Análisis y diseño de experimentos. ANOVA Multifactorial
Enviado por Stephanie Aguilar Tirado • 25 de Marzo de 2019 • Práctica o problema • 7.149 Palabras (29 Páginas) • 128 Visitas
ANOVA Multifactorial - Aprobados a la primera
Ho: Las horas de estudio y actividades extracurriculares no influyen directamente en la aprobación de la materia a la primera.
H1: Las horas de estudio y actividades extracurriculares influyen en la aprobación de la materia a la primera.
Variable dependiente: Aprobados a la primera
Factores:
Horas de estudio
Actividades extra curriculares
Número de casos completos: 136
El StatAdvisor
Este procedimiento ejecuta un análisis de varianza de varios factores para Aprobados a la primera. Realiza varias pruebas y gráficas para determinar qué factores tienen un efecto estadísticamente significativo sobre Aprobados a la primera. También evalúa la significancia de las interacciones entre los factores, si es que hay suficientes datos. Las pruebas-F en la tabla ANOVA le permitirán identificar los factores significativos. Para cada factor significativo, las Pruebas de Rangos Múltiples le dirán cuales medias son significativamente diferentes de otras. La Gráfica de Medias y la Gráfica de Interacciones le ayudarán a interpretar los efectos significativos. Las Gráficas de Residuos le ayudarán a juzgar si los datos han violado los supuestos subyacentes al análisis de varianza.
Análisis de Varianza para Aprobados a la primera - Suma de Cuadrados Tipo III
Fuente | Suma de Cuadrados | Gl | Cuadrado Medio | Razón-F | Valor-P |
EFECTOS PRINCIPALES | |||||
A:Horas de estudio | 0,904906 | 3 | 0,301635 | 1,25 | 0,2942 |
B:Actividades extra curriculares | 4,2121 | 6 | 0,702016 | 2,91 | 0,0108 |
RESIDUOS | 30,3805 | 126 | 0,241115 | ||
TOTAL (CORREGIDO) | 35,3824 | 135 |
Todas las razones-F se basan en el cuadrado medio del error residual
El StatAdvisor
La tabla ANOVA descompone la variabilidad de Aprobados a la primera en contribuciones debidas a varios factores. Puesto que se ha escogido la suma de cuadrados Tipo III (por omisión), la contribución de cada factor se mide eliminando los efectos de los demás factores. Los valores-P prueban la significancia estadística de cada uno de los factores. Puesto que un valor-P es menor que 0,05, este factor tiene un efecto estadísticamente significativo sobre Aprobados a la primera con un 95,0% de nivel de confianza.
Con un 95% de confiabilidad podemos decir que se rechaza la hipótesis nula en favor de la alterna para el caso de las actividades extra curriculares ya que el P- value es menor al margen de significancia.
[pic 1][pic 2]
Pruebas de Múltiple Rangos para Aprobados a la primera por Horas de estudio
Método: 95,0 porcentaje LSD
Horas de estudio | Casos | Media LS | Sigma LS | Grupos Homogéneos |
1 | 36 | 1,44389 | 0,113681 | X |
2 | 40 | 1,46062 | 0,117012 | X |
4 | 22 | 1,46314 | 0,13532 | X |
3 | 38 | 1,64574 | 0,110057 | X |
Contraste | Sig. | Diferencia | +/- Límites |
1 - 2 | -0,0167287 | 0,2328 | |
1 - 3 | -0,201854 | 0,23843 | |
1 - 4 | -0,0192493 | 0,268538 | |
2 - 3 | -0,185126 | 0,225154 | |
2 - 4 | -0,00252065 | 0,267499 | |
3 - 4 | 0,182605 | 0,278808 |
* indica una diferencia significativa.
El StatAdvisor
Esta tabla aplica un procedimiento de comparación múltiple para determinar cuáles medias son significativamente diferentes de otras. La mitad inferior de la salida muestra las diferencias estimadas entre cada par de medias. No hay diferencias estadísticamente significativas entre cualquier par de medias, con un nivel del 95,0% de confianza. En la parte superior de la página, se ha identificado un grupo homogéneo, según la alineación de las X's en columna. No existen diferencias estadísticamente significativas entre aquellos niveles que compartan una misma columna de X's. El método empleado actualmente para discriminar entre las medias es el procedimiento de diferencia mínima significativa (LSD) de Fisher. Con este método hay un riesgo del 5,0% al decir que cada par de medias es significativamente diferente, cuando la diferencia real es igual a 0.
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