Las repeticiones son necesarias para la estimación del error experimental, también para la estimación de las medias por tratamientos. Si son utilizadas para la estimación del error dentro del modelo DCA en este caso. Solamente que dentro del programa Infostat no hace falta introducir dentro del modelo. El DCA tiene esta forma Yij= u + Ti+ Eij., se introduce la columna de tratamiento y el programa calcula los dos componentes efecto del tratamiento y el error experimental. Si fuera un DBCA el modelo cambia, alli hay un efecto perturbador que esta dentro de la repeticiones (bloque) por eso el modelo cambia Yij= u + Bj+Ti+ Eij, entonces alli si se introduce la identificación del tratamiento y de la repetición, y el programa calcula el error que es el residuo.

Comprendo Fanni, gracias por su respuesta y tiempo. Yo estoy desarrollando una tesis de licenciatura y mi diseño experimental son bloques completos al azar...realicé los pasos que usted hizo en el video y para la variable que medí creí que había salido bien, pero con lo que usted me dice anteriormente, según mi diseño experimental, esos pasos del video no me sirven? Saludos

@@mariosaborio8 debes incluir en tu modelo el factor bloque (repeticion), eso haya que tu error disminuya... cambiara tu valor de F para tu tratamiento.

@@fannipetrona6830 osea que debería de agregar el bloque a las variables de clasificación junto con el tratamiento? La duda que me queda es que en mi tabla de datos yo ya tengo el valor promediado de cada uno de los bloques...entonces es igual a su tabla, en la que tengo el tratamiento, el bloque (que sería en la suya la repeticion) y el peso seco (variable dependiente)...aunque lo tenga acomodado así, no me sirve analizarlo como usted lo hizo en el video? Debo hacer algo diferente?

Con ese valor de ANOVA estas obteniendo el no rechazo de tu Ho al 5% (para rechazo es p-valor<0.05, encontraste 0.0517). Al realizar el ANOVA se generan los residuos del modelo, estos deben cumplir los supuestos, uno de ello es la distribucion normal testado por Shapiro Wilks para muestras menores a 50 segun algunas teorias. Hipotesis para la prueba de normalidad que son H0= sigue distribucion Normal (µ res=0); Ha= no sigue una distribucion normal (µ res≠0). Si p-valor es <0.0001, se rechaza tu H0 por ende tomas tu alternativa que dice no es normal, entonces no cumple requisitos para validar tu ANOVA, deberas trasnformar datos (linealizar) o buscar estadistica no parametrica.

Buenos días. Así mismo es. Si no se cumplen los supuestos del análisis de varianza paramétrica no es valido su resultado. Primera posibilidad es transformar los datos para ver si en otra escala podría cumplir, si no pues tocara explicar el fenómeno por técnicas no paramétricas.

Chale bro, espero que te haya ido bien :C

Tus datos las preparas en una matriz con planilla electronica como excel, copias y pegas con nombres de columna que es la forma mas practica de cargas los datos para procesar

Con mucho gusto

​@@fanniruiz7532 buenas profe me podría ayudar para realizar unos pruebas estadísticos estoy en trabajo de grado, tengo los datos pero necesito q alguien me ayude con las pruebas tales como tukey entre otras le pagaría por la ayuda sii.🙌

Para realizar ANOVA precisas cumplir con los tres principios básicos del diseño experimental: Repetición, Aleatorización y Control local. Sobre todo la repetición de unidades experimentales es esencial para tener la varianza