Analisis De La Varianza ANOVA
africadanya4 de Mayo de 2014
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Análisis de la varianza (ANOVA) de un factor
El análisis de la varianza (ANOVA) permite comparar dos o más medias poblacionales asociadas a tratamientos.
Se utiliza cuando existe una variable dependiente o respuesta (cuantitativa) y una o más variables implicatorias o independientes o factores (cuali o cuantitativas) que afectan a la variable respuesta.
La manera para determinar si existen diferencias entre dos o más medias poblacionales es examinar la diferencia entre las medias muéstrales y compararla con una medida de variabilidad dentro de las muestras
La separación entre las medias es una parte de la historia; la otra parte es la variabilidad dentro de cada grupo
El anova usa esta estrategia para comparar dos o más medias.
Anova
Consiste en descomponer la variabilidad de la variable respuesta en:
Variabilidad explicada o debida a los tratamientos (variabilidad entre tratamientos)
Variabilidad no explicada por los tratamientos o variabilidad aleatoria o residual (variabilidad dentro de los tratamientos).
El modelo estadístico es:
γij=μ+αi+εij
Donde µ es la media general o media de la población
αi es el efecto del tratamiento i y que es común a todos los individuos que recibieron ese tratamiento
ε ij es el residuo o error aleatorio que existe dentro de cada tratamiento, entre los individuos
Supuestos del modelo
Para que las conclusiones del Anova sean válidas, se deben verificar una serie de supuestos:
Las muestras deben ser aleatorias y las observaciones independientes entre sí.
Las observaciones de cada tratamiento deben proceder de poblaciones normales
Los tratamientos deben tener la misma variabilidad (homocedasticidad).
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