Modelo1:FSCA

MODELO 1:FACTORIAL SIMPLE COMPLETAMENTE AL AZAR


Primer ejemplo 


Variable respuesta:Aceite esencial extraido en limonaria (100g)-->AE
Factor:especie de limonaria con niveles:sp1,sp2,sp3(especies)----->f1
Sin bloqueo
Total tratamientos:3(niveles)


 Ecuación del modelo----->Yij=𝝻+Ti +Ej

 Donde :

y:respuesta en función de número de tratamientos y repeticiones
𝝻:Media global
Ti :Efecto de  los tratamientos
Ej :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
Comandos en R


set.seed(1964);options(digits=3)#OJO CON DECIMALES,PORQUE ME DICE LA EXACTITUD DE MEDIDAS
AE=sort (rnorm(120,8.5,0.8),decreasing = T);AE#SORT sirve para ordenar ya sea de menor a mayor o viceversa
f1=gl(4,30,labels = c("sp1","sp2","sp3","sp4"));f1
data=data.frame(AE,f1)
View(data)
MODELO1 <- aov(AE ~ f1, data=data)
summary(MODELO1)
 


 decimales,que equipo use------nuemros cifras apreciaicion de los equipos utilizados


Interpretación 



Segundo ejemplo


Variable respuesta:Germinación
f1=Hormona/variedad