ANOVA (Análisis De Varianza)

PRACTICA 2.

ANOVA (Análisis de Varianza)

OBJETIVO (S).

Que el alumno conozca la importancia de un análisis de varianza y como se puede utilizar en los experimentos donde se trabajan muchos datos.

INTRODUCCIÓN.

En estadística, el análisis de la varianza (ANOVA, ANalysis Of VAriance, según terminología inglesa) es una colección de modelos estadísticos y sus procedimientos asociados, en el cual la varianza está particionada en ciertos componentes debidos a diferentes variables explicativas.

Las técnicas iniciales del análisis de varianza fueron desarrolladas por el estadístico y genetista R. A. Fisher en los años 1920 y 1930 y es algunas veces conocido como "Anova de Fisher" o "análisis de varianza de Fisher", debido al uso de la distribución F de Fisher como parte del contraste de hipótesis.

El ANOVA parte de algunos supuestos que han de cumplirse:

• La variable dependiente debe medirse al menos a nivel de intervalo.

• Independencia de las observaciones.

• La distribución de los residuales debe ser normal.

• Homocedasticidad: homogeneidad de las varianzas.

MATERIALES Y/O REACTIVOS.

Agua.

Vaso de precipitado.

Pipeta Pasteur.

Parafilm.

Bascula digital.

PROCEDIMIENTO.

1. Con la pipeta pasteur, adicionar 5 ml de agua.

2. Tapar con parafilm.

3. Pesar en la gráfica.

4. Reportar el peso por triplicado.

RESULTADOS.

MEDIDAS P1 P2 P3 P4 P5

1 4.9261 4.9323 4.9703 4.9687 4.9424

2 4.9341 4.9493 4.9318 4.9704 4.9256

3 4.8663 4.9484 4.9115 4.9841 4.9789

Análisis de Varianza de un Factor

RESUMEN

Grupos Cuenta Suma Promedio Varianza

Columna 1 3 14.7265 4.90883333 0.00137281

Columna 2 3 14.83 4.94333333 9.1503E-05

Columna 3 3 14.8136 4.93786667 0.00089196

Columna 4 3 14.9232 4.9744 7.129E-05

Columna 5 3 14.8469 4.94896667 0.00074256

ANÁLISIS DE VARIANZA

Origen de las Variaciones Suma de Cuadrados Grados de Libertad Promedio de los Cuadrados F Probabilidad Valor Crítico para F

Entre grupos 0.00664462 4 0.00166115 2.62000704 0.09877023 3.47804969

Dentro de los grupos 0.00634027 10 0.00063403

Total 0.01298488 14

F < F crítica.

Por lo tanto se acepta.

CONCLUSIÓN.

El ANOVA es una manera de determinar si hay ciertas diferencias entre dos o más medias de datos.

Para determinar si se acepta o se rechaza una

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