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Cálculo Estadístico – Guía de Trabajos Prácticos de contingencia 2022 21 
TP Nº 5: ANÁLISIS DE LA VARIANZA 
 
 
Ejercicio 1: Un entomólogo estudia la distribución vertical de una especie de mosca en un bosque 
deciduo, es decir, cómo se distribuyen las moscas en cada uno de tres estratos de vegetación: hierbas, 
arbustos y árboles. Obtiene cinco colecciones (muestras) de moscas en cada estrato y en cada muestra 
registra la abundancia de moscas (n° de moscas/m3 de follaje). Le interesa evaluar si la distribución de 
moscas es la misma en los tres estratos. Con los datos obtenidos realiza el análisis utilizando InfoStat 
y obtiene la salida presentada más abajo. 
a) Indique cuál es, en este caso, la variable dependiente y cuál es la variable de clasificación. 
¿Cuál es la unidad estadística y cuántos datos se colectaron? 
b) Describa el modelo que representa a los datos indicando a qué corresponde cada término y 
cuál es su campo de variación. ¿Qué tipo de efecto tiene el factor evaluado? 
c) Plantee las hipótesis necesarias para responder al objetivo (hipótesis estadística y su 
interpretación en los términos de este caso). 
d) Interprete la salida de InfoStat para tomar la decisión y sacar una conclusión que dé 
respuesta al objetivo. 
e) ¿Qué estrato presenta mayor cantidad de moscas? ¿En qué análisis se basó para responder? 
Justifique su respuesta. 
 
Análisis de la varianza 
 Variable N R² R² Aj CV 
abundancia_moscas 15 0.69 0.64 21.70 
 
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III) 
 F.V. SC gl CM F p-valor 
Modelo. 73.58 2 36.79 13.18 0.0009 
estrato_vertical 73.58 2 36.79 13.18 0.0009 
Error 33.50 12 2.79 
Total 107.08 14 
 
Test:Tukey Alfa=0.05 DMS=2.81903 
Error: 2.7913 gl: 12 
estrato_vertical Medias n E.E. 
hierbas 10.82 5 0.75 A 
arbustos 6.38 5 0.75 B 
árboles 5.90 5 0.75 B 
Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0.05) 
 
Ejercicio 2 Se realizó un experimento para evaluar el efecto de la aplicación de tres diferentes tipos de 
hormonas sobre la concentración de calcio en sangre de peces de cierta especie. Al mismo tiempo se 
tuvo en cuenta el sexo de los individuos para separar su posible influencia en los niveles de Ca (mg de Ca/ 
100 ml de sangre). Los datos registrados se analizaron con InfoStat y se obtuvo la salida presentada más 
abajo. Teniendo en cuenta el caso y la salida responda: 
a) ¿Cuál fue el objetivo del experimento? ¿Cuántas poblaciones se definen en este caso? 
b) Indique cuál es en este caso la variable independiente y cuál es la variable de respuesta. ¿Qué otra 
variable se tuvo en cuenta en el estudio? ¿Para qué? 
c) Exprese el modelo del ANOVA correspondiente a este caso. Explique qué representa cada término 
en este caso. ¿El modelo planteado corresponde al de un ANOVA para uno o dos criterios de 
clasificación? 
d) De acuerdo con el modelo planteado, ¿en cuántas partes se divide a la variación total de contenido 
de calcio? 
e) Plantee las hipótesis necesarias, indique qué decisión debe tomar y por qué. 
f) ¿Qué conclusiones puede extraer con base en la decisión? 
g) ¿Qué concentración media de calcio se registró para cada grupo de peces? ¿Puede afirmar que 
alguna de las hormonas produce mayor concentración de calcio en sangre? Justifique su respuesta. 
Cálculo Estadístico – Guía de Trabajos Prácticos de contingencia 2022 22 
 
Variable N R² R² Aj CV 
mg Ca 30 0,93 0,93 8,30 
 
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III) 
 F.V. SC gl CM F p-valor 
Modelo 1152,51 3 384,17 123,95 <0,0001 
sexo 4,03 1 4,03 1,30 0,2644 
Hormona 1148,47 2 574,24 185,28 <0,0001 
Error 80,58 26 3,10 
Total 1233,09 29 
 
Test:LSD Fisher Alfa=0,05 DMS=1,61835 
Hormona Medias n E.E. 
Hormona 3 29,92 10 0,56 A 
Hormona 2 17,68 10 0,56 B 
Hormona 1 16,06 10 0,56 C 
Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0,05) 
 
 
Ejercicio 3 
Se estudió la respuesta de la comunidad de diatomeas a la contaminación por metales pesados en ríos 
de montaña. Se registró la diversidad de diatomeas (número de especies) en varias estaciones de 
muestreo en ríos con distinto nivel de contaminación por Zinc: nula (<20 g/l), baja (21–50 g/l), 
media (51–200 g/l) y alta (>200 g/l). Los datos se analizaron con InfoStat. 
a) Indique cuál es el factor evaluado, cuántos niveles tiene y qué tipo de variable es. Identifique la 
variable de respuesta y la unidad estadística. 
b) ¿Cuántas fuentes de variación consideraría en el modelo que exprese el comportamiento de la 
variable de respuesta? ¿Al qué podría deberse el error o residuo en este caso? 
c) Plantee todos los pasos de la prueba necesaria para probar si la diversidad de diatomeas es la 
misma para los cuatro niveles de contaminación por Zinc. ¿Cuál es la decisión y la conclusión con 
base en el análisis realizado por el programa? 
d) ¿Para qué niveles de contaminación por Zinc se vio más afectada la diversidad de diatomeas? ¿De 
qué manera se vio afectada? Exprese el tamaño del efecto de la concentración alta de Zn en 
comparación con la nula sobre la diversidad de diatomeas. 
 
Análisis de la varianza 
Variable N R² R²Aj CV 
diversidad 34 0,32 0,26 48,67 
 
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III) 
 F,V, SC gl CM F p-valor 
Modelo 2.567 3 0.856 3.939 0,018 
Nivel de Zinc 2.567 3 0.856 3.939 0,018 
Error 6.516 30 0.217 
Total 9.083 33 
 
Test:Tukey Alfa:=0,05 DMS:=4,63288 
Error: 0,217 gl: 30 
Nível de Zinc Medias n 
alta 1,3 9 A 
media 1,74 9 A B 
nula 1,82 8 A B 
baja 2,06 8 B