El estadístico y biólogo evolutivo Ronald Fisher desarrolló ANOVA, o análisis de varianza, para ser un medio para un fin. Puede ayudarlo a averiguar si los resultados de un experimento, encuesta o estudio pueden respaldar la hipótesis. Con ANOVA, puede decidir rápidamente si una hipótesis es verdadera o falsa.
¿Qué es ANOVA?
Utilizado para evaluar las varianzas entre las medias de los grupos en una muestra, ANOVA es un ensamblaje de modelos estadísticos y sus procedimientos de estimación relacionados. Básicamente es la variación entre dos grupos de datos conocidos. Ofrece una prueba estadística de si las medias poblacionales de varios conjuntos de datos son realmente iguales. Luego generaliza la prueba t, o un análisis de las medias de dos poblaciones mediante un examen estadístico, a más de dos grupos. Una prueba t muestra si hay una diferencia significativa entre la media de la población y un valor hipotético. El tamaño de la diferencia en relación con la variación en los datos de la muestra es el valor t.
¿Unidireccional o bidireccional?
El número de variables independientes en la prueba de análisis de varianza que utiliza determina si el ANOVA es una u otra. Una prueba unidireccional tiene una sola variable independiente con dos niveles. Una prueba de análisis de varianza bidireccional tiene dos variables independientes. Una prueba de dos vías puede tener una multitud de niveles. Un ejemplo de unidireccional sería comparar dos marcas de gelatina. Un método bidireccional compararía las marcas de gelatina, así como los niveles de calorías, grasas, azúcares o carbohidratos.
Los niveles incluyen los diferentes grupos que están todos en la misma variable independiente. La replicación es cuando repite las pruebas con varios grupos. Un análisis de varianza bidireccional con replicación utiliza dos grupos e individuos que están dentro de ese grupo que están haciendo varias cosas. Las pruebas ANOVA bidireccionales se pueden completar con o sin replicación.
Cómo hacer ANOVA a mano
Se encuentra disponible un software estadístico que puede calcular ANOVA rápida y fácilmente, pero hay una ventaja al calcular ANOVA a mano. Le permite comprender los pasos individuales involucrados, así como cómo cada uno contribuye a mostrar las diferencias entre los múltiples grupos.
Reúna las estadísticas de resumen básicas de los datos que ha recopilado. Las estadísticas de resumen incluyen los puntos de datos individuales para el primer grupo, etiquetados como "x", y el número de puntos de datos para la segunda variante individual, "y". El número de puntos de datos para cada grupo está etiquetado "norte."
Sume los puntos del primer grupo, denominado "SX". El segundo grupo de datos recopilados es "SY".
Para calcular la media, use la fórmula C = (SX + SY) ^ 2 / (2n).
Calcule la suma del cuadrado entre los grupos, SSB = [(SX ^ 2 + SY ^ 2) / n] - C.
Una vez que haya elevado al cuadrado todos los puntos de datos, resúmalos en una suma final de "D".
A continuación, calcule la suma total de cuadrados, SST = D - C.
Utilice la fórmula SST - SSB para encontrar el SSW, o la suma de cuadrados dentro de los grupos.
Calcule los grados de libertad para entre los grupos, "dfb", y dentro de los grupos, "dfw".
La fórmula para entre grupos es dfb = 1 y para los grupos internos es dfw = 2n-2.
Calcule el cuadrado medio de los grupos internos, MSW = SSW / dfw.
Finalmente, calcule la estadística final, o "F", F = MSB / MSW