A2 En El Grupo 1 Diferencias Atribuidas A La

a=2 en el grupo 1: diferencias atribuidas a la genética en el grupo 2: diferencias atribuidas a la experiencia análisis de varianza un

A=2
En el Grupo 1: diferencias atribuidas a la genética
En el Grupo 2: diferencias atribuidas a la experiencia
Análisis de varianza univariante


Varianza:

La desviación típica o estándar (raíz cuadrada de la varianza) es una
medida de la dispersión de los datos, cuanto mayor sea la dispersión
mayor es la desviación estándar. Así, si no hubiera ninguna variación
en los datos, es decir, si todos fueran iguales, entonces la
desviación estándar sería cero.

Se cumple el supuesto de homogeneidad de las varianzas del error según
la F de Levene(1, 10)=4.615, p=0.057)
_______________
La Media Cuadrática del Error en el ANOVA es la media de las varianzas
de cada grupo. La varianza se puede obtener elevando al cuadrado las
desviaciones típicas.
23.2 +6=29.2/2=14.6
El índice del tamaño del efecto R2=SC entre/ SC total o R2=SC entre/
SC error + SC entre
R2=SC entre/ SC total= 243/389=0.625

Medias marginales estimadas

a desviación típica o estándar (raíz cuadrada de la varianza) es una
medida de la dispersión de los datos, cuanto mayor sea la dispersión
mayor es la desviación estándar . Así, si no hubiera ninguna variación
en los datos, es decir, si todos fueran iguales, entonces la
desviación estándar sería cero.
Si la distribución es normal:
*En el intervalo comprendido entre la media menos la desviación
estándar y la media más la desviación estándar están aproximadamente
el 68% central de los datos.
*En el intervalo comprendido entre la media menos 1.96
(aproximadamente 2) veces la desviación estándar y la media más 1.96
veces la desviación estándar están aproximadamente el 95% central de
los datos.
El error estándar o típico es el índice que cuantifica cuánto se
apartan los valores en la muestra de sus correspondientes valores en
la población. Es decir, el error estándar de la media cuantifica las
oscilaciones de la media muestral (media obtenida en los datos)
alrededor de la media poblacional (verdadero valor de la media). No es
por lo tanto un índice de variabilidad, aunque depende de ella, sino
una medida del error que se comete al tomar la media calculada en una
muestra como estimación de la media de la población.
Existe el error estándar de la media y de todas las medidas que se
obtienen en las muestras (existe el error estándar de la desviación
estándar y del tamaño del efecto). Siempre cuantifica el error que se
comete al estimar la verdadera medida en la población a partir de su
valor en la muestra.
A partir del error estándar se construye el intervalo de confianza de
la medida correspondiente.
El error estándar de la media se calcula dividiendo la desviación
estándar por la raíz cuadrada del tamaño muestral. El límite inferior
del intervalo de confianza se calcula como la media menos 1.96 veces
el error estándar de la media y el límite superior como la media más
1.96 veces el error estándar de la media. Si la distribución de la
población es normal entonces podemos afirmar que con una probabilidad
de acierto del 95% la media poblacional está incluida en dicho
intervalo
3
http://www.uv.es/~friasnav