¿Qué es ANOVA?

Para ejecutar un ANOVA, debe
tener una variable de respuesta continua y al menos un factor categórico con
dos o más niveles. Los análisis ANOVA requieren datos de poblaciones que sigan
una distribución aproximadamente normal con varianzas iguales entre los niveles
de factores. Sin embargo, los procedimientos de ANOVA funcionan bastante bien
incluso cuando se viola el supuesto de normalidad, a menos que una o más de las
distribuciones sean muy asimétricas o si las varianzas son bastante diferentes.
Las transformaciones del conjunto de datos original pueden corregir estas
violaciones.
En
estadística, el análisis de la varianza (ANOVA,
ANalysis Of VAriance, según terminología inglesa) es una colección de
modelos estadísticos y sus procedimientos asociados, en el cual la varianza
está particionada en ciertos componentes debidos a diferentes variables
explicativas.
Las
técnicas iniciales del análisis de varianza fueron desarrolladas por el
estadístico y genetista R. A. Fisher en los años 1920 y 1930 y es algunas veces
conocido como "Anova de
Fisher" o "análisis de varianza de Fisher", debido al uso de
la distribución F de Fisher como parte del contraste de hipótesis.
El
análisis de la varianza parte de los conceptos de regresión lineal. Un análisis
de la varianza permite determinar si diferentes tratamientos muestran
diferencias significativas o por el contrario puede suponerse que sus medias
poblacionales no difieren. El análisis de la varianza permite superar las
limitaciones de hacer contrastes bilaterales por parejas que son un mal método
para determinar si un conjunto de variables con n > 2 difieren entre sí.


No hay comentarios:
Publicar un comentario