UNIVERSIDAD PRIVADA ANTENOR ORREGOCURSO: DISEOS EXPERIMENTALES

ALUMNO: JOS GONZLEZ CABEZA

EJERCICIO 3-4.

Se llev a cabo un experimento a fin de determinar si cuatro temperaturas de coccin especficas afectan la densidad de cierto tipo de ladrillo. El experimento produjo los siguientes datos Libro: Diseo y anlisis de experimentos Montgomery. Pg. 119 (PDF 134):

TemperaturaDensidad

10021.821.921.721.621.7

12521.721.421.521.4

15021.921.821.821.621.5

17521.921.721.821.4

a. La temperatura de coccin afecta la densidad de los ladrillos? Utilizar 0.05Factores inter-sujetos

N

TEMPERATURA15

24

35

44

Pruebas de efectos inter-sujetos

Variable dependiente: DENSIDAD

OrigenTipo I de suma de cuadradosglMedia cuadrticaFSig.

Modelo corregido,156a3,0522,024,157

Interseccin8454,33418454,334328779,651,000

TEMPERATURA,1563,0522,024,157

Error,36014,026

Total8454,85018

Total corregido,51617

a. R al cuadrado = ,302 (R al cuadrado ajustada = ,153)

H0: H0: H1: s diferentesH1: s diferentesComo p (Sig. = 0.157) > 0.05 entonces acepto H0, es decir, las diferentes temperaturas de coccin no afectan la densidad del ladrillo.

b. Es apropiado comparar las medias utilizando la prueba del rango mltiple de Duncan (por ejemplo) en este experimento?No, no sera apropiado porque en realidad no hay diferencia estadstica en la afectacin de la densidad del ladrillo al aplicar cualquiera de los tratamientos (temperaturas); aunque aqu mostramos las diferentes comparaciones segn lo solicitado en clase y parece ser que segn el mtodo de DMS, hay diferencia significativa entre el tratamiento 1 y 2.

Comparaciones mltiples

(I) TEMPERATURA(J) TEMPERATURADiferencia de medias (I-J)Error estndarSig.Intervalo de confianza al 95%

Lmite inferiorLmite superior

HSD Tukey12,240,1076,163-,073,553

3,020,1014,997-,275,315

4,040,1076,982-,273,353

21-,240,1076,163-,553,073

3-,220,1076,219-,533,093

4-,200,1134,330-,530,130

31-,020,1014,997-,315,275

2,220,1076,219-,093,533

4,020,1076,998-,293,333

41-,040,1076,982-,353,273

2,200,1134,330-,130,530

3-,020,1076,998-,333,293

Scheffe12,240,1076,221-,101,581

3,020,1014,998-,301,341

4,040,1076,986-,301,381

21-,240,1076,221-,581,101

3-,220,1076,286-,561,121

4-,200,1134,406-,559,159

31-,020,1014,998-,341,301

2,220,1076,286-,121,561

4,020,1076,998-,321,361

41-,040,1076,986-,381,301

2,200,1134,406-,159,559

3-,020,1076,998-,361,321

DMS12,240*,1076,043,009,471

3,020,1014,847-,198,238

4,040,1076,716-,191,271

21-,240*,1076,043-,471-,009

3-,220,1076,060-,451,011

4-,200,1134,100-,443,043

31-,020,1014,847-,238,198

2,220,1076,060-,011,451

4,020,1076,855-,211,251

41-,040,1076,716-,271,191

2,200,1134,100-,043,443

3-,020,1076,855-,251,211

Bonferroni12,240,1076,255-,090,570

3,020,10141,000-,291,331

4,040,10761,000-,290,370

21-,240,1076,255-,570,090

3-,220,1076,361-,550,110

4-,200,1134,597-,548,148

31-,020,10141,000-,331,291

2,220,1076,361-,110,550

4,020,10761,000-,310,350

41-,040,10761,000-,370,290

2,200,1134,597-,148,548

3-,020,10761,000-,350,310

Se basa en las medias observadas. El trmino de error es la media cuadrtica(Error) = ,026.

*. La diferencia de medias es significativa en el nivel 0,05.