Análisis de varianza de un factor ANOVA

Las pruebas de hipótesis son una herramienta útil cuando se trata de comparar dos tratamientos.

En múltiples ocasiones el analista o investigador se enfrenta al problema de determinar si dos o más grupos son iguales, si dos o más cursos de acción arrojan resultados similares o si dos o más conjuntos de observaciones son parecidos. Pensemos por ejemplo en el caso de determinar si dos niveles de renta producen consumos iguales o diferentes de un determinado producto, si las notas de dos grupos en una asignatura son similares, si tres muestras de análisis químico de una sustancia son iguales, o si los municipios de cuatro provincias colindantes tienen el mismo nivel de paro. Una aproximación simple sería comparar las medias de estos grupos y ver si las medias aritméticas de la variable estudiada son parecidas o diferentes. Pero tal aproximación no es válida ya que la dispersión de las observaciones influirá en la posibilidad de comparar los promedios o medias de cada grupo. Así, supongamos que tenemos una variable X (consumo) y dos grupos (nivel de renta alto y medio) y que tenemos dos resultados distintos correspondientes a dos provincias PROVINCIA A PROVINCIA B RENTA MEDIA 11 X 12

El análisis de varianza (ANOVA) de un factor sirve para comparar varios grupos en una variable cuantitativa. Se trata, por tanto, de una generalización de la Prueba T para dos muestras independientes al caso de diseños con más de dos muestras.

El análisis de varianza (ANOVA) de un factor sirve para comparar varios grupos en una variable cuantitativa. Se trata, por tanto, de una generalización de la Prueba T para dos muestras independientes al caso de diseños con más de dos muestras. A la variable categórica (nominal u ordinal) que define los grupos que deseamos comparar la llamamos independiente o factor y la representamos por VI. A la variable cuantitativa (de intervalo o razón) en la que deseamos comparar los grupos la llamamos dependiente y la repre-sentamos por VD. Si queremos, por ejemplo, averiguar cuál de tres programas distintos de incentivos aumenta de forma más eficaz el rendimiento de un determinado colectivo, podemos seleccionar tres muestras aleatorias de ese colectivo y aplicar a cada una de ellas uno de los tres programas. Después, podemos medir el rendimiento de cada grupo y averiguar si existen o no diferencias entre ellos. Tendremos una VI categórica (el tipo de programa de incentivos) cuyos niveles deseamos comparar entre sí, y una VD cuantitativa (la medida del rendimiento), en la cual queremos comparar los tres programas. El ANOVA de un factor permite obtener información sobre el resultado de esa comparación. Es decir, permite concluir si los sujetos sometidos a distintos programas difieren la medida de rendimiento utilizada.

El análisis de varianza (ANOVA) de un factor nos sirve para comparar varios grupos en una variable cuantitativa. Esta prueba es una generalización del contraste de igualdad de medias para dos muestras independientes. Se aplica para contrastar la igualdad de medias de tres o más poblaciones independientes y con distribución normal. Supuestas k poblaciones independientes, las hipótesis del contraste son siguientes:

análisis estadístico

ENIGMÁTICAMENTE - Sección de Análisis Estadístico, 2021

[Contenido en castellano]. El modelo de un factor del análisis de varianza (ANOVA) de medidas repetidas se emplea para analizar el efecto de un factor intra-sujetos. Dicho factor intra-sujeto se caracteriza porque todos los niveles del factor se aplican a todos sujetos de la muestra. Este análisis es muy común cuando se desea medir una variable dependiente cuantitativa a lo largo del tiempo registrando tres o más veces mencionada variable.