Análisis Anova (Ejemplo)
Páginas: 20 (4864 palabras)
Publicado: 14 de noviembre de 2012
Análisis Anova TRABAJO 1
1.- Descripción general de los ingresos mensuales netos del sustentador principal de la unidad familiar en situación laboral de actividad en la Comunidad Autónoma del estudio
Estadísticos IMPEXACPSP N Válidos Perdidos Media Mediana Desv. típ. Asimetría Error típ. de asimetría Curtosis Error típ. de curtosis Mínimo Máximo Percentiles 25 50 75 145 0 1391,31 1200,00645,765 2,750 ,201 11,433 ,400 500 5000 1000,00 1200,00 1600,00
La media de ingresos del sustentador principal está en 1391,31 unidades monetarias. El 75% de los individuos cobran menos de 1600 euros. La desviación típica con un valor en torno a los 600 € nos indica que en promedio nuestros datos se alejan de la media en ese valor. Es casi la mitad del valor de la media. Consideramos que es un valoralto. Nuestra distribución no es simétrica al tener un valor lejano a cero en “asimetría” (2,75). En el concepto “curtosis” el valor positivo nos habla de una distribución apuntada. Además todo esto se ve claramente en los gráficos.
1
La línea en el interior de la caja es la mediana, con un valor de 1200. El valor mínimo registrado es de 500. La barra en la parte inferior de la cajarepresenta el valor mínimo que no llega a ser atípico (no más de 1,5 longitudes de caja del percentil 25 por abajo) En este caso valor mínimo y valor mínimo no atípico coinciden. La longitud de caja (distancia entre percentil 25 y 75) es de 600 (1600-1000). Por tanto, vemos que tenemos varios valores por encima de 2500 (1600 + 1,5*600= 2500). En concreto cinco registros. Marcados con estrellas aparecendos valores en 5000 y cercano a este valor. Son datos que se alejan más de 3 longitudes de caja del percentil 75 (comprobamos: 1600+ 3*600= 3400 < 5000)
2
2.- Considerando el factor nivel de estudios del sustentador principal de forma aislada, ¿tiene una incidencia significativa sobre el nivel medio de ingresos de dicho sustentador? Para saber si el nivel de estudios incidesignificativamente en el nivel de ingresos vamos a realizar un análisis Anova. Este exige que se cumplan dos hipótesis: la normalidad de la variable dependiente y la homocedasticidad (varianzas homogéneas)
Pruebas de normalidad Kolmogorov-Smirnov ESTUDREDSP IMPEXACPSP 1 2 3 4 a. Corrección de la significación de Lilliefors Estadístico ,200 ,170 ,207 ,175 gl 24 47 34 40
a
Shapiro-Wilk Sig. ,014 ,002 ,001,004 Estadístico ,922 ,923 ,851 ,791 gl 24 47 34 40 Sig. ,065 ,004 ,000 ,000
Con Kolmogorov- Smirnov y Shapiro- Wilks realizamos el contraste de normalidad para los diferentes niveles de estudio. Para valores de significación superiores a 0,05 aceptamos la hipótesis de normalidad (para ser más precisos: fallamos al rechazar la nula, por lo que no podemos afirmar que no sea normal) Para Kolmogorovtodos los niveles de estudio presentan significaciones menores a 0,05 por lo que rechazamos la nula. Sin embargo en Shapiro-Wilk rechazaríamos la nula para todos, excepto para el nivel de estudios 1 (individuos sin estudios o con estudios de primer grado) que tiene un valor de 0,065. Deberíamos concluir que la muestra no cumple la hipótesis de normalidad. Seguimos sin embargo adelante sabiendo quenuestro estudio puede estar sesgado.
Prueba de homogeneidad de varianzas IMPEXACPSP Estadístico de
Levene
8,092
gl1 3
gl2 141
Sig. ,000
Con la prueba de Levene vamos a comprobar si se cumple la hipótesis de homocedasticidad. Como el valor obtenido es inferior a 0,05 no podemos aceptar varianzas homogéneas (rechazamos la hipótesis nula). Por tanto, tampoco cumplimos la segundahipótesis requerida. Seguimos no obstante adelante.
3
ANOVA IMPEXACPSP Suma de cuadrados Inter-grupos Intra-grupos Total 13939145,508 46110723,527 60049869,034 gl 3 141 144 Media cuadrática 4646381,836 327026,408 F 14,208 Sig. ,000
En la tabla Anova el nivel de significación del contraste F nos sale inferior a 0,05 por lo que rechazamos la hipótesis de que no existen diferencias entre...
