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

436 CAPÍTULO 16 ANÁLISIS DE VARIANZA
Variación
Renglones (automóviles),
16.50
Columnas (conductores),
6.50
Gasolinas (A, B, C y D),
111.50
Carreteras (α, β, γ y δ),
7.50
Error,
6.00
Total,
148.00
Tabla 16.31
Grados de
libertad
Cuadrado medio
3 5.500
3 2.167
3 37.167
3 2.500
15
3 2.000
F
5:500
2:000 ¼ 2:75
2:167
2:000 ¼ 1:08
37:167
2:000 ¼ 18:6
2:500
2:000 ¼ 1:25
Se tiene que F .95,3,3 = 9.28 y F .99,3,3 = 29.5. Por lo tanto, la hipótesis de que las gasolinas son iguales puede rechazarse
al nivel 0.05, pero no al nivel 0.01.
Primero se presenta la estructura que deben tener los datos en la hoja de cálculo de MINITAB.
Row Car Driver Gasoline Road MPG
1 1 1 2 3 19
2 1 2 1 2 16
3 1 3 4 4 16
4 1 4 3 1 14
5 2 1 1 4 15
6 2 2 2 1 18
7 2 3 3 3 11
8 2 4 4 2 15
9 3 1 4 1 14
10 3 2 3 4 11
11 3 3 2 2 21
12 3 4 1 3 16
13 4 1 3 2 16
14 4 2 4 3 16
15 4 3 1 1 15
16 4 4 2 4 23
Obsérvese que los automóviles y los conductores están numerados en la hoja de cálculo de MINITAB igual que en
la tabla 16.29. Las gasolinas en la tabla 16.29 van de la A a la D, y en la hoja de cálculo de MINITAB se han codificado del
1 al 4, respectivamente. Las carreteras son α, β, γ y δ en la tabla 16.29, en la hoja de cálculo de MINITAB se han codificado
1, 2, 3 y 4. Con la secuencia Stat → ANOVA → General Linear Model de MINITAB se obtienen los resultados
siguientes.
Modelo lineal general: millas por galón versus automóvil, conductor, gasolina, carretera
Factor Type Levels Values
Car fixed 4 1, 2, 3, 4
Driver fixed 4 1, 2, 3, 4
Gasoline fixed 4 1, 2, 3, 4
Road fixed 4 1, 2, 3, 4