Diseño 3:Factorial completo completamente al azar(FCCA)

Variable respuesta:Germinación
Factor 1:variedad con niveles:v1,v2,v3/
Factor 2:hormona con 2 niveles: a,p
No bloqueo
Total tratamientos:6 TRATAMIENTOS


 Ecuación del modelo----->Yijk=𝝻+Ti +Bj+(TB)ij+Eijk

 Donde :

y:respuesta en función de número de tratamientos y repeticiones
𝝻:Media global
Ti :Efecto de  los tratamientos/factor 1 --->efecto principal
Bj:Efecto factor 2--------->efecto principal
(TB)ij=Interacción entre factores-------->efecto interacción
Eijk :Error residual

Hipótesis 
Ho=𝝻T1=𝝻T2=𝝻T3=0("Los tratamientos son iguales"por lo tanto,no tienen efecto/efecto nulo sobre la variabilidad datos )
Anova parece ser bueno cuando la variabilidad se debe a los tratamientos
No concluir que no hay diferencias en los tratamientos 

No planteo hipotesis para bloqueo 
mejor tratamiento descriptivo ocn medias aggrgate

Comandos:

germ<-rnorm(120,70,2)
var<-gl(3,40,labels =c("v1","v2","v3"));var
proc<-gl(2,20,120,labels=c("l1","l2"));proc
horm<-gl(2,10,120,labels = c("A","P"));horm
data<-data.frame(germ,var,proc,horm)
attach(data)
View(data)
with(data,aggregate(germ,list(var,horm),mean))
modelo3 <- aov(germ ~var+horm+var:horm, data=data);modelo3
summary(modelo3)