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Description
Mind Map by MARITZA G., updated more than 1 year ago
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Created by MARITZA G.
about 7 years ago
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SERIES BIDIMENSIONALES Y
CRONOLÓGICAS
- Son aquellas en las que a cada individuo
le corresponden los valores de dos
variables, las representamos por el par
(xi, yi). Si representamos cada par de
valores como las coordenadas de un
punto, el conjunto de todos ellos se
llama nube de puntos o diagrama de
dispersión. Sobre la nube de puntos
puede trazarse una recta que se ajuste a
ellos lo mejor posible, llamada recta de
regresión.
- ANÁLISIS DE LA VARIANZA CON UN
FACTOR (ANOVA) El análisis de la varianza
permite contrastar la hipótesis nula de
que las medias de K poblaciones (K >2)
son iguales, frente a la hipótesis
alternativa de que por lo menos una de
las poblaciones difiere de las demás en
cuanto a su valor esperado.Este contraste
es fundamental en el análisis de
resultados experimentales, en los que
interesa comparar los resultados de K
'tratamientos' o 'factores' con respecto a
la variable dependiente o de interés.
- Las expresiones para el
cálculo de los elementos
que intervienen en el
Anova son las siguientes:
Media Global: Variación
Total: Variación
Intra-grupos: Variación
Inter-grupos:
- Las expresiones para el
cálculo de los elementos
que intervienen en el
Anova son las siguientes:
Media Global: Variación
Total: Variación
Intra-grupos: Variación
Inter-grupos:
- Algo de notación relativa al
modelo Este apartado está
dedicado a introducir alguna
notación para escribir los
términos que serán más
importantes a la hora de realizar
un contraste por el método
ANOVA
- Comparaciones Multiples del ANOVA: Al estudiar el
comportamiento de los tratamientos de un factor,
mediante un análisis de la varianza, el único objetivo es
saber si, globalmente, dichos tratamientos difieren
significativamente entre sí. Ahora estamos interesados,
una vez aceptada la existencia de diferencias entre los
efectos del factor, en conocer qué tratamientos
concretos producen mayor efecto o cuáles son los
tratamientos diferentes entre sí. En estas misma
condiciones, puede ser útil también realizar
comparaciones adicionales entre grupos de medias de
los tratamientos.
- Comparaciones Multiples del ANOVA: Al estudiar el
comportamiento de los tratamientos de un factor,
mediante un análisis de la varianza, el único objetivo es
saber si, globalmente, dichos tratamientos difieren
significativamente entre sí. Ahora estamos interesados,
una vez aceptada la existencia de diferencias entre los
efectos del factor, en conocer qué tratamientos
concretos producen mayor efecto o cuáles son los
tratamientos diferentes entre sí. En estas misma
condiciones, puede ser útil también realizar
comparaciones adicionales entre grupos de medias de
los tratamientos.
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