DISEÑO COMPLETO AL AZAR EN SPSS
DCA SUPUESTOS
ANÁLISIS DE VARIANZA
Elaborado por:
FRITS PALOMINO VERA fritspv@hotmail.com
COMPARACIÓN DE MEDIAS Tingo María, Perú 2016
Los datos deben estar ordenados en el Ms Excel y se debe guardar en libro de Excel 97-2003 (cerrar base de datos). Abrir el SPSS – abrir documentos de datos – buscar en (lugar donde guardó el archivo) – archivos de tipo: Excel (*.xls, *.xlsx, *.xlsm) – abrir – hoja de trabajo aceptar. Vista de variables – colocar etiqueta (nombres como deseas que aparezcan los resultados).
2.
El proceso en el programa SPSS, se realiza mediante explorar – lista dependientes (altura) – lista de factores (tratamiento) – estadísticos – descriptivos – continuar – aceptar.
Se edita el cuadro de la siguiente manera: Trat. Media Error estándar Límite inferior Límite superior Desv. estándar
H1: La distribución de los errores no es igual a la
1
13.40
0.510
12.40
14.40
1.140
2
14.40
0.510
13.40
15.40
1.140
3
11.60
0.510
10.60
12.60
1.140
4
11.40
0.510
10.40
12.40
1.140
5
11.80
0.663
10.50
13.10
1.483
Normal y Homogeneidad de varianzas (p ≥0.05), se procede a realizar el análisis de varianza (por presentar más de dos tratamientos) y la comparación de medias.
3.
Análisis de varianza (ANVA, ANDEVA o ANOVA)
En SPSS se realiza mediante: Analizar – estadísticos descriptivos – explorar – lista dependientes (altura) –
Mérito 1 2 3 4 5
Tratamiento 2 1 5 3 4
Media 14.40 13.40 11.80 11.60 11.40
Subconjunto a ab b b b
En la comparación de medias, se expresa que se formó
H0: Los tratamientos son homocedásticos (p ≥0.05). H1: Los tratamientos no son homocedásticos (p <0.05).
Excel, con la finalidad de editar y tener mayor facilidad de
Asumiendo que los datos presentan distribución
distribución normal (p <0.05).
1.2. Homogeneidad de varianzas (Homocedasticidad)
Se copia (Ctrl + C) del SPSS y se pega en una hoja
interpretación, expresado como sigue:
1.1. Distribución normal (Normalidad) distribución normal (p ≥0.05).
comparación de medias.
la secuencia: Analizar – estadísticos descriptivos –
Supuestos para el Diseño completo al azar (DCA)
H0: La distribución de los errores es igual a la
Debido a que se aceptó la H1 (Los tratamientos no tienen efectos iguales), se procede a analizar la
Archivo – guardar como – colocar nombre del archivo - guardar
1.
Estadísticos descriptivos
La hipótesis planteada en la investigación fue:
dos subconjuntos bien diferenciados, el primero constituido
H0: Los tratamientos tienen efectos iguales (p ≥0.05).
por el tratamiento 2 que alcanzó mayor altura promedio,
H1: Los tratamientos no tienen efectos iguales (p <0.05).
superando a los demás tratamientos en estudio.
lista de factores (tratamiento) – gráficos – gráficos con
Analizar – comparar medias – ANOVA de un factor –
prueba de normalidad – estimación de potencia –
lista dependientes (altura) – Factor (tratamiento) – post
deseleccionar los demás – continuar – aceptar.
hoc – Tukey – continuar – aceptar.
Casos particulares del DCA. Existen
más
supuestos
de
los
datos
como
la
independencia de errores y aditividad de los efectos. Se edita el cuadro de la siguiente manera:
En caso de no cumplir con los supuestos de los datos, se puede proceder a la transformación de datos, y si así no cumple los supuestos, se procede a realizar el análisis no paramétrico. Analizar – pruebas no paramétricas – cuadros de
*En caso de la normalidad primero se observa Kolmogorov y luego recién Shapiro, mientras que en homogeneidad se basa en la media. p ≥ 0.05 para ambos supuestos, entonces se acepta H0.
dialogo antiguos – K muestras independientes – Lista La significancia o p-value alcanza un valor de 0.003,
variables de prueba (altura) – variable de agrupación
la cual es menor a 0.05, concluyendo que se acepta la
(tratamiento) – definir rango (mínimo 1 – máximo 5) – H de
hipótesis H1.
Kruskal-Wallis – continuar – aceptar.