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Figura 3. Distribución de los GL del modelo y varianza total a través de las fuentes
de variación.

Al incluir mayor cantidad de factores que pueden afectar la variación de las respuestas de la
MS, la varianza de estos es restada de la varianza total, reduciendo el CM del error y, por lo
tanto, aumentando la probabilidad de encontrar diferencias para los niveles de clases. En este
caso los GL de las fuentes de variación serían: GL Total = 400-1; GL Híbrid = 25-1; GL = 3-1;
Loc
GL Prob = 3-1, luego GL Error = 399-24-2-1 = 371, en tanto que SC modelo está compuesto por: SC
H
+ SC + SC . Como SC error = SC total -SC modelo y F =SC /SC error , F es mayor y hay mayor pro-
L
trat
cal
cal
P
babilidad de que sea suficientemente grande para sobrepasar el límite de la significancia ( ) y EL PROCESO DE INVESTIGACIÓN EN INSTITUCIONES DE EDUCACIÓN EN MÉXICO
rechazar la hipótesis nula (Ho) (Figura 4).

Figura 4. Distribución del DF del modelo y varianza total a través de las fuentes de variaciones.

En la salida 4 del SAS, el ANOVA en esta ocasión muestra diferencias estadísticas para MS a
través de localidades y probadores (P<0.0124), asimismo el Modelo 3 (Y = µ + H + Loc + P
i
j
k
+ ), R reportó un valor mayor al obtenido en el modelo reducido Y = µ + H + (Modelo
2
ij
ijk
i
2), indicando que las variables de clase incluidas en el modelo explican una mayor proporción
de la varianza total de la MS. Mismos resultados se obtuvieron para las variables FDN, FDA,
PC, DIV y ProdLeche.
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