El estadístico y biólogo evolutivo Ronald Fisher desarrolló ANOVA, o análisis de varianza, como un medio para un fin. Puede ayudarlo a descubrir si los resultados de un experimento, encuesta o estudio pueden respaldar la hipótesis. Usando ANOVA, puede decidir rápidamente si una hipótesis es verdadera o falsa.
¿Qué es ANOVA?
Utilizado para evaluar las variaciones entre las medias grupales en una muestra, ANOVA es un conjunto de modelos estadísticos y sus correspondientes "estimation procedures.", 3, [[Básicamente es la variación entre dos grupos de datos conocidos. Ofrece una prueba estadística de si las medias poblacionales de varios conjuntos de datos son realmente iguales. Luego generaliza la prueba t, o un análisis de dos poblaciones mediante 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 en relación con la variación en los datos de la muestra es el valor t. ¿Una o dos vías?
El número de variables independientes en el análisis de prueba de varianza que utiliza determina si El ANOVA es uno u otro. Una prueba unidireccional tiene una sola variable independiente con dos niveles. Una prueba de análisis de varianza de dos vías tiene dos variables independientes. Una prueba de dos vías puede tener una multitud de niveles. Un ejemplo de unidireccional sería comparar dos marcas de gelatina. Un bidireccional compararía las marcas de gelatina, así como los niveles de calorías, grasas, azúcar o carbohidratos.
Los niveles incluyen los diferentes grupos que están todos en la misma variable independiente. La replicación es cuando repites las pruebas con múltiples grupos. Un análisis de varianza bidireccional con replicación utiliza dos grupos e individuos que están dentro de ese grupo que están haciendo múltiples cosas. Las pruebas ANOVA de dos vías se pueden completar con o sin replicación.
Cómo hacer ANOVA a mano
Hay disponible 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, etiquetados como "SX". El segundo grupo de datos recopilados es "SY".
Para calcular la media, use la fórmula, C \u003d (SX + SY) ^ 2 /(2n).
Calcule la suma del cuadrado entre los grupos, SSB \u003d [(SX ^ 2 + SY ^ 2) /n] - C.
Una vez que tenga al cuadrado de todos los puntos de datos, sumarlos en una suma final de "D"
A continuación, calcular la suma de los cuadrados totales, SST \u003d D - C.
Use 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 \u003d 1 y para los grupos internos es dfw \u003d 2n-2.
Calcule el cuadrado medio para los grupos internos, MSW \u003d SSW /dfw.
Finalmente, calcule la estadística final, o "F", F \u003d MSB /MSW
