Manual de Análisis Estadístico en JMP

Manual para realizar análisis estadísticos en JMP
1. Abrir JMP e ir a Diseño de experimentos en la parte superior
2. Seleccionar clásico  Seleccionar Diseño Factorial Completo
3. Nombrar respuesta. Editar “Y” y escribir el nombre de la variable de
respuesta, es decir, lo que se desea producir
4. Ir a categórico y seleccionar el número de factores que se tienen
5. En “X1” escribir el nombre del factor 1, es decir la variable
(biomasa/nutriente)
6. Editar los valores y poner en cada “L1, L2..” etc. el valor de cada factor
Biomasa
2
3
4
5
[Nutrientes]
7. Repetir el paso 4, 5 y 6 con los factores que se tengan
8. Cuando estén todos los factores, dar en continuar
9. Editar el Orden de ejecución por “mantener el mismo orden”
4
3
Etanol
Variable de respuesta
10. Editar el número de réplicas según las que se tengan -1, es decir, si es
triplicado, poner 2 réplicas. Luego dar clic en Crear tabla
11. Pegar los datos de variable de respuesta (etanol en este caso) de la tabla
de Excel en el archivo de JMP en la columna que dice Etanol
12. En JMP no se pueden analizar valores iguales a 0, por lo que se debe
excluir la celda con el dato con 0 haciendo clic derecho en la primera
columna en la fila donde se encuentre, posteriormente dar en excluir. Cabe
mencionar que no se puede borrar más del 5% de los datos.
13. Posteriormente ir a análisis en la parte superior
14. Ir a ajuste de modelo
15. Dar en ejecutar
EN LA GRAFICA QUE ARROJA:
*Rsq = R2  Debe ser lo más cercano a 1
*Línea azul= Media global
*Línea roja -> Ajuste de modelo (linealidad)
*Sombra roja -> Intervalo
SI SON MÁS DE DOS FACTORE SELECCIONARLOS Y PONER EN CRUZAR
PARA AÑADIR LA INTERACCIÓN.
16. Para realizar pruebas de normalidad:
En la ventana de la gráfica darle a la flecha roja que dice “Respuesta
Etanol” →Seleccionar en guardar columnas → Después en residuos (debió
aparecer una columna más en la tabla principal con los residuales).
17. En la tabla principal, ir a análisis → Distribución → Seleccionar en donde
dice columnas “residuos etanol (Et OH)”
18. Posteriormente seleccionar la “Y, Columnas” de lado izquierdo y aceptar
19. Para el método gráfico de diagnóstico:
En las gráficas de distribución obtenida abrir ▼ rojo “Residuos de etanol”
Ajuste continuo → Normal
20. Para determinar normalidad por el método gráfico, darle hasta abajo donde
dice “Normal ajustada” y seleccionar la flecha roja ▼→ Gráfico de Diagnóstico.
Si los puntos grises caen cerca de la línea roja, los datos son compatibles con
normalidad. Bandas rojas punteadas = zona esperada.
21. Para determinar la normalidad por el método analítico:
Darle nuevamente a ▼ de “Normal ajustada” → Seleccionar “Bondad de ajuste”
(Esto hace la prueba de normalidad de Shapiro)
Prob>W = P- value
*Si es mayor a 0.05, la distribución es normal
*Si es menor a 0.05 no es normal
22. Para realizar el Análisis de varianza Anova:
Ir al gráfico inicial donde venía la línea roja y azul
23. Ir a “Respuesta etanol” (Et OH) y seleccionar la flecha roja ▼→ Informes de
regresión → Seleccionar resumen del ajuste.
24. Repetir el paso 23 pero ahora seleccionando “análisis de varianza”
*Siempre reportar la R2 ajustada que da la tabla de “Resumen del
ajuste”
*Siempre reportar la Raíz del error cuadrático medio (es la desviación
estándar)
*Siempre reportar el Coeficiente de variación (Se saca manualmente)
Si Prob > F (P-value) es menor que 0.005 se rechaza la Ho , lo que
indica que hay una diferencia significativa entre los tratamientos.
CV = Desviacion estándar/Media x 100 (debe ser menor a 5%)
*Porcentaje mayor a 5 Ho se rechaza
*Porcentaje menor a 5 Ho se acepta
*Reportar prueba de los efectos (Seleccionar en informes de regresión)
Si Prob > F (P-value) es menor a 0.05, indica que los tratamientos SÍ tienen
un efecto sobre la variable de respuesta y deben estudiarse.
En este caso, se observa que las diferentes concentraciones de biomasa y
nutrientes tienen un efecto tanto individualmente como en su interacción
(Biomasa*Nutrientes).
25. Para identificar entre qué grupos específicos existen diferencias
significativas. Ir a detalles de los efectos (En informes de regresión).
26. Ir a la tabla de “Biomasa*Nutriente” (esta es la interacción) y hacer clic en
▼ → Seleccionar “gráfico de medias de mínimos cuadrados” → Aceptar
Este gráfico nos muestra cómo cambia el promedio de la variable de respuesta
(Etanol) según los niveles de biomasa y nutrientes).
27. Para realizar prueba de t de Student: volver a seleccionar la flecha roja
de Biomasa*Nutriente → ir a prueba de t de Student. Esta prueba es más
selectiva.
Cuando el tamaño de muestra es grande, Shapiro-Wilk detecta
desviaciones muy pequeñas de la normalidad, por lo que puede dar p <
0.05 aunque la distribución sea casi normal.
Ejemplo: 2,5 → biomasa, nutriente
*Los valores en color rojo son los tratamientos que tienen una diferencia significativa
*Los valores en color negro indica que la variable de respuesta (media etanol) es igual en los dos
tratamientos que se comparan
*La media de mínimos cuadrados es la concentración de etanol (producto)
*El nivel son las combinaciones
*Si dos niveles comparten una letra → no hay diferencia significativa. Si no comparten letra → sí
hay diferencia significativa.
28. Para realizar HSD de Tukey: Hacer clic nuevamente en ▼de
Biomasa*Nutriente → Seleccionar prueba de Tukey, y luego Prueba de
Dunnett (Dar en aceptar a la tabla que sale, aquí es para seleccionar el
nivel (tratamiento que se quiere comparar frente a los demás)).
Tukey es más robusto cuando hay más tratamientos y es más conservador.