Felipe

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Análisis de la varianza
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En estadística, el análisis de la varianza (ANOVA, según terminología inglesa) es una colección demodelos estadísticos y sus procedimientos asociados, en el cual la varianza está particionada en ciertos componentes debidos a diferentes variables explicativas.
Las técnicas iniciales del análisis devarianza fueron desarrolladas por el estadístico y genetista R. A. Fisher en los años 1920 y 1930 y es algunas veces conocido como "Anova de Fisher" o "análisis de varianza de Fisher", debido al uso dela distribución F de Fisher como parte del contraste de hipótesis
de un factor, que es el caso más sencillo, la idea básica del análisis de la varianza
es comparar la variación total de unconjunto de muestras y descomponerla como:

Donde:
es un número real relacionado con la varianza, que mide la variación debida al "factor", "tratamiento" o tipo de situación estudiado.
es un número realrelacionado con la varianza, que mide la variación dentro de cada "factor", "tratamiento" o tipo de situación.
En el caso de que la diferencia debida al factor o tratamiento no seanestadísticamente significativa puede probarse que las varianzas muestrales son iguales:

Donde:
es el número de situaciones diferentes o valores del factor se están comparando.
es el número de mediciones en cadasituación se hacen o número de valores disponibles para cada valor del factor.
Así lo que un simple test a partir de la F de Snedecor puede decidir si el factor o tratamiento es estadísticamentesignificativo.
[editar] Visión general
Existen tres clases conceptuales de estos modelos:
1. El Modelo de efectos fijos asume que los datos provienen de poblaciones normales las cuales podríandiferir únicamente en sus medias. (Modelo 1)
2. El Modelo de efectos aleatorios asume que los datos describen una jerarquía de diferentes poblaciones cuyas diferencias quedan restringidas por la...
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