# data[].attributes.headline
La región apropiada de rechazo sigue siendo la misma ya que un valor grande del cociente entre CMTR y CME sugiere que debe rechazarse la hipótesis nula H0: st2 = 0.

# data[].attributes.subject
La región apropiada de rechazo sigue siendo la misma ya que un valor grande del cociente entre CMTR y CME sugiere que debe rechazarse la hipótesis nula H0: st2 = 0.

# data[].attributes.headline
El resultado no se extiende para el caso de efectos aleatorios en el que la violación de la hipótesis de varianzas iguales generalmente tendrá efectos.

# data[].attributes.subject
El resultado no se extiende para el caso de efectos aleatorios en el que la violación de la hipótesis de varianzas iguales generalmente tendrá efectos.

# data[].attributes.headline
En el análisis de la varianza, la estadística F también es más robusta entre varianzas desiguales siempre y cuando los tamaños de la muestra de los tratamientos sean iguales. 

# data[].attributes.subject
En el análisis de la varianza, la estadística F también es más robusta entre varianzas desiguales siempre y cuando los tamaños de la muestra de los tratamientos sean iguales. 

# data[].attributes.headline
Se formuló la suposición de que los niveles empleados en el experimento fueran seleccionados en forma aleatoria de una población de posibles niveles. 

# data[].attributes.subject
Se formuló la suposición de que los niveles empleados en el experimento fueran seleccionados en forma aleatoria de una población de posibles niveles. 

# data[].attributes.headline
 El análisis de la varianza, la estadística F también es más robusta entre varianzas desiguales siempre y cuando los tamaños de la muestra de los tratamientos sean iguales. Esto para el caso de efectos fijos

# data[].attributes.subject
 El análisis de la varianza, la estadística F también es más robusta entre varianzas desiguales siempre y cuando los tamaños de la muestra de los tratamientos sean iguales. Esto para el caso de efectos fijos

# data[].attributes.headline
Dado que los errores aleatorios se encuentran normalmente distribuidos, un residuo estandarizado rara vez se encuentra mas allá de ±3.

# data[].attributes.subject
Dado que los errores aleatorios se encuentran normalmente distribuidos, un residuo estandarizado rara vez se encuentra mas allá de ±3.

# data[].attributes.headline
El efecto de violar la suposición de varianzas iguales cuando se comparan dos medias puede ser sustancial. 

# data[].attributes.subject
El efecto de violar la suposición de varianzas iguales cuando se comparan dos medias puede ser sustancial. 

# data[].attributes.headline
El método de Scheffé radica en la formulación de un contraste que es una comparación que escoge el investigador para representar una combinación lineal de cualquier número de medias de la población.

# data[].attributes.subject
El método de Scheffé radica en la formulación de un contraste que es una comparación que escoge el investigador para representar una combinación lineal de cualquier número de medias de la población.

# data[].attributes.headline
La hipótesis alternativa no indica qué medias son diferentes.

# data[].attributes.subject
La hipótesis alternativa no indica qué medias son diferentes.

# data[].attributes.headline
MÉTODO DE SCHAFFÉ PARA COMPARACIONES MULTIPLES

# data[].attributes.subject
MÉTODO DE SCHAFFÉ PARA COMPARACIONES MULTIPLES

# data[].attributes.headline
 la desviación total que se debe a los tratamientos es, suficientemente más grande, que la que se debe al error aleatorio.

# data[].attributes.subject
 la desviación total que se debe a los tratamientos es, suficientemente más grande, que la que se debe al error aleatorio.

# data[].attributes.headline
Si se rechaza la hipótesis nula H0: tj=0, los datos de la muestra deben de demostrar que

# data[].attributes.subject
Si se rechaza la hipótesis nula H0: tj=0, los datos de la muestra deben de demostrar que

# data[].attributes.headline
Sean m1, m2, ..., mk las medias de k poblaciones, y sea m la media de todas las poblaciones.

