15: Análisis de varianza
- Page ID
- 152285
\( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)\(\newcommand{\AA}{\unicode[.8,0]{x212B}}\)
- 15.1: Introducción al ANOVA
- El análisis de varianza (ANOVA) es un método estadístico utilizado para probar diferencias entre dos o más medias. Puede parecer extraño que la técnica se llame “Análisis de varianza” en lugar de “Análisis de Medios”. Como verás, el nombre es apropiado porque las inferencias sobre los medios se hacen analizando varianza.
- 15.2: Diseños ