Analisis de variancia

Análisis de la varianza es una colección de modelos estadísticos utilizados para analizar las diferencias entre las medias de los grupos y sus procedimientos asociados, en el que la varianza observada en una variable particular, se divide en componentes atribuibles a diferentes fuentes de variación. En su forma más simple, ANOVA proporciona una prueba estadística de si o no el medio de variosgrupos son todos iguales, y por lo tanto generaliza la prueba t para más de dos grupos. Hacer múltiples muestra de dos t-test se traduciría en una mayor probabilidad de cometer un error tipo I. Por esta razón, ANOVAs son útiles en la comparación de tres o más medios para la significación estadística.
Antecedentes y terminología

ANOVA es una forma particular de la prueba de hipótesisestadística muy utilizada en el análisis de datos experimentales. Una prueba de hipótesis estadística es un método de toma de decisiones a partir de datos. Un resultado de la prueba se llama estadísticamente significativa si se considera improbable que haya ocurrido por casualidad, asumiendo la verdad de la hipótesis nula. Un resultado estadísticamente significativo que justifica el rechazo de la hipótesisnula.

En la aplicación típica de ANOVA, la hipótesis nula es que todos los grupos son simplemente muestras al azar de la misma población. Esto implica que todos los tratamientos tienen el mismo efecto. Al rechazar la hipótesis nula implica que diferentes tratamientos producen efectos alterados.

Por construcción, pruebas de hipótesis limita la tasa de errores tipo I a un nivel designificación. Los experimentadores también desean limitar los errores de tipo II. La tasa de error de Tipo II es una función de varias cosas, incluyendo el tamaño de la muestra, nivel de significación y tamaño del efecto.

La terminología de ANOVA es en gran medida desde el diseño estadístico de experimentos. El experimentador ajusta factores y mide las respuestas en un intento de determinar un efecto.Factores que se asignan a las unidades experimentales por una combinación de la aleatorización y el bloqueo para asegurar la validez de los resultados. Cegamiento mantiene la imparcialidad de pesaje. Las respuestas muestran una variabilidad que es parcialmente el resultado del efecto y es el error parcialmente al azar.

ANOVA es la síntesis de varias ideas y se utiliza para múltiples propósitos.Como consecuencia, es difícil de definir de forma concisa o precisamente.

"ANOVA clásicos para datos balanceados hace tres cosas a la vez:
En el análisis exploratorio de datos, un ANOVA es una organización de una descomposición aditiva de datos, y sus sumas de cuadrados indican la variación de cada componente de la descomposición.
Las comparaciones de los cuadrados medios, junto con las pruebasF ... permitir la prueba de una secuencia anidada de modelos.
En estrecha relación con el ANOVA es un modelo de ajuste lineal con estimaciones de los coeficientes y errores estándar ".

En resumen, ANOVA es una herramienta estadística que se utiliza en varias formas para desarrollar y confirmar una explicación de los datos observados.

Además:


Es computacionalmente elegante yrelativamente robusto frente a violaciónes a sus supuestos.
ANOVA proporciona análisis estadístico fuerza industrial.
Se ha adaptado para el análisis de una variedad de diseños experimentales.

Como resultado: ANOVA "siempre ha gozado de la condición de ser la técnica estadística más utilizada en la investigación psicológica." ANOVA "es probablemente la técnica más útil en el campo de la inferenciaestadística."

ANOVA es difícil de enseñar, sobre todo para los experimentos complejos, con diseños de parcela dividida siendo notoria. En algunos casos, la correcta aplicación del método se determina mejor por el problema de reconocimiento de patrones seguidos en la consulta de una prueba autorizada clásico.
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