| ¿Qué es? |
¿Para qué sirve? |
¿Cuáles son los elementos más importantes? |
¿Cuáles son sus características? |
Análisis de varianza | - Técnica estadística que compara las varianzas.
- Es una colección de modelos estadísticos.
- Prueba estadística para analizar.
| - Compara las varianzas dentro y entre muestras, a fin de estimar la significancia.
- Método para comparar dos o más medias entre grupos.
- Analiza si más de dos grupos difieren entre sí de manera significativa.
| - Anova
- Anova
- Anova, hipótesis.
(Análisis de varianza) | - Se utilizan para analizar datos procedentes de diseños con una o más variables independientes cualitativas (medidas en escalas nominales u ordinales) y una variable dependiente cuantitativa (medida con una escala de intervalo o de razón)
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Diseños factoriales: Experimental | - Experimento en el que se manipula más de una variable independiente.
- permite identificar y cuantificar las causas de un efecto dentro de un estudio experimental.
- Manipulan dos o más variables independientes e incluyen dos o más niveles de modalidades de presencia en cada una de las variables independientes.
| - Estudiar el efecto de varios factores sobre una o varias respuestas o características de calidad, es decir, lo que se busca es estudiar la relación entre los factores y la respuesta
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| - Relaciones de tipo causa-efecto entre las variables
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Diseños factoriales: No experimental | - Es aquella que se realiza sin manipular deliberadamente variables. Es
decir, es investigación donde no hacemos variar intencionalmente las variables independientes. | - Para observar fenómenos tal y como se dan en su contexto
natural, para después analizarlos. | | - Se orienta al resultado que se desea obtener
- No es manipulable
Observación los fenómenos naturales para después analizarlos |
Tipos de variables | - Sucesos identificados que cambian de valor al medirlas
| - Medición de variables o condiciones.
| - Independientes
- Dependientes
- Mixtas
- Aleatorias
| - No dependen de otras.
- Dependen de otros datos obtenidos.
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Variables agrupadas | - Los datos agrupados son aquellos datos que pertenecen a un tamaño demuestra mayor a 20 o más elementos, por lo que para ser analizados requieren ser agrupados en clases a partir de ciertas características.
| - Se agrupan los datos en clases y características de las muestras y de la población donde se tomó la muestra
| - Agrupar los datos para facilitar el conteo de la población o muestras.
| - Agrupar de menor a mayor y clasificar en clases.
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Variables dependientes | - La variable dependiente es aquella cuyo valor depende del valor numérico que adopta la variable independiente en la función
| - La dependiente es la variable que se investiga y se mide.
| - Cuyos valores dependen de los que tomen otra variable
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Variables independientes | - Una variable independiente es aquella cuyo valor no depende del de otra variable
| - Cambia o es controlada para estudiar sus efectos en la variable dependiente
| - Manipulada por el investigador
- Representa cantidad modificable
- Cuyo valor no depende de otra variable
| - Característica de una realidad, evento o fenómeno, tiene la capacidad de influir, incidir o afectar a otras variables
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