Variancias

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ANAVA:

En estadística, el análisis de la varianza “ANAVA” es una colección de modelos estadísticos y sus procedimientos asociados, en el cual la varianza está particionada en ciertoscomponentes debidos a diferentes variables explicativas.

Efectos de las violaciones de los supuestos del análisis de varianza sobre las pruebas de significancia y remedios para corregir violaciones alos supuestos del análisis de varianza.

• Observaciones independientes:

Con el fin de obtener inferencias válidas, resulta importante determinar si los errores se encuentrancorrelacionados. El supuesto más importante es la independencia de las observaciones, pues si no hubo asignación aleatoria de tratamientos a unidades experimentales, entonces los resultados pueden incluir unefecto persistente de factores no considerados en el análisis. Esto invalida el experimento.

• Muestras aleatorias:

Las muestras seleccionadas por el estudio, deben ser elegidas al azar,es decir, todos los sujetos tienen las mismas probabilidades de ser escogidos para formar parte de la muestra

• Distribución Normal:

No es tan importante como la Independencia de lasObservaciones, pues el ANOVA es robusto. Esto quiere decir que, aunque las observaciones no sean normales, las medias de los tratamientos son aproximadamente normales debido al Teorema Central dellímite.
Ante la falta de normalidad se puede optar por el uso de transformaciones o, como último recurso, el uso de métodos no paramétricos.

• Varianzas Homogéneas:

Esta pruebaresulta fundamental, pues cualquier situación de heterogeneidad de las varianzas invalida las inferencias realizadas.
Pueden existir grupos muy homogéneos y, en el caso de existir un grupo muyheterogéneo, sería posible no detectar diferencias entre los grupos con varianzas homogéneas por el efecto de la contribución a la varianza de ese grupo heterogéneo.
Cuando existe el problema de...
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