Diseños completamente al azar

[@rafaelhorna6940]

Es una excelente explicación, muy metódico y sin apuros, fácil para comprender. Estoy agradecido por este video. Espero comunicarme a su correo. Gracias profesor.

[@DanielMartinez-bv6xn]

El DCA se trabaja con mínimo 3 o más tratamientos eso de poner dos tratamientos trae confusión, ya que para trabajar con dos tratamientos se utiliza la prueba T de studen

[@leobelmorellperez7368]

Es frecuente que las personas confundan el tipo de diseño experimental con la técnica estadística utilizada para analizarlo. Sin embargo, son conceptos diferentes: el diseño experimental se refiere a cómo se estructura el experimento (por ejemplo, completamente al azar, en bloques, factorial, etc.), mientras que la técnica estadística es la herramienta que permite analizar los datos obtenidos y validar los resultados del experimento. En un diseño completamente al azar con dos factores, los datos pueden analizarse mediante pruebas estadísticas como la T de Student (si hay dos niveles del factor) o ANOVA (si hay más de dos niveles del factor). Además, cuando los datos no cumplen los supuestos de normalidad o varianza homogénea, existen alternativas no paramétricas que pueden usarse para validar el experimento, como las pruebas de rangos Por lo tanto, el diseño y las pruebas estadísticas están relacionados, pero cumplen roles diferentes: el primero estructura el experimento y el segundo analiza los resultados obtenidos.

[@daysemsanchez127]

Entiendo que para hacer el ANOVA debe cumplir con los supuestos de noarmalidad y homogeneidad, para hacer este ejercicio se considera que si hay esos supuestos ?