ANALISIS DE VARIANZA (ANOVA)
Enviado por darckfarck • 26 de Noviembre de 2015 • Resumen • 538 Palabras (3 Páginas) • 532 Visitas
ANALISIS DE VARIANZA (ANOVA)
El análisis de la varianza permite contrastar la hipótesis nula de que las medias de K poblaciones (K >2) son iguales, frente a la hipótesis alternativa de que por lo menos una de las poblaciones difiere de las demás en cuanto a su valor esperado. Este contraste es fundamental en el análisis de resultados experimentales, en los que interesa comparar los resultados de K 'tratamientos' o 'factores' con respecto a la variable dependiente o de interés.
[pic 1]
[pic 2]
El Anova requiere el cumplimiento los siguientes supuestos:
- Las poblaciones (distribuciones de probabilidad de la variable dependiente correspondiente a cada factor) son normales.
- Las muestras sobre las que se aplican los tratamientos son independientes.
- Las poblaciones tienen todas igual varianza (homoscedasticidad).
- Las muestras son aleatorias simples.
- Las muestras provienen de poblaciones categorizadas de una sola forma.
Criterios de decisión para el Anova:
- Utilizar programas estadísticos como el Excel, SPSS, Miniab, etc.
- Identificar el valor de P en los resultados
- Plantear una conclusión con base en estos criterios.
Procedimiento de prueba:
- Si el valor de , se rechaza la hipótesis nula de medias iguales y se concluye que al menos una de mas medias poblacionales es diferente de las otras.[pic 3]
- Si el valor de , se acepta la hipótesis nula de medias poblacionales iguales.[pic 4]
Teniendo en cuenta que el estadístico de prueba será F:
[pic 5]
REGLA DE DECISIÓN
Es donde se determina que si , se rechace la hipótesis nula. Donde Fc es el factor crítico.[pic 6]
[pic 7]
CALCULO DEL F CON TAMANOS MUESTRALES
Cuando nuestros tamaños de muestras son iguales en cada uno de los tratamientos entonces F será:
[pic 8]
Dónde:
[pic 9]
[pic 10]
[pic 11]
CALCULOS CON TAMAÑOS MUESTRALES DIFERENTE
Cuando los tamaños de muestras son desiguales se hacen cálculos mucho más complejos.
- Suma de Cuadrados Total
[pic 12]
[pic 13]
- Suma de Cuadrados entre tratamientos
[pic 14]
[pic 15]
- Suma de cuadrados del error o residual
[pic 16]
[pic 17]
CUADRADOS MEDIOS O MEDIA DE CUADRADOS (Varianza)
Tendremos los siguientes:
CUADRADO MEDIO DEL TRATAMIENTO
[pic 18][pic 19]
CUADRADO MEDIO DEL ERROR
[pic 20][pic 21]
CUADRADO MEDIO TOTAL
[pic 22]
ESTADISTICO DE PRUEBA
Será de la siguiente manera:
[pic 23]
Este F se obtiene del teorema fundamental del anova, la cual este teorema permite dividir la variación total asociada a un conjunto de datos en dos componentes de variabilidad:
- Una es la asociada a los efectos de los tratamientos
- La otra es la asociada a otras fuentes de variación (error experimental)
Dividimos por , seguirán una distribución de chi-cuadrada, y el cociente de los dos chi-cuadradas divididas por sus respectivos grados de libertad darán una F.[pic 24]
...