Lcgarcia en 16:55 1 oct 2006

2006-10-01T16:55:10Z

← Revisión anterior		Revisión del 18:55 1 oct 2006
Línea 1:		Línea 1:
	'''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 ~~o más~~ 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.		'''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==		==Supuestos previos de ANOVA==
Línea 5:		Línea 5:
	* la ''variable dependiente'' debe medirse al menos a nivel de intervalo		* la ''variable dependiente'' debe medirse al menos a nivel de intervalo
	* las observaciones son independientes		* las observaciones son independientes
	* la de la variable dependiente ~~tiene~~ una ''distribución normal''		* las de la variable dependiente tienen una ''distribución normal''
	* homocedasticidad = homogeneidad de las varianzas		* homocedasticidad = homogeneidad de las varianzas

Lcgarcia en 23:17 23 ago 2006

2006-08-23T23:17:53Z

Página nueva

'''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 o más 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
* la de la variable dependiente tiene 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''total = ''SS''error + ''SS''factores

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''total = ''gl''error + ''gl''factores

[[Categoría:Glosario]] [[Categoría:Metodología]] [[Categoría:Acrónimo]] [[Categoría:Esbozo]]

ANOVA - Historial de revisiones

Lcgarcia en 16:55 1 oct 2006

Lcgarcia en 23:17 23 ago 2006