Promedios finales

Estimados estudiantes, estos son los promedios finales de ambos grupos A y B, después del examen sustitutorio.

A algunos estudiantes que han obtenido menor nota en el examen sustitutorio que en el parcial, les he
considerado la nota anterior para que su promedio no baje.

A esforzarse más el próximo ciclo y a aprender de los errores.

Acabo de publicar el archivo correcto, disculpen el error al copiar las notas en una nueva columna. El promedio es el que define la nota final por ello el promedio es el que define también el rótulo de la columna CONDICION.

Lamento haber preocupado a quienes estaban aprobados y aparecían con nota menor a 10.5 y a quienes estando desaprobados consideraron haber aprobado.

Diseño Factorial General

En estadística, un experimento factorial completo es un experimento cuyo diseño consta de dos o más factores, cada uno de los cuales con distintos valores oniveles, cuyas unidades experimentales cubren todas las posibles combinaciones de esos niveles en todo los factores. Este tipo de experimentos permiten el estudio del efecto de cada factor sobre la varible respuesta, así como el efecto de las interacciones entre factores sobre dicha variable.

Por ejemplo, con dos factores y dos niveles en cada factor, un experimento factorial tendría en total cuatro combinaciones de tratamiento, y se le denominaríadiseño factorial de 2×2.

Si el número de combinaciones en un diseño factorial completo es demasiado alto para su procesamiento, puede optarse por un diseño factorial fraccional, en el que se omitan algunas de las combinaciones posibles.

Archivo sesión Diseño factorial General  (descargar)

Diseño por bloques completos

El modelo de diseño de experimentos con bloques más sencillo es el diseño de  bloques completamente aleatorizados, con este diseño se quiere estudiar la influencia de un factor tratamiento (T) con I niveles en una variable de interés en presencia de una variable extraña, el factor bloque, B, que tiene J bloques.

El motivo de la denominación de este modelo es la siguiente: se ha agrupan las unidades experimentales en J bloques, en función de B,aleatorizando la forma de asignar los tratamientos dentro de cada bloque y es un diseño completo y equilibrado porque cada tratamiento se utiliza exactamente una vez dentro de cada bloque.

En este modelo, un bloque es un grupo de I unidades experimentales tan parecidas como sea posible con respecto a la variable B, asignándose aleatoriamente cada tratamiento a una unidad dentro de cada bloque.

Archivo de sesión (Descargar)

Sesión 04: Comparaciones múltiples

En el diseño de experimentos podemos utilizar diversos métodos para efectuar comparaciones múltiples, algunos de los cuales nos permiten efectuar comparaciones con controles o comparar todas las parejas de tratamientos.
Aquí encontraremos algunos de dichos métodos.

Descargar Sesión 04: Comparaciones múltiples

Descargar Práctica Dirigida Comparaciones múltiples (PDF)

Sesión 03: Modelo de efectos fijos

      Los modelos de “Diseño de experimentos” son modelos estadísticos clásicos cuyo objetivo es averiguar si  unos determinados factores influyen en la variable de interés y, si existe influencia de algún factor, cuantificarla. 

       ANÁLISIS DE VARIANZA

       Se tienen a tratamientos o niveles diferentes de un solo factor que desea compararse
La respuesta observada de cada uno de los a tratamientos es una variable aleatoria

Descargar sesión.

Sesión 02: Conceptos básicos de estadística

Sesión 02: Conceptos de estadística (Descargar)

Actividad de repaso de conceptos de estadística inferencial. Descargar Actividad

Sesión 01: Introducción al diseño de experimentos

Sesión 01: Introducción al diseño de experimentos