1.- Descripción general de los ingresos mensuales netos del sustentador principal de la unidad familiar en situación laboral de actividad en la Comunidad Autónoma del estudio
Estadísticos IMPEXACPSP N Válidos Perdidos Media Mediana Desv. típ. Asimetría Error típ. de asimetría Curtosis Error típ. de curtosis Mínimo Máximo Percentiles 25 50 75 145 0 1391,31 1200,00645,765 2,750 ,201 11,433 ,400 500 5000 1000,00 1200,00 1600,00
La media de ingresos del sustentador principal está en 1391,31 unidades monetarias. El 75% de los individuos cobran menos de 1600 euros. La desviación típica con un valor en torno a los 600 € nos indica que en promedio nuestros datos se alejan de la media en ese valor. Es casi la mitad del valor de la media. Consideramos que es un valoralto. Nuestra distribución no es simétrica al tener un valor lejano a cero en “asimetría” (2,75). En el concepto “curtosis” el valor positivo nos habla de una distribución apuntada. Además todo esto se ve claramente en los gráficos.
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La línea en el interior de la caja es la mediana, con un valor de 1200. El valor mínimo registrado es de 500. La barra en la parte inferior de la cajarepresenta el valor mínimo que no llega a ser atípico (no más de 1,5 longitudes de caja del percentil 25 por abajo) En este caso valor mínimo y valor mínimo no atípico coinciden. La longitud de caja (distancia entre percentil 25 y 75) es de 600 (1600-1000). Por tanto, vemos que tenemos varios valores por encima de 2500 (1600 + 1,5*600= 2500). En concreto cinco registros. Marcados con estrellas aparecendos valores en 5000 y cercano a este valor. Son datos que se alejan más de 3 longitudes de caja del percentil 75 (comprobamos: 1600+ 3*600= 3400 < 5000)
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2.- Considerando el factor nivel de estudios del sustentador principal de forma aislada, ¿tiene una incidencia significativa sobre el nivel medio de ingresos de dicho sustentador? Para saber si el nivel de estudios incidesignificativamente en el nivel de ingresos vamos a realizar un análisis Anova. Este exige que se cumplan dos hipótesis: la normalidad de la variable dependiente y la homocedasticidad (varianzas homogéneas)
Pruebas de normalidad Kolmogorov-Smirnov ESTUDREDSP IMPEXACPSP 1 2 3 4 a. Corrección de la significación de Lilliefors Estadístico ,200 ,170 ,207 ,175 gl 24 47 34 40
a
Shapiro-Wilk Sig. ,014 ,002 ,001,004 Estadístico ,922 ,923 ,851 ,791 gl 24 47 34 40 Sig. ,065 ,004 ,000 ,000
Con Kolmogorov- Smirnov y Shapiro- Wilks realizamos el contraste de normalidad para los diferentes niveles de estudio. Para valores de significación superiores a 0,05 aceptamos la hipótesis de normalidad (para ser más precisos: fallamos al rechazar la nula, por lo que no podemos afirmar que no sea normal) Para Kolmogorovtodos los niveles de estudio presentan significaciones menores a 0,05 por lo que rechazamos la nula. Sin embargo en Shapiro-Wilk rechazaríamos la nula para todos, excepto para el nivel de estudios 1 (individuos sin estudios o con estudios de primer grado) que tiene un valor de 0,065. Deberíamos concluir que la muestra no cumple la hipótesis de normalidad. Seguimos sin embargo adelante sabiendo quenuestro estudio puede estar sesgado.
Prueba de homogeneidad de varianzas IMPEXACPSP Estadístico de
Levene
8,092
gl1 3
gl2 141
Sig. ,000
Con la prueba de Levene vamos a comprobar si se cumple la hipótesis de homocedasticidad. Como el valor obtenido es inferior a 0,05 no podemos aceptar varianzas homogéneas (rechazamos la hipótesis nula). Por tanto, tampoco cumplimos la segundahipótesis requerida. Seguimos no obstante adelante.
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ANOVA IMPEXACPSP Suma de cuadrados Inter-grupos Intra-grupos Total 13939145,508 46110723,527 60049869,034 gl 3 141 144 Media cuadrática 4646381,836 327026,408 F 14,208 Sig. ,000
En la tabla Anova el nivel de significación del contraste F nos sale inferior a 0,05 por lo que rechazamos la hipótesis de que no existen diferencias entre...
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