IMPORTANCIA DE ANOVA, CORRELACIÓN Y REGRESIÓN.

IMPORTANCIA DE ANOVA, CORRELACIÓN Y REGRESIÓN.

Para realizar el ANOVA se divide la variación total en dos partes: variación dentro de los grupos y variación entre los grupos (muestras). Así como la prueba para la diferencia de dos medias emplea el estadístico o razón t, el ANOVA utiliza una razón F, esta razón es el cociente entre la “variación entre grupos” y la “variación dentro de los grupos”; por tanto mientras más alto es su resultado, se tiene más probabilidad de rechazar la hipótesis nula.

Las hipótesis para el ANOVA cuando se tiene n muestras (grupos) es:

Hipótesis Nula (estadística): “No existe diferencia entre las medias poblacionales”

Ho : m1 = m2 = . . . = mn.

Hipótesis Alterna (de investigación): “Existe diferencia entre las medias poblacionales”

H1 : m1 ¹ m2 ¹ . . . ¹ mn

La regresión como una técnica estadística, una de ellas la regresión lineal simple y la regresión multifactorial, analiza la relación de dos o más variables continuas, cuando analiza las dos variables a esta se le conoce como variable bivariantes que pueden corresponder a variables cualitativas, la regresión nos permite el cambio en una de las variables llamadas respuesta y que corresponde a otra conocida como variable explicativa, la regresión es una técnica utilizada para inferir datos a partir de otros y hallar una respuesta de lo que puede suceder.

Siendo así la regresión una técnica estadística, por lo tanto para interpretar situaciones reales, pero a veces se manipula de mala manera por lo que es necesario realizar una selección adecuada de las variables que van a construir las formulas matemática, que representen a la regresión, por eso hay que tomar en cuenta variables que tiene relación, de lo contraria se estaría matematizando un galimatías.

Se pueden encontrar varios tipos de regresión, por ejemplo:

Regresión lineal simple

Regresión múltiple ( varias variables)

• 1. Simple

• 2. Múltiple, etc

Regresión logística

La regresión lineal técnica que usa variables aleatorias, continuas se diferencia del otro método analítica que es la correlación, por que esta última no distingue entre las variables respuesta y la variable explicativa por que las trata en forma simétrica.

La mate matización nos da ecuaciones para manipular los datos, como por ejemplo medir la circunferencia de los niños y niñas y que parece incrementarse entre las edades de 2 meses y 18 años, aquí podemos inferir o predecir que las circunferencias del cráneo cambiara con la edad, en este ejercicio la circunferencia de la cabeza es la respuesta y la edad la variable explicativa.

En la regresión tenemos ecuaciones que nos representan las diferentes clases de regresión:

Regresión Lineal: y = A + Bx

Regresión Logarítmica: y = A + BLn(x)

Regresión Exponencial: y = Ac(bx)

Regresión Cuadrática: y = A + Bx +Cx2

+2 SD (98%)

Media (50%)

-2 SD (2%)

IMPORTANCIA DE CHI CUADRADA

Esta prueba puede utilizarse incluso con datos medibles en una escala nominal. La hipótesis nula de la prueba Chi-cuadrado postula una

...