Tema 10 - Diseño y analisis experimental - 07/04

Hay que demostrar tu hipotesis nula (lo que tu crees) para ello tienes que demostrar que la hipotesis alternativa (osea, lo contrario a tu hipotesis) es falsa

Importante, las distintas variables

• cualitativas (color, personalidad, AÑO)
• Cuantitativas (peso, altura...) IMPORTANTE estas se pueden a pasar a cualitativas usando rangos (de 0 a 150 bajos, de 150 a 180 medianos de 180 a 300 alto) Dosis pasadas a cualitativo para dar rangos

Necesitaremos mayor tamaño de muestra cuando los valores se asemejan que cuando la diferencia es muy grande En la Ganancia Media diaria (1,2. 1,4. 1,3...) necesitaremos un tamaño de muestra mayor que en peso total (200, 340, 250...)

Pruebas cualitativas

Chi cuadrado si los esperados son superiores a 5, SIEMPRE LA PRIMERA OPCION. Si tiene por debajo de 5, no podemos elegir chi cuadrado, elegiremos Fisher si es de dos por dos, si hay mas de 2, razon de verosimilitud o semejanza.

Tiene que ser un valor menor de 0,05 para decir que algo tiene correlacion

Porcentajes se ponen en la fila para llegar al 100%, no en columna, mas dificil de leer.

La variable independiente seria la dosis en el que estudiamos si mejora o no, y tratamiento si estudiamos si sano o enfermo

La variable independiente (vacunas puestas)puestas o los grupos) se pone en filas La variable dependiente (Ausencia o presencia de abcesos)abcesos, anticuerpos,) se pone en columnas Porcentajes se ponen en:en las filas Recuento esperado: Si no se puede usar chi cuadrado porque mas del 20% es mayormenor aque 5 tendremos que usar test de fischer y si hay mas de 2 variables, usamos el de verosimilitud Si chi cuadrado y el prueba de verosimilitud dan positivo haymenos que 0,05 es significativo Si hay significacion (menos )de 0,05) Vemos los residuos ajustadosajustados. Si es mayor que 1,96 o menor que -1,96 confirmamos que hay significacion estadistica

Pruebas cuantitativas:

La desviacion estandar es lo que nos dice la cantidad de disparidad entre las respuestas registradas. Cuando mayor desviacion estandar hay peor es.

Para establecer el tipo de distribucion de variables cuantitativas tratamos siempre de usar la distribucion normal

SiSignificacion estadistica tiene que ser menor a 0,05. p tiene que ser 0,05 para ser significativa

Prueba de Kolmogorov-Smirnov o de Homogeneidad, esta determina si la distribucion es normal o no, es decir, parametrica o no (Puede que unos grupos salgan parametrica y otros no). Usando la prueba de Smirnov, si la homogeneidad de las variantes es: Mas de 0,505 -> Parametrica -> Tendremos que hacer T de StudentStudent, si mas de 2 variables usamos ANOVA o analisis de Varianza. Menos de 0,505 -> No parametrica -> Tendremos que hacer U de Mann-Whitney, si mas de 2 usamos Krustal-WallsWalls.

LeventPrueba de Levene (tambien es una prueba de homogeneidad) Mas de 0,505 -> Si se puede tener en cuenta la T de Students o la ANOVA que haremos Menos de 0,505 - Hacer prueba de Welts

Cuando sale ANOVA significamente positiva, podemos hacer un POST-OP para hacer un analisis estadistico mas desarrollado y nos dice que comparaciones son significativamente estadisticas