En estadística, el análisis de la varianza (ANOVA) es una forma de analizar diferentes grupos de datos para ver si están relacionados o son similares. Una prueba importante dentro de ANOVA es el error cuadrático medio (MSE). Esta cantidad es una forma de estimar la diferencia entre los valores predichos por un modelo estadístico y los valores medidos del sistema real. El cálculo de la raíz MSE se puede hacer en unos pocos pasos sencillos.
Suma de errores cuadrados (SSE)
Calcule la media general de cada grupo de conjuntos de datos. Por ejemplo, supongamos que hay dos grupos de datos, configure A y establezca B, donde el conjunto A contiene los números 1, 2 y 3 y el grupo B contiene los números 4, 5 y 6. La media del conjunto A es 2 (encontrado por sumar 1, 2 y 3 juntos y dividir entre 3) y la media del conjunto B es 5 (se encuentra sumando 4, 5 y 6 juntos y dividiendo por 3).
Reste la media de los datos del puntos de datos individuales y cuadrado el valor resultante. Por ejemplo, en el conjunto de datos A, restando 1 por la media de 2 da un valor de -1. Cuadrando este número (es decir, multiplicándolo por sí mismo) da 1. Repetir este proceso para el resto de los datos del conjunto A da 0, y 1, y para el conjunto B, los números son 1, 0 y 1 también .
Suma todos los valores al cuadrado. Del ejemplo anterior, al sumar todos los números al cuadrado se obtiene el número 4.
Cálculo de la raíz MSE en ANOVA
Encuentre los grados de libertad de error restando la cantidad total de puntos de datos por los grados de libertad para el tratamiento (la cantidad de conjuntos de datos). En nuestro ejemplo, hay seis puntos de datos totales y dos conjuntos de datos diferentes, lo que da 4 como grados de libertad para el error.
Divida la suma de los cuadrados de error por los grados de libertad de error. Continuando con el ejemplo, dividir 4 por 4 da 1. Este es el error cuadrático medio (MSE).
Tome la raíz cuadrada de la MSE. Al finalizar el ejemplo, la raíz cuadrada de 1 es 1. Por lo tanto, la raíz MSE para ANOVA es 1 en este ejemplo.