# data[].attributes.subject
Sean m1, m2, ..., mk las medias de k poblaciones, y sea m la media de todas las poblaciones.

# data[].attributes.headline
ANÁLISIS DE LA VARIANZA PARA UN MODELO DE EFECTOS FIJOS

# data[].attributes.subject
ANÁLISIS DE LA VARIANZA PARA UN MODELO DE EFECTOS FIJOS

# data[].attributes.headline
contra la alternativa de que alguna de las medias de la población no son las mismas.

# data[].attributes.subject
contra la alternativa de que alguna de las medias de la población no son las mismas.

# data[].attributes.headline
 La extensión natural del problema que surge cuando se comparan dos medias poblacionales cuando las varianzas son desconocidas pero iguales.Para k≥2 niveles, se desea probar la hipótesis nula.

# data[].attributes.subject
 La extensión natural del problema que surge cuando se comparan dos medias poblacionales cuando las varianzas son desconocidas pero iguales.Para k≥2 niveles, se desea probar la hipótesis nula.

# data[].attributes.headline
Los niveles del factor son los tratamientos, y si estos se aplican de forma aleatoria a un conjunto virtualmente homogéneo de unidades experimentales.

# data[].attributes.subject
Los niveles del factor son los tratamientos, y si estos se aplican de forma aleatoria a un conjunto virtualmente homogéneo de unidades experimentales.

# data[].attributes.headline
Compara el efecto de k≥2 niveles de un solo factor sobre alguna variable de respuesta.

# data[].attributes.subject
Compara el efecto de k≥2 niveles de un solo factor sobre alguna variable de respuesta.

# data[].attributes.headline
ANÁLISIS DE EXPERIMENTOS UNIFACTORIALES EN UN DISEÑO COMPLETAMENTE ALEATORIO 

# data[].attributes.subject
ANÁLISIS DE EXPERIMENTOS UNIFACTORIALES EN UN DISEÑO COMPLETAMENTE ALEATORIO 

# data[].attributes.headline
Diseño en bloques completamente aleatorio.

# data[].attributes.subject
Diseño en bloques completamente aleatorio.

# data[].attributes.headline
La asignación debe hacerse con base en un diseño completamente aleatorio.

# data[].attributes.subject
La asignación debe hacerse con base en un diseño completamente aleatorio.

# data[].attributes.headline
El propósito es medir el error experimental

# data[].attributes.subject
El propósito es medir el error experimental

# data[].attributes.headline
Con el propósito de remover los posibles sesgos sistemáticos.

# data[].attributes.subject
Con el propósito de remover los posibles sesgos sistemáticos.

# data[].attributes.headline
Las unidades experimentales deben seleccionarse en forma imparcial, así como los tratamientos aplicados a estas, mediante un proceso aleatorio.

# data[].attributes.subject
Las unidades experimentales deben seleccionarse en forma imparcial, así como los tratamientos aplicados a estas, mediante un proceso aleatorio.

# data[].attributes.headline
Una unidad experimental se define como el objeto (persona o cosa) que es capaz de producir una medición de la variable

# data[].attributes.subject
Una unidad experimental se define como el objeto (persona o cosa) que es capaz de producir una medición de la variable

# data[].attributes.headline
Se encuentran bajo control del investigador.

# data[].attributes.subject
Se encuentran bajo control del investigador.

# data[].attributes.headline
La respuesta se conoce también como variable dependiente, los factores reciben el nombre de variables independiente.

# data[].attributes.subject
La respuesta se conoce también como variable dependiente, los factores reciben el nombre de variables independiente.

# data[].attributes.headline
Es necesario identificar la variable para medir o respuesta y el factor o factores potenciales que puedan influenciar la variabilidad de la respuesta. 

# data[].attributes.subject
Es necesario identificar la variable para medir o respuesta y el factor o factores potenciales que puedan influenciar la variabilidad de la respuesta. 

# data[].attributes.headline
La parte más importante de un experimento es su formulación.

# data[].attributes.subject
La parte más importante de un experimento es su formulación.