Imagen INOVA

imágen interactiva de anova

Elaborado por:•Cervantes Karla•Jurado Ariadne

ANOVA

1 · ¿Que es?

2 · Usos

5 · Ejemplo

3 · Características

4 · Tipos/modelos

El análisis de varianza (ANOVA) de un factor nos sirve para comparar varios grupos en una variable cuantitativa. Esta prueba es una generalización del contraste de igualdad de medias para dos muestras independientes. Se aplica para contrastar la igualdad de medias de tres o más poblaciones independientes y con distribución normal.

QUE ES?

Ciencias ambientalesPara analizar los efectos de diferentes variables en el medio ambiente, como la contaminación y el clima

Experimentos controladosSe utiliza en experimentos controlados para analizar los efectos de diferentes tratamientos o intervenciones en los resultados.

Ciencias SocialesPara analizar la relación entre diferentes variables, como la edad, la educación y los ingresos

Investigacion de medicaEl ANOVA se utiliza en investigación médica para analizar los efectos de diferentes tratamientos en pacientes con una determinada enfermedad.

Investigacion de mercadosSe usa en investigación de mercados para analizar la preferencia de los consumidores por diferentes productos o servicios

¿PARA QUE SE UTILIZA ANOVA/USO?

Comparacion de mediasEl ANOVA se utiliza para comparar la media de tres o más grupos y determinar si existen diferencias significativas entre ellas

La prueba ANOVA se utiliza para comparar las medias de tres o más grupos.

ANOVA utiliza la prueba F para determinar si la variación en respuesta a las preguntas de satisfacción es lo suficientemente grande como para ser considerada estadísticamente significativa.

CARACTERÍSTICAS

La prueba ANOVA se basa en la suposición de normalidad y homogeneidad de varianzas en todos los grupos..

MANOVAEste método se utiliza cuando existen múltiples variables independientes. Su propósito es determinar si la variable dependiente se modifica mediante la manipulación de la variable independiente.

UnidireccionalEsta tiene una variable independiente. Este método se utiliza para comparar dos medias de dos grupos independientes (no relacionados) utilizando la distribución F. La hipótesis nula para la prueba es que las dos medias sean iguales. Por lo tanto, un resultado significativo es que las dos medias sean desiguales.

TIPOS/MODELOS

BidireccionalEste método es una extensión de la prueba unidireccional. Sin embargo, La prueba ANOVA bidireccional tiene dos variables independientes. Generalmente, se utiliza cuando existe una variable de medición, es decir, una variable cuantitativa y dos variables nominales..

EJEMPLO

SituacionUna empresa de cosméticos está desarrollando una nueva crema facial que promete hidratar la piel en profundidad. Para evaluar la efectividad de la crema, realizan un estudio en el que se comparan los efectos de la nueva crema con los de dos cremas faciales populares del mercado:Crema A: Una crema hidratante de marca reconocida.Crema B: Una crema hidratante de bajo costo.

Sujetos:Se reclutan 30 mujeres de entre 25 y 50 años con piel seca. Las participantes se dividen aleatoriamente en tres grupos:Grupo 1 (n=10): Crema nueva.Grupo 2 (n=10): Crema A.Grupo 3 (n=10): Crema B.

Análisis:Se utiliza un ANOVA de una sola vía para comparar las medias de hidratación de la piel entre los tres grupos de cremas. El ANOVA descompone la varianza total en dos componentes:Varianza entre grupos: La varianza debida a las diferencias entre las medias de hidratación de la piel entre los grupos de cremas.Varianza dentro de los grupos: La varianza debida a la variabilidad individual en la hidratación de la piel dentro de cada grupo de cremas.Si la varianza entre grupos es significativamente mayor que la varianza dentro de los grupos, se rechaza la hipótesis nula y se concluye que existe una diferencia significativa en la hidratación de la piel entre los grupos de cremas.

Resultados:Suponiendo que el ANOVA arroja un valor p menor que el nivel de significancia (por ejemplo, 0.05), se rechazaría la hipótesis nula y se concluiría que existe una diferencia significativa en la hidratación de la piel entre los tres grupos de cremas. Esto indicaría que al menos una de las cremas es más efectiva que las demás en términos de hidratar la piel.

Interpretación:El ANOVA solo nos dice que existe una diferencia significativa entre los grupos, pero no nos indica qué grupos son diferentes entre sí. Para identificar los grupos con diferencias significativas, se pueden realizar pruebas post hoc, como la prueba de Tukey o la prueba de Bonferroni.