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'''ANOVA''' es el acrónimo en inglés de '''An'''alysis '''o'''f '''Va'''riance. Es una colección de modelos y procedimientos estadísticos para comparar medias mediante fragmentación de la varianza. El '''análisis de varianza''' sirve para comparar si los valores de un conjunto de datos numéricos son significativamente distintos a los valores de otro u otros conjuntos de datos. El procedimiento para comparar estos valores está basado en la varianza global observada en los grupos de datos numéricos a comparar. Típicamente, el análisis de varianza se utiliza para asociar una probabilidad a la conclusión de que la media de un grupo de puntuaciones es distinta de la media de otro grupo de puntuaciones.

==Supuestos previos de ANOVA==

* la ''variable dependiente'' debe medirse al menos a nivel de intervalo
* las observaciones son independientes
* las de la variable dependiente tienen una ''distribución normal'' 
* homocedasticidad = homogeneidad de las varianzas

==Síntesis==

Existen tres tipos de modelos:
*El modelo de ''efectos fijos'' asume que el experimentador ha considerado para el factor todos los posibles valores que éste puede tomar. Ejemplo: Si el género del individuo es un factor y el experimentador ha incluido tantos individuos masculinos como femeninos, el género es un factor fijo en el experimento.
*Los modelos de ''efectos aleatorios'' asumen que en un factor se ha considerado tan sólo una muestra de los posibles valores que éste puede tomar. Ejemplo: Si el método de enseñanza es analizado como un factor que puede influir sobre el nivel de aprendizaje y se ha considerado en el experimento sólo tres de los muchos más métodos posibles, el método de enseñanza es un factor aleatorio en el experimento.
*Los modelos mixtos describen situaciones donde están presentes ambos tipos de factores: fijos y aleatorios.

La técnica fundamental consiste en la separación de la suma de cuadrados (SS, ''sum of squares'') en componentes relativos a los factores contemplados en el modelo. Como ejemplo, se muestra el modelo para un ANOVA simplificado con un tipo de factores en diferentes niveles. (Si los niveles son cuantitativos y los efectos son lineales, puede resultar apropiado un análisis de ''regresión lineal'')

: ''SS''<sub>total</sub> = ''SS''<sub>error</sub> + ''SS''<sub>factores</sub> 

El número de ''grados de libertad'' (gl) puede separarse de forma similar y se corresponde con la forma en que la ''distribución chi-cuadrado'' describe la suma de cuadrados asociada.

: ''gl''<sub>total</sub> = ''gl''<sub>error</sub> + ''gl''<sub>factores</sub>

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