COMPROBACIÓN DE LOS SUPUESTOS DEL ANÁLISIS DE VARIANZA CON INFOSTAT

COMPROBACIÓN DE LOS SUPUESTOS DEL ANÁLISIS DE VARIANZA CON INFOSTAT

Ing. Luis Manfredo Reyes

La técnica conocida como Análisis de Varianza (ANDEVA, ANOVA o ANVA), se utiliza intensamente en la experimentación para comparar varios grupos, llamados tratamientos.

La hipótesis nula que se prueba con el ANDEVA, es que “todos los tratamientos son iguales”,  contra la hipótesis alterna que “al menos uno de los tratamientos es distinto a los demás”.

El análisis de varianza, está construido sobre supuestos teóricos, que en la mayoría de casos nunca son comprobados.

Una de las excusas más utilizadas es “SI LA VARIABLE DE RESPUESTA ES CONTÍNUA, SEGURAMENTE ES NORMAL”.

También anteriormente, no se tenía la tecnología informática que permitiera realizar las pruebas en forma rápida y efectiva.

Ahora sí existe la tecnología (se acabaron las excusas). De todas las opciones disponibles, en ésta ocasión se discute el uso de Infostat para el proceso de comprobación de supuestos.

ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS (CLUSTER) CON INFOSTAT: EL CASO DE LAS HAMBURGUESAS DE McDONALDS®

ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS (CLUSTER) CON INFOSTAT: EL CASO DE LAS HAMBURGUESAS DE McDONALDS®
Ing. Luis Manfredo Reyes

El análisis de conglomerados (cluster), es una técnica multivariada, en la cual en base a un conjunto de características cuantitativas, se realiza una agrupación de individuos en base a las distancias entre ellos.

Al final del análisis, se obtiene un diagrama llamado DENDROGRAMA, que resume gráficamente el agrupamiento.

No es el objetivo de éste documento profundizar en la teoría del método, sino ejemplificar su análisis en Infostat.

ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS (CLUSTER) CON INFOSTAT

ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS (CLUSTER) CON INFOSTAT
Ing. Luis Manfredo Reyes

El análisis de conglomerados (cluster), es una técnica multivariada, en la cual en base a un conjunto de características cuantitativas, se realiza una agrupación de individuos en base a las distancias entre ellos.

No es el objetivo de éste documento profundizar en la teoría del método, sino ejemplificar su análisis en Infostat.
Al final del análisis, se obtiene un diagrama llamado DENDROGRAMA, que resume gráficamente el agrupamiento.

ANÁLISIS EXPLORATORIO GRÁFICO DE DATOS CON INFOSTAT

ANÁLISIS EXPLORATORIO GRÁFICO  DE DATOS CON INFOSTAT
Ing. Luis Manfredo Reyes

En la estadística descriptiva, para describir las propiedades de una población, se recurre al cálculo de ciertos valores que se obtienen de ella (estadísticos), tales como la moda, la media, la varianza, etc.

Sin embargo, existen otras herramientas que ayudan a explicar el comportamiento de los datos, y que son poco utilizadas. Una de ellas es la gráfica de cajas (Box Plot) y la gráfica de densidad de datos. Ambas herramientas están disponibles en Infostat.

ANÁLISIS GRÁFICO DE BONDAD DE AJUSTE CON INFOSTAT

ANÁLISIS GRÁFICO DE BONDAD DE AJUSTE CON INFOSTAT
Ing. Luis Manfredo Reyes

Cuando se analiza un conjunto de datos, usualmente se asume que los datos tienen una distribución normal. Tomando en cuenta que casi toda la estadística inferencial está basada en ésta condición, es importante realizar la comprobación respectiva, si los datos se adaptan a alguna distribución teórica. Hay técnicas analíticas que permiten la comprobación (Kolmogorov, Chi Cuadrado, Shapiro), pero también hay métodos gráficos que lo hacen.

En ésta ocasión se muestra como comprobar gráficamente si un conjunto de datos se aproxima a una distribución teórica (normal, binomial, chi cuadrado, t, exponencial), usando el paquete Infostat.

ANÁLISIS DE VARIANZA Y PRUEBAS DE MEDIAS DEL DISEÑO BLOQUES AZAR EN INFOSTAT

ANÁLISIS DE VARIANZA Y PRUEBAS DE MEDIAS DEL DISEÑO BLOQUES AZAR EN INFOSTAT

Ing. Luis Manfredo Reyes
El diseño en bloques al azar, es el más utilizado en todas partes, debido a que casi siempre en las condiciones experimentales existe una gradiente que debe ser controlada, o simplemente para reducir el error experimental

PRUEBA DE HIPÓTESIS PARA DATOS APAREADOS EN INFOSTAT

PRUEBA DE HIPÓTESIS PARA DATOS APAREADOS EN INFOSTAT

Ing. Luis Manfredo Reyes

Un tema obligado en los cursos de estadística inferencial es el de la prueba de hipótesis para datos apareados (o pares coincidentes como le llaman en algunos libros). No es el objetivo de éste documento profundizar en la metodología manual para la resolución de éste tipo de pruebas, sino auxiliar al investigador con la tecnología informática disponible.

PRUEBAS DE NORMALIDAD CON INFOSTAT

PRUEBAS DE NORMALIDAD CON INFOSTAT

Ing. Luis Manfredo Reyes

Casi toda la teoría de la estadística inferencial (pruebas de hipótesis, regresión, análisis de varianza) ha sido construída sobre el fundamento de que “LOS DATOS TIENEN DISTRIBUCIÓN NORMAL”, o dicho de otra manera, para que la teoría sea válida, es necesario que los datos tengan distribución normal.

Tristemente, la mayoría de investigadores simplemente ignoran éste requisito y olímpicamente  suponen que los datos sí tienen distribución normal, cuando en la realidad no se sabe si esto es cierto.

ANÁLISIS DE REGRESIÓN LINEAL, GEOMÉTRICA, LOGARÍTMICA Y CUADRÁTICA EN INFOSTAT

ANÁLISIS DE REGRESIÓN LINEAL, GEOMÉTRICA, LOGARÍTMICA Y CUADRÁTICA EN INFOSTAT

Ing. Luis Manfredo Reyes

El análisis de regresión es una técnica estadística que trata de encontrar un modelo matemático que explique los cambios en una variable (dependiente) en función de otra u otras (independiente o independientes).

Aunque el modelo más enseñado y más utilizado es el lineal (y=a+bx), hay muchas situaciones donde éste modelo no se adapta bien a los datos, surgiendo la necesidad de probar otros modelos.

Afortunadamente, la tecnología disponible actualmente permite el ajuste de muchos modelos con los mismos datos. En ésta ocasión se discute el uso de Infostat  para el ajuste.

ANALISIS DE VARIANZA CON SUBMUESTREO EN INFOSTAT

ANALISIS DE VARIANZA CON SUBMUESTREO EN INFOSTAT

Ing. Luis Manfredo Reyes

En el experimento tradicional, se toman datos de toda la unidad experimental y el único dato que se tiene es el que se utiliza para los cálculos del análisis de varianza

Pero què pasarìa si de la misma unidad experimental se toman varios datos?

La tècnica conocida como submuestreo (en inglès: Repeated Measures), consiste en tomar varios datos de una misma unidad experimental.

Objetivo: aumentar la precisiòn de los datos, reduciendo el error experimental

Ejemplo:

Experimento de comparación de 5 dietas para engorde de pollos

Unidad experimental: 10 pollos

Mètodo tradicional: sumar o promediar los datos de cada pollo dentro de la misma unidad experimental

Con submuestreo: tomar datos de cada uno e introducirlos al análisis de varianza

ANÁLISIS DE SERIE DE EXPERIMENTOS EN EL ESPACIO CON INFOSTAT

ANÁLISIS DE SERIE DE EXPERIMENTOS EN EL ESPACIO CON INFOSTAT
Ing. Luis Manfredo Reyes

Cuando un experimento completo se repite en diferentes lugares, se tiene una serie de experimentos en el espacio. Adicionalmente un experimento se puede repetir en el mismo lugar, pero diferentes momentos (Serie de experimentos en el tiempo), o bien en diferentes lugares y diferentes momentos (Serie de experimentos en el espacio y el tiempo).

En el caso de la serie en el espacio, si se utiliza el diseño en bloques al azar,  ocurre el siguiente fenómeno: el bloque 1 de la localidad 1 no es el mismo bloque 1 de la localidad 2, etc. A ésto se le llama ANIDACIÖN y se dice que "el bloque está anidado en la localidad".

Si se utiliza el diseño al completo azar, no existe la anidación y se analiza como cualquier experimento factorial ordinario, usando la localidad como otro factor, y la interacción localidad por tratamiento como otro más. 

ANÁLISIS DE CONTRASTES ORTOGONALES CON INFOSTAT

ANÁLISIS DE CONTRASTES ORTOGONALES CON INFOSTAT
Ing. Luis Manfredo Reyes

En un análisis de varianza ordinario, se prueba la hipótesis que "Todos los tratamientos son iguales". En el caso de encontrar diferencias significativas, se debe proceder a realizar una prueba adicional, llamada Prueba de Medias.
Sin embargo, a veces se desea comparar grupos de tratamientos. Aquí es donde se emplea la prueba de Contrastes Ortogonales.

ANÁLISIS DE VARIANZA DE UN DISEÑO EN BLOQUES AL AZAR DESBALANCEADO CON “INFOSTAT”

ANÁLISIS DE VARIANZA DE UN DISEÑO EN BLOQUES AL AZAR DESBALANCEADO CON “INFOSTAT”

Ing. Luis Manfredo Reyes

El diseño de bloques al azar es el más utilizado en todas partes, debido a que casi siempre existe una gradiente que debe ser controlada, y que no es de interés.

Pero el requisito para su análisis es que sea balanceado (iguales repeticiones  por tratamiento).

Cuando en ocasiones se pierden unidades experimentales, es necesario antes del análisis de varianza, estimar los datos faltantes  (Información detallada en  siguiente enlace: http://reyesestadistica.blogspot.com/2011/07/estimacion-de-datos-perdidos-en-el.html)