Analisis De La Varianza Anova
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Publicado: 23 de octubre de 2012
Análisis de la Varianza (Anova)
El análisis de la varianza (o Anova: Analysis of variance) es un método para comparar dos o más medias. Es necesario porque cuando se quiere comparar más de dosmedias es incorrecto utilizar repetidamente el contraste basado en la t de Student.
En resumen, el análisis de varianza sirve para comparar si los valores de un conjunto de datos numéricos sonsignificativamente distintos a los valores de otro o más conjuntos de datos. El método para comparar estos valores está basado en la varianza global observada en los grupos de datos numéricos a comparar.Típicamente, el análisis de varianza se utiliza para asociar una probabilidad a la conclusión de que la media de un grupo de puntuaciones es distinta de la media de otro grupo de puntuaciones.
El ANOVAparte de algunos supuestos que han de cumplirse:
* La variable dependiente debe medirse al menos a nivel de intervalo.
* Independencia de las observaciones.
* La distribución de lavariable dependiente debe ser normal.
* Homocedasticidad: homogeneidad de las varianzas.
Existen tres tipos de modelos:
* El modelo de efectos fijos asume que el experimentador ha considerado parael factor todos los posibles valores que éste puede tomar. Ejemplo: Si el género del individuo es un factor, y el experimentador ha incluido tantos individuos masculinos como femeninos, el género esun factor fijo en el experimento.
* Los modelos de efectos aleatorios asumen que en un factor se ha considerado tan sólo una muestra de los posibles valores que éste puede tomar. Ejemplo: Si elmétodo de enseñanza es analizado como un factor que puede influir sobre el nivel de aprendizaje y se ha considerado en el experimento sólo tres de los muchos más métodos posibles, el método de enseñanzaes un factor aleatorio en el experimento.
* Los modelos mixtos describen situaciones donde están presentes ambos tipos de factores: fijos y aleatorios.
La técnica fundamental consiste en la...
El análisis de la varianza (o Anova: Analysis of variance) es un método para comparar dos o más medias. Es necesario porque cuando se quiere comparar más de dosmedias es incorrecto utilizar repetidamente el contraste basado en la t de Student.
En resumen, el análisis de varianza sirve para comparar si los valores de un conjunto de datos numéricos sonsignificativamente distintos a los valores de otro o más conjuntos de datos. El método para comparar estos valores está basado en la varianza global observada en los grupos de datos numéricos a comparar.Típicamente, el análisis de varianza se utiliza para asociar una probabilidad a la conclusión de que la media de un grupo de puntuaciones es distinta de la media de otro grupo de puntuaciones.
El ANOVAparte de algunos supuestos que han de cumplirse:
* La variable dependiente debe medirse al menos a nivel de intervalo.
* Independencia de las observaciones.
* La distribución de lavariable dependiente debe ser normal.
* Homocedasticidad: homogeneidad de las varianzas.
Existen tres tipos de modelos:
* El modelo de efectos fijos asume que el experimentador ha considerado parael factor todos los posibles valores que éste puede tomar. Ejemplo: Si el género del individuo es un factor, y el experimentador ha incluido tantos individuos masculinos como femeninos, el género esun factor fijo en el experimento.
* Los modelos de efectos aleatorios asumen que en un factor se ha considerado tan sólo una muestra de los posibles valores que éste puede tomar. Ejemplo: Si elmétodo de enseñanza es analizado como un factor que puede influir sobre el nivel de aprendizaje y se ha considerado en el experimento sólo tres de los muchos más métodos posibles, el método de enseñanzaes un factor aleatorio en el experimento.
* Los modelos mixtos describen situaciones donde están presentes ambos tipos de factores: fijos y aleatorios.
La técnica fundamental consiste en la...
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