ANOVA

ANOVA

1. análisis de datos muestreados de más de dos poblaciones (distribuciones) numéricas o de datos de experimentos en los cuales se utilizaron más de dos tratamientos

   • El ANOVA unifactorial se enfoca en la comparación de más de dos medias de población o tratamiento

2. deben cumplirse ciertos supuestos para poder aplicar este modelo

   • Los k conjuntos de datos observados constituyen k muestras aleatorias independientes de las poblaciones respectivas
   • Cada una de las poblaciones de las que provienen las muestras sigue una distribución normal con media μj y varianza σj²
   • Cada una de las poblaciones tiene la misma varianza. Es decir σ1² = σ2² =…. = σk² (homocedasticidad)

3. El ANOVA es una técnica en la que la variación total de un conjunto de datos se divide en varias componentes. Asociada a cada componente hay una fuente de variación, de modo tal que el análisis permitirá medir la magnitud de la contribución de cada fuente a la varianza total.

4. suma de los cuadrados y cuadrados meidos

   • SCT mide la variación total de los datos. La identidad dice que esta variación total puede ser dividida en dos partes. SCE mide la variación que estaría presente (en las filas) aun cuando H0 fuera verdadera y es, por consiguiente, la parte de la variación total que no es explicada por la veracidad o la falsedad de H0. SCD es la cantidad de variación (entre filas) que pueden ser explicadas por las posibles diferencias en las µi.
   • A partir de las sumas de cuadrados, se definen los cuadrados medios

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