Buenas tardes compañero, respondiendo a su pregunta La distribución F siempre calcula el valor crítico en la cola derecha porque esta distribución mide la razón entre dos varianzas, y como las varianzas son siempre positivas, la distribución F es asimétrica y no puede tener valores negativos. Esto significa que los valores grandes de F indican que la varianza entre grupos es mucho mayor que la varianza dentro de los grupos, lo que sugiere una diferencia significativa. Por eso, en las pruebas de hipótesis con F, rechazamos la hipótesis nula solo cuando el estadístico F cae en la cola derecha, es decir, cuando es suficientemente grande.
En cuanto al diseño experimental, esto implica que debemos enfocarnos en controlar la variabilidad dentro de los grupos para que las diferencias reales entre tratamientos se detecten claramente. Además, la asignación aleatoria y un tamaño de muestra adecuado son esenciales para asegurar que la prueba F tenga suficiente potencia para identificar diferencias significativas. Por último, dado que solo valores grandes de F son relevantes, el diseño debe estar orientado a detectar aumentos en la varianza entre grupos, no disminuciones.
En cuanto al diseño experimental, esto implica que debemos enfocarnos en controlar la variabilidad dentro de los grupos para que las diferencias reales entre tratamientos se detecten claramente. Además, la asignación aleatoria y un tamaño de muestra adecuado son esenciales para asegurar que la prueba F tenga suficiente potencia para identificar diferencias significativas. Por último, dado que solo valores grandes de F son relevantes, el diseño debe estar orientado a detectar aumentos en la varianza entre grupos, no disminuciones.