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¿Qué es ANOVA? Por Courtney Taylor. Estadísticas de Expertos Courtney K. Taylor, Ph. D. es profesor asociado de matemáticas en la Universidad Anderson en Anderson, Indiana. El enseña una amplia variedad de cursos a lo largo de las matemáticas, incluyendo aquellos que involucran las estadísticas. Actualizado 14 de octubre de 2015. Muchas veces, cuando estudiamos un grupo, que son realmente la comparación de dos poblaciones. Dependiendo del parámetro de este grupo que nos interesa y las condiciones que nos ocupa, hay varias técnicas disponibles. procedimientos de inferencia estadística que se refieren a la comparación de dos poblaciones por lo general no pueden ser aplicados a tres o más poblaciones. Para estudiar más de dos poblaciones a la vez, necesitamos diferentes tipos de herramientas estadísticas. Continuar leyendo a continuación Análisis de variación. o ANOVA, es una técnica estadística de la interferencia que nos permite tratar con varias poblaciones. La comparación de medias Para ver qué problemas surgen y por qué necesitamos ANOVA, vamos a considerar un ejemplo. Supongamos que estamos tratando de determinar si los pesos medios de verde, rojo, azul y naranja de M & amp; M dulces son diferentes entre sí. Vamos a exponer los pesos medios para cada una de estas poblaciones, mu 1. μ 2. μ 3 μ 4 y respectivamente. Podemos utilizar la prueba de hipótesis apropiada varias veces, y la prueba de C (4,2). o seis diferentes hipótesis nulas: H 0. μ 1 = μ 2 para comprobar si el peso medio de la población de los caramelos rojos es diferente que el peso medio de la población de los caramelos de color azul. H 0. μ 2 = μ 3 para comprobar si el peso medio de la población de los caramelos de color azul es diferente que el peso medio de la población de los caramelos verdes. H 0. μ 3 = μ 4 para comprobar si el peso medio de la población de los caramelos verdes es diferente que el peso medio de la población de los caramelos de color naranja. H 0. μ = 4 μ 1 para comprobar si el peso promedio de la población de los caramelos de naranja es diferente que el peso medio de la población de los caramelos rojos. Continuar leyendo a continuación H 0. μ 1 = μ 3 para comprobar si el peso medio de la población de los caramelos rojos es diferente que el peso medio de la población de los caramelos verdes. H 0. μ 2 = μ 4 para comprobar si el peso medio de la población de los caramelos de color azul es diferente que el peso medio de la población de los caramelos de color naranja. Hay muchos problemas con este tipo de análisis. Tendremos seis valores de p. A pesar de que podemos probar cada uno a un nivel de confianza del 95%. nuestra confianza en el proceso global es menor que esto, porque las probabilidades se multiplican. 95 x 0,95 x 0,95 x 0,95 x 0,95 x 0,95 es aproximadamente 0,74, o un nivel de confianza del 74%. Así, la probabilidad de un error de tipo I ha aumentado. A un nivel más fundamental, no podemos comparar estos cuatro parámetros en su conjunto mediante la comparación de los dos a la vez. Los medios del amplificador de color rojo y azul de M & Ms, pueden ser significativas, con el peso medio de rojo es relativamente mayor que el peso medio de la nada. Sin embargo, si tenemos en cuenta los pesos medios de los cuatro tipos de dulces, puede que no haya una diferencia significativa. Análisis de variación Para hacer frente a situaciones en las que necesitamos para hacer comparaciones múltiples que utilizamos ANOVA. Esta prueba nos permite tener en cuenta los parámetros de varias poblaciones a la vez, sin entrar en algunos de los problemas que se nos presentan mediante la realización de pruebas de hipótesis de dos parámetros a la vez. Para llevar a cabo el ANOVA con H & amp; M ejemplo anterior, se pondría a prueba la hipótesis nula H 0: μ = 1 μ μ 2 = 3 = 4 μ. Esto indica que no hay diferencia entre los pesos medios de los M & amp rojo, azul y verde; Sra. La hipótesis alternativa es que hay alguna diferencia entre los pesos medios de los colores rojo, azul, verde y naranja de M & amp; Sra. Esta hipótesis es en realidad una combinación de varios estados H a: El peso medio de la población de caramelos rojos no es igual a la media de peso de la población de los caramelos de color azul, OR El peso medio de la población de caramelos azules no es igual a la media de peso de la población de caramelos verdes, OR El peso medio de la población de caramelos verdes no es igual a la media de peso de la población de los caramelos de naranja, OR El peso promedio de la población de caramelos verdes no es igual a la media de peso de la población de caramelos rojos, OR El peso medio de la población de caramelos azules no es igual a la media de peso de la población de los caramelos de naranja, OR El peso medio de la población de caramelos azules no es igual a la media de peso de la población de caramelos rojos. En este caso particular con el fin de obtener nuestra p-valor nos utilizar una distribución de probabilidad conocida como el F-distribución. Cálculos con la prueba de ANOVA F se puede hacer a mano, pero por lo general se calculan con software estadístico. Las comparaciones múltiples Lo que separa ANOVA de otras técnicas estadísticas es que se utiliza para hacer comparaciones múltiples. Esto es común en las estadísticas, ya que hay muchas veces en las que queremos comparar más de sólo dos grupos. Normalmente una prueba global sugiere que existe algún tipo de diferencia entre los parámetros que estamos estudiando. A continuación, siga esta prueba con algún otro análisis para decidir qué parámetro es diferente.
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