Anova Por Statgraphics
Enviado por JaimeM • 29 de Junio de 2013 • 5.003 Palabras (21 Páginas) • 551 Visitas
STATGRAPHICS – Rev. 4/25/2007
©2005 by StatPoint, Inc. ANOVA Simple - 1
ANOVA Simple
Resumen
El procedimiento ANOVA Simple (o de un criterio de clasificación) está diseñado para construir
un modelo estadístico que describa el impacto de un solo factor categórico X sobre una variable
dependiente Y. Se realizan pruebas para determinar si hay o no diferencias significativas entre
las medias, varianzas y/o medianas de Y en los diferentes niveles de X. Además, los datos se
pueden presentar gráficamente de varias formas, incluyendo un gráfico múltiple de dispersión,
un gráfico de medias, un gráfico ANOM, y un gráfico de medianas.
En este procedimiento, se supone que los datos se colocarán en dos columnas, una para la
variable dependiente Y y una segunda identificando los niveles de X. También se puede realizar
un análisis de varianza simple empleando el procedimiento Comparación de Varias Muestras,
que se debe usar si los datos se han puesto en columnas separadas para cada nivel de X.
StatFolio de Ejemplo: oneway.sgp
Datos de Ejemplo:
El archivo breaking.sf6 contiene los resultados de un experimento en el cual se comparó la
fuerza (Strength) de ruptura de artilugios de 4 diferentes materiales. A continuación se muestra
una parte de los datos:
Strength Material
39 A
57 A
42 A
32 A
43 A
50 A
31 A
51 A
27 B
43 B
25 B
11 B
39 B
… …
El conjunto completo de los datos consiste de n = 32 artilugios, de los cuales 8 fueron hechos
con cada uno de los q = 4 diferentes materiales.
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Ingreso Datos
La caja de diálogo de ingreso de datos solicita los nombres de las columnas que contienen las
mediciones Y y los niveles del factor X:
• Variable Dependiente: columna numérica que contiene las n observaciones de Y.
• Factor: columna numérica o no numérica que contiene un identificador para los niveles del
factor X.
• Selección: selección de un subgrupo de datos.
Resumen del Análisis
El Resumen del Análisis muestra el número de niveles de X y el número total de observaciones n.
ANOVA Simple - strength por material
Variable dependiente: strength
Factor: material
Número de observaciones: 32
Número de niveles: 4
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Gráfico de Dispersión
La ventana Gráfico de Dispersión grafica los datos por nivel del factor X.
A B C D
Dispersión por Código de Nivel
0
10
20
30
40
50
60
strength
material
Si hay muchos valores en común, tal vez quiera agregar algo de separación horizontal al gráfico
presionando el botón Separar en la barra de herramientas del análisis:
Esto balancea cada punto aleatoriamente en dirección horizontal de tal manera que valores
idénticos no se grafican encima uno de otro:
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A B C D
Dispersión por Código de Nivel
0
10
20
30
40
50
60
strength
material
El gráfico anterior sugiere que hay diferencia en la fuerza de ruptura entre los cuatro materiales.
Resumen Estadístico
La ventana Resumen Estadístico calcula un número de diferentes estadísticas que se emplean
comúnmente para resumir una muestra de datos de variables:
Resumen Estadístico para strength
material Recuento Promedio Desviación Estándar Rango Sesgo Estandarizado Curtosis Estandarizada
A 8 43.125 9.18753 26.0 0.0718672 -0.59635
B 8 31.875 11.9695 38.0 -0.369758 0.0369302
C 8 22.625 8.81456 21.0 -0.191636 -1.24894
D 8 20.5 8.86405 23.0 0.397909 -1.0005
Total 32 29.5313 13.0062 46.0 0.530301 -0.827139
La mayoría de las estadísticas caen en una de tres categorías:
1. Medidas de tendencia central – estadísticas que caracterizan el “centro” de los datos.
2. Medidas de dispersión – estadísticas que miden la dispersión de los datos.
3. Medidas de forma – estadísticas que miden la forma de los datos con respecto a una
distribución normal.
Las estadísticas incluidas en la tabla se controlan por las definiciones de configuración en la
ventana Estadísticas de la caja de diálogo Preferencias. Estas selecciones pueden cambiarse
usando la Ventana de Opciones. Para una descripción detallada de cada estadística, vea la
documentación de Análisis de Una Variable.
De interés particular son:
1. Medias muestrales j Y : la fuerza de ruptura promedio para cada material.
2. Desviaciones estándar muestrales j s : las desviaciones estándar para cada material.
3. Sesgo y curtosis estandarizados: Estas estadísticas deben estar entre –2 y +2 si los
datos vienen de una distribución normal.
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Para los artilugios, la mayor fuerza de ruptura promedio fue para el material A, seguida por la del
material B. Ambas estadísticas sesgo y curtosis estandarizados están dentro del rango esperado
para datos que provienen de una distribución normal.
Opciones de Ventana
Seleccione las estadísticas deseadas.
Gráfico de Caja y Bigotes
Esta ventana presenta un gráfico de caja y bigotes para Y en cada nivel de X.
A
B
C
D
Gráfico Caja y Bigotes
0 10 20 30 40 50 60
strength
material
Los gráficos de caja y bigotes se construyen de la siguiente forma:
• Se dibuja una caja que se extienda desde el cuartil inferior de la muestra hasta el
cuartil superior. Este es el intervalo cubierto por el 50% central de los valores de los
datos cuando se ordenan de menor a mayor.
• Se dibuja una línea vertical en la mediana (el valor de en medio).
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• Si se solicita, un signo de más se coloca en el lugar de la media muestral.
• Los bigotes se dibujan desde los extremos de la caja hasta los valores mínimo y
máximo de los datos, a
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