Análisis de varianza (ANOVA): todo lo que necesitas saber

¿Sabes qué es el Análisis de Varianza (ANOVA)? No, no puedes. Antes de discutir la descripción general de Anova, permítame darle un ejemplo para que pueda comprender fácilmente el concepto de Anova y su definición.

Suponga que los investigadores médicos tienen tres tratamientos médicos para aplicar a pacientes con la misma enfermedad. Recomendaron a 10 pacientes que usaran cada medicamento durante un mes que tienen la misma condición. Miden la enfermedad antes y después de que el paciente comience a usar el medicamento.

Por lo tanto, para comprender y controlar cambios estadísticamente significativos en la enfermedad, los investigadores utilizan ANOVA.

Sin embargo, para tomar una decisión segura y efectiva, necesitamos evidencia para verificar nuestro enfoque. Aquí nació el concepto de ANOVA.

El análisis de varianza (ANOVA) es una colección de modelos estadísticos. Es uno de los aspectos significativos de las estadísticas. Los estudiantes de estadística deben ser conscientes del análisis de varianza. Pero a la mayoría de los estudiantes de estadística les resulta difícil entender el análisis de varianza. Pero no es tan difícil.

Sin embargo, en este blog, aprenderemos sobre ANOVA y cómo podemos usarlo.

¿Qué es el análisis de varianza (ANOVA)?

El análisis de varianza (ANOVA) es la herramienta analítica más poderosa disponible en estadística. Divide una variabilidad agregada observada que se encuentra dentro del conjunto de datos. Luego separa los datos en factores sistemáticos y factores aleatorios. En el factor sistemático, ese conjunto de datos tiene una influencia estadística.

Por otro lado, los factores aleatorios no tienen esta característica. El analista utiliza ANOVA para determinar la influencia que tiene la variable independiente sobre la variable dependiente. Con el uso del análisis de varianza (ANOVA), probamos las diferencias entre dos o más medias. La mayoría de los estadísticos creen que debería conocerse como "análisis de medios". Lo usamos para probar el general en lugar de encontrar la diferencia entre los medios. Con la ayuda de esta herramienta, los investigadores pueden realizar muchas pruebas al mismo tiempo.

Antes del avance del análisis de varianza ANOVA, se usaban los métodos de prueba t y z en lugar de ANOVA. En 1918 Ronald Fisher creó el método de análisis de varianza. Es la extensión de la prueba z y las pruebas t. También se conoce como análisis de varianza de Fisher. Fisher lanzó el libro "Métodos estadísticos para investigadores" que da a conocer los términos ANOVA, en 1925. En los primeros días de ANOVA, se utilizó para la psicología experimental. Pero luego se amplió para temas más complejos.

La fórmula para ANOVA

F = MSE / MST

Dónde está:

Coeficiente F = ANOVA

MST = Promedio de suma de cuadrados debido al tratamiento

MSE = Suma promedio de cuadrados por error

¿Qué revela el análisis de varianza?

En la fase inicial de la prueba ANOVA, analice los factores que afectan un conjunto de datos determinado. Al final de la fase inicial, el analista realiza más pruebas sobre los factores metodológicos. Les ayuda a contribuir al conjunto de datos con consistencia de una manera medible. Luego, el analista ejecuta la prueba f que ayuda a generar los datos adicionales que se alinean con el modelo de regresión correcto. El análisis de métodos también le permite comparar más de dos grupos al mismo tiempo para ver si la relación existe entre ellos o no.

La variabilidad de la muestra y dentro de la muestra se puede determinar con los resultados de ANOVA. Si el grupo probado no tiene diferencia, se llama hipótesis nula, y el resultado de la estadística de la relación F también será cercano a 1. También hay fluctuación en su muestreo. Es probable que este muestreo siga la distribución Fisher F. También es un grupo de funciones de distribución. Tiene dos números característicos, a saber, grados de libertad en el numerador y grados de libertad en el denominador.

Ejemplo de cómo usar ANOVA

El investigador podría usar ANOVA para varios propósitos. Pero aquí hay algunos ejemplos de análisis de varianza. Pruebe a los estudiantes de varias escuelas para ver si los estudiantes de una escuela de las otras escuelas. En el campo de la aplicación comercial, los especialistas en marketing pueden probar las dos estrategias de marketing diferentes de la empresa para ver si una estrategia es mejor que la otra en términos de eficiencia de costos y eficiencia de tiempo.

Hay varios tipos de pruebas ANOVA. Y estas pruebas dependen de una serie de factores. Puede aplicar ANOVA cuando los datos necesitan ser experimentales. También es una alternativa al software de estadísticas. Pero deberías usarlo para muestras pequeñas. Y si desea realizar ANOVA para una gran cantidad de proyectos experimentales, debe usar el mismo tamaño de muestra con varios factores. Puede probar dos o más variables con ANOVA. Los resultados de ANOVA son bastante similares a los errores de tipo I. ANOVA se emplea con grupos de prueba, sujetos, grupos de prueba y dentro de los grupos.

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Tipos de ANOVA

Hay dos tipos de ANOVA.

ANOVA unidireccional

El ANOVA unidireccional es el ANOVA unidireccional. En este ANOVA, hay variables de respuesta únicas en comparación con el ANOVA de dos vías. Evaluar el impacto de un solo factor. Y este factor determina si las muestras son iguales o no. Además, también se utiliza para determinar que existe una diferencia estadísticamente significativa entre la media de tres o más grupos independientes.

¿Cómo usar ANOVA unidireccional en Excel?

Para usar ANOVA en Excel, debe instalar el paquete de herramientas de análisis de datos y los datos que necesita analizar.

A continuación se muestra un video tutorial sobre cómo usar ANOVA unidireccional en Excel.

Tutorial detallado sobre cómo usar ANOVA unidireccional en Excel

1.Haga clic en la pestaña DATOS

2. Haga clic en Análisis de datos

3.Seleccione ANOVA: factor único y haga clic en Aceptar

4. A continuación, haga clic en la flecha hacia arriba

5. Luego seleccione los datos y haga clic en la flecha hacia abajo

6. Haga clic en Aceptar para ejecutar el análisis.

7. Luego obtendrá los resultados a continuación.

ANOVA de dos vías

Un ANOVA de dos vías es la versión extendida del ANOVA de una vía. En ANOVA bidireccional, tendrás dos independientes. Utilice la interacción entre los dos factores. Y estas pruebas tienen el efecto de dos factores al mismo tiempo. En este ANOVA, la prueba estadística se usa para determinar el efecto de dos variables predictoras nominales en una variable de resultado continua.

¿Cómo usar ANOVA bidireccional en Excel?

En ANOVA de dos vías, Excel puede ser flexible con la disposición de los datos. Pero es estricto en el caso de ANOVA de dos vías con replicación. Los datos de un factor deben estar en una columna diferente y los datos del segundo factor deben estar en filas consecutivas.

Aunque el uso de ANOVA de dos vías es bastante similar al ANOVA de una vía. Pero en este caso, debe seleccionar ANOVA: dos factores con réplicas.

Mire el video a continuación para aprender cómo usar ANOVA de dos vías en Excel.

Tutorial detallado sobre cómo usar ANOVA unidireccional en Excel

1.Haga clic en la pestaña DATOS

2. Haga clic en Análisis de datos

3.Seleccione ANOVA: dos factores con replicación y haga clic en Aceptar

4. A continuación, haga clic en la flecha hacia arriba

5. Luego seleccione los datos y haga clic en la flecha hacia abajo.

6.Seleccione la cantidad de líneas que desea analizar y luego haga clic en Aceptar.

7. Luego obtendrá los resultados a continuación.

tabla ANOVA

En el análisis de varianza (ANOVA), usamos el análisis estadístico para probar el grado de diferencias entre dos o más grupos en un experimento. Además, usamos la tabla ANOVA para mostrar los resultados en forma tabular. Y estos datos se utilizan para probar las hipótesis de prueba sobre la media de la población. Hay una o dos formas de mostrar la tabla ANOVA, dependiendo de varios factores.

Las columnas significativas en la tabla ANOVA son las siguientes:

1. “Fuente” - Indica la fuente responsable de la variación de los datos.

2. “DF” - grado de libertad de los datos.

3. "SS" - la suma de los cuadrados de los datos.

4. “MS” - suma media de los cuadrados de los datos.

5. "F" - estadística F.

6. "P" - P

Los distintos encabezados de fila incluidos en la tabla ANOVA son los siguientes:

1. “Factor” - Indica la variabilidad resultante del factor de interés.

2. "Error" - Significa error aleatorio inexplicable o variabilidad dentro de los grupos.

3. “Total”: esta es la desviación total de los datos de la media general.

Puede crear el ANOVA a mano o con cualquier software.

La interpretación de la tabla ANOVA es la siguiente:

En la tabla ANOVA, si el valor de P obtenido es menor o equivalente al nivel de significancia, la hipótesis nula se rechaza automáticamente y se concluye que todas las medias no son iguales a la población dada.

Análisis de varianza de medidas repetidas

El análisis de medidas repetidas ANOVA es el equivalente de ANOVA unidireccional. También se conoce como ANOVA en sujetos con muestras relacionadas. Se utiliza para detectar la diferencia entre las medias relativas. El procedimiento para realizar análisis de diseños de varianza utiliza el enfoque de modelos lineales generales. Incluye los tres términos intersujetos. Los modelos de medidas repetidas son bastante populares. La razón es que permite que el sujeto actúe como su propio control. Además, también mejora la precisión del experimento con la ayuda de reducir el tamaño de la varianza del error de la prueba F. Utiliza el marco del modelo lineal general para realizar los cálculos.

Conclusión

Los investigadores hacen un amplio uso del análisis de varianza. Como tutor de estadística, hemos proporcionado suficientes detalles aquí sobre el análisis de varianza. Es posible que ahora conozca bien el análisis de varianza. Si desea tener un buen control sobre él, debe intentar implementarlo en la vida real. Pero si todavía te resulta difícil entender el análisis en ANOVA, puedes pedirnos ayuda.

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