El estadístico y biólogo evolutivo Ronald Fisher desarrolló ANOVA, o análisis de varianza, para ser un medio para un fin. Puede ayudarlo a descubrir si los resultados de un experimento, encuesta o estudio pueden respaldar la hipótesis. Al utilizar ANOVA, puede decidir rápidamente si una hipótesis es verdadera o falsa.
¿Qué es ANOVA?

Se utiliza para evaluar las varianzas entre las medias de grupo en una muestra. ANOVA es un conjunto de modelos estadísticos y sus relacionados. procedimientos de estimación. Es básicamente la variación entre dos grupos de datos conocidos. Ofrece una prueba estadística de si las medias poblacionales de varios conjuntos de datos son en realidad iguales. Luego, generaliza la prueba t, o un análisis de dos medias de poblaciones a través de un examen estadístico, a más de dos grupos. Una prueba t muestra si hay una diferencia significativa entre la media de la población y un valor hipotético. El tamaño de la diferencia con respecto a la variación en los datos de la muestra es el valor t. ¿De una manera o de dos maneras?

La cantidad de variables independientes en el análisis de varianza que se usa determina si El ANOVA es uno u otro. Una prueba unidireccional tiene una sola variable independiente con dos niveles. Un análisis de varianza bidireccional tiene dos variables independientes. Una prueba de dos vías puede tener una multitud de niveles. Un ejemplo de una vía sería comparar dos marcas de gelatina. Un sistema bidireccional compararía las marcas de gelatina, así como las calorías, la grasa, el azúcar o los niveles de carbohidratos.
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Los niveles incluyen los diferentes grupos que están todos en la misma variable independiente. La replicación es cuando se repiten las pruebas con varios grupos. Un análisis bidireccional de la varianza con la replicación utiliza dos grupos e individuos que están dentro de ese grupo que están haciendo varias cosas. Las pruebas de ANOVA de dos vías se pueden completar con o sin replicación.
Cómo hacer ANOVA a mano

Se dispone de un software estadístico que puede calcular ANOVA de manera rápida y fácil, pero hay un beneficio al calcular ANOVA a mano . Le permite comprender los pasos individuales involucrados, así como la forma en que cada uno contribuye a mostrar las diferencias entre los múltiples grupos.

Reúna las estadísticas de resumen básicas de los datos que ha recopilado. Las estadísticas de resumen incluyen los puntos de datos individuales para el primer grupo, etiquetados como "x", y el número de puntos de datos para la segunda variante individual, "y". El número de puntos de datos para cada grupo está etiquetado como "n".

Agregue los puntos para el primer grupo, etiquetado como "SX". El segundo grupo de datos recopilados es "SY".

Para calcular la media, use la fórmula, C = (SX + SY) ^ 2 /(2n).

Calcule la suma del cuadrado entre los grupos, SSB = [(SX ^ 2 + SY ^ 2) /n] - C.

Una vez que tenga cuadrar todos los puntos de datos, sumarlos en una suma final de "D".

A continuación, calcular la suma de cuadrados total, SST = D - C.

Usar la fórmula SST - SSB para encontrar el SSW, o la suma de cuadrados dentro de los grupos.

Calcule los grados de libertad entre los grupos, "dfb" y dentro de los grupos, "dfw".

La fórmula para entre grupos es dfb = 1 y para los grupos internos es dfw = 2n-2.

Calcula el cuadrado medio para dentro de los grupos, MSW = SSW /dfw.

Finalmente, calcule la estadística final, o "F", F = MSB /MSW