Unidad 7: CUADRADO LATINO

Eficiencia Relativa

Se puede estimar la eficiencia relativa de un CL respecto a un experimento en BC. Se pueden obtener dos eficiencias relativas, una cuando las filas se consideran como bloques y otra cuando las columnas se considera como bloques. Estimamos el cuadrado medio del error para el BC si las filas son los unicos bloques, así

MATH

Si las columnas son los únicos bloques, y se hace caso omiso de las filas reemplacese $f_{c}$ y MATH por $f_{f}$ y $CM_{filas}$

y por tanto la eficiencia relativa es dada por

MATH

Donde:

$f_{e}=$ grados de libertad del error en cuadrado latino

$f_{2}=$ grados de libertad del error en bloques

$f_{c}=$ grados de libertad de columnas

$f_{f}=$ grados de libertad de filas

$f_{t}=$ grados de libertad de los tratamientos

PROGRAMA EN SAS 

Ejemplo 4 ( Montgomery - Dinamita )

DM 'LOG;CLEAR;OUT;CLEAR;PGM;CLEAR';

OPTIONS NODATE NONUMBER PS=63 LS=90;

Data LOTES;

Input oper lote ttos $ y ;

Cards;

1 1 A 24

1 2 B 17

1 3 C 18

1 4 D 26

1 5 E 22

2 1 B 20

2 2 C 24

2 3 D 38

2 4 E 31

2 5 A 30

3 1 C 19

3 2 D 30

3 3 E 26

3 4 A 26

3 5 B 20

4 1 D 24

4 2 E 27

4 3 A 27

4 4 B 23

4 5 C 29

5 1 E 24

5 2 A 36

5 3 B 21

5 4 C 22

5 5 D 31

;

PROC PRINT;

run;

proc glm ;

class oper lote ttos y;

model y = oper lote ttos ;

means oper lote ttos;

means oper lote ttos / duncan;

output out= medias residual= res ;

run;

proc univariate normal plot;

var res;

run;

The SAS System

OBS OPER LOTE TTOS Y

1 1 1 A 24

2 1 2 B 17

3 1 3 C 18

4 1 4 D 26

5 1 5 E 22

6 2 1 B 20

7 2 2 C 24

8 2 3 D 38

9 2 4 E 31

10 2 5 A 30

11 3 1 C 19

12 3 2 D 30

13 3 3 E 26

14 3 4 A 26

15 3 5 B 20

16 4 1 D 24

17 4 2 E 27

18 4 3 A 27

19 4 4 B 23

20 4 5 C 29

21 5 1 E 24

22 5 2 A 36

23 5 3 B 21

24 5 4 C 22

25 5 5 D 31

The SAS System

General Linear Models Procedure

Class Level Information

Class Levels Values

OPER 5 1 2 3 4 5

LOTE 5 1 2 3 4 5

TTOS 5 A B C D E

Y 15 17 18 19 20 21 22 23 24 26 27 29 30 31 36 38

Number of observations in data set = 25

The SAS System

General Linear Models Procedure

Dependent Variable: Y

Source DF Sum of Squares Mean Square F Value Pr >F

Model 12 548.00000000 45.66666667 4.28 0.0089

Error 12 128.00000000 10.66666667

Corrected Total 24 676.00000000

R-Square C.V. Root MSE Y Mean

0.810651 12.85821 3.26598632 25.40000000

Source DF Type I SS Mean Square F Value Pr >F

OPER 4 150.00000000 37.50000000 3.52 0.0404

LOTE 4 68.00000000 17.00000000 1.59 0.2391

TTOS 4 330.00000000 82.50000000 7.73 0.0025

SITUACIONES PROPUESTAS 

Planear y analizar una situación de cuadrado latino.

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Mendoza, H, Bautista, G. (2002). Diseño Experimental. Universidad Nacional de Colombia, http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/ciencias/2000352/. Licencia: Creative Commons BY-NC-ND.
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