Comparación de los Métodos de Mínima Diferencia Significativa (LSD) y Dunnett para experimentos balanceados

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.54139/riiant.v8i28.381

Palabras clave:

Mínima Diferencia Significativa, Prueba de Dunnett, Simulación de muestras

Resumen

La investigación está centrada en analizar los métodos de comparación múltiple de medias de tratamientos de Mínima Diferencia Significativa (LSD) y Dunnett para experimentos balanceados, según su potencia muestral observada, usando muestras simuladas. Es de vital importancia una vez realizado el experimento, definir si existe o no una diferencia significativa en las medias de los tratamientos, y contar con un procedimiento estadístico confiable que permita observar dicha diferencia. Para ello, se simularon 1920 situaciones experimentales, a las cuales se le aplicó el ANOVA y cada una de las dos pruebas antes mencionadas para determinar diferencias significativas entre las medias de tratamientos, determinando un error tipo I o tipo II muestral según sea el caso. En general, se obtuvo que en términos de la potencia, la prueba de Mínima Diferencia Significativa resulta ser más potente que la prueba de Dunnett, evidenciando tener una mayor probabilidad muestral de detectar diferencias significativas entre las medias de tratamientos, cuando éstas realmente existen.

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Publicado

2022-06-30

Cómo citar

Vargas, E., & Vargas, E. (2022). Comparación de los Métodos de Mínima Diferencia Significativa (LSD) y Dunnett para experimentos balanceados. Revista Ingeniería Industrial: Actualidad Y Nuevas Tendencias, 8(28), 115–124. https://doi.org/10.54139/riiant.v8i28.381

Número

Sección

Artículos de Difusión