunda columna se colocan los datos de la variable respuesta

En total hay 25 observaciones

Ingresar al análisis de varianza: ANALYSES->ANALYSES OF VARIANCE--> 1,2 OR 3 WAY

Se ingresa como variable dependiente presion
se ingresa como variable independiente tratamiento
se expecifica fixed levels para tratamiento

Se puede especificar una prueba de medias dando click en la pestaña COMPARISONS, por ejemplo Tukey . Se puede especificar cualquier nivel de significancia.
Se tiene la opción de graficar las medias de los tratamientos (variable independiente)
Y el resultado final es el siguiente:

Interpretación: suponiendo que se desea el análisis con el 3% de significancia,
como el p es menor que 0.03, se concluye que sí existen diferencias significativas entre los tratamientos
La prueba de Tukey en este caso muestra las comparaciones todos contra todos



CASO 2: DISEÑO AL COMPLETO AZAR DESBALANCEADO (DESIGUALES REPETICIONES)
El procedimiento es el mismo, salvo que no se incluyen las unidades experimentales faltantes.
NO DEBEN INGRESARSE LOS DATOS FALTANTES COMO CERO, YA QUE ESO PRODUCE RESULTADOS ERRÓNEOS!!!

Ejemplo:

Se ingresa a ANALYSES->ANALYSES OF VARIANCE--> 1,2 OR 3 WAY
se especifican la variable dependiente y la variable de grupos (independiente), modelo fijo (fixed) y la prueba de medias deseada

Y el resultado final es:

Se encontraron diferencias significativas al 5% 

En este ejemplo se usó la prueba de Bonferroni