En las entradas anteriores relacionadas al tema de comprobación experimental de hipótesis, se ha considerado una variable independiente con solamente dos posibles tratamientos o niveles (0 o 1, aplica o no se aplica, etc), sin embargo, existen otros casos en que esto no es posible, por ejemplo si se tiene diversos pesos porcentuales de algodón para una prueba, o diferentes cantidades del mismo componente etc ¿Qué hacer?

Para resolver estos casos, en donde una variable x tiene a tratamientos, se utiliza el Análisis de Varianza de un solo factor o ANOVA de un solo factor (Montgomery, 2013).

El método ANOVA es muy importante en los experimentos, ya que permite determinar del resultado final, cuanto ha sido fruto de los tratamientos y cuanto del error, de tal forma que se pueda ver si en realidad los tratamientos de la variable independiente son significativos en el resultado o este se debe a otros factores no considerados.

Sin embargo, es necesario verificar el supuesto de normalidad de los datos, además se debe verificar la homogeneidad de la varianza de los tratamientos, así como el supuesto de independencia de los errores (Gutierrez y De la Vara, 2012).

Por razones de espacio (para variar), nos quedamos en este punto, de todas maneras los invitamos a revisar las referencias bibliográficas para ampliar el tema.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Montgomery D. (2013).  Diseño y Análisis de Experimentos.  México: Limusa Wiley

Gutierrez H. & De la Vara R. (2012). Análisis y Diseño de Experimentos. México: Mc Graw Hill

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