Estadística. Serie Schaum- 4ta edición - Murray R. Spiegel.pdf (1)

PROBLEMAS RESUELTOS 433
c) Primero se presenta la estructura que deben tener los datos en la hoja de cálculo de MINITAB.
Row Rows Columns Treatment Yield
1 1 1 1 18
2 1 2 3 21
3 1 3 4 25
4 1 4 2 11
5 2 1 4 22
6 2 2 2 12
7 2 3 1 15
8 2 4 3 19
9 3 1 2 15
10 3 2 1 20
11 3 3 3 23
12 3 4 4 24
13 4 1 3 22
14 4 2 4 21
15 4 3 2 10
16 4 4 1 17
Obsérvese que los renglones y las columnas se han numerado del 1 al 4. Los fertilizantes A a D de la tabla 16.24 han
sido codificados en la hoja de cálculo 1 al 4, respectivamente. Con la secuencia de MINITAB Stat → ANOVA → General
Linear Model se obtiene el resultado siguiente.
Modelo lineal general: rendimiento versus filas, columnas, tratamiento
Factor Type Levels Values
Rows fixed 4 1, 2, 3, 4
Columns fixed 4 1, 2, 3, 4
Treatment fixed 4 1, 2, 3, 4
Analysis of Variance for Yield, using Adjusted SS for Tests
Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P
Rows 3 29.188 29.188 9.729 4.92 0.047
Columns 3 4.688 4.687 1.562 0.79 0.542
Treatment 3 284.188 284.188 94.729 47.86 0.000
Error 6 11.875 11.875 1.979
Total 15 329.938
S = 1.40683 R-Sq = 96.40% R-sq(adj)-91.00%
Los resultados de MINITAB coinciden con los antes obtenidos a mano. Estos resultados indican que hay diferencia
en la fertilidad de un renglón a otro, al nivel de significancia 0.05, pero no al nivel 0.01. No hay diferencia en
la fertilidad de una columna a otra. Hay diferencia entre los cuatro fertilizantes al nivel de significancia 0.01.
d )
Con la secuencia Statistics → Linear Models → Analysis of Variance → Latin Square Design de STATISTIX se
obtiene el resultado siguiente.
Statistix 8.0
Latin Square AOV Table for Yield
Source DF SS MS F P
Rows 3 29.188 9.7292
Columns 3 4.688 1.5625
Treatment 3 284.188 94.7292 47.86 0.0001
Error 6 11.875 1.9792
Total 15 329.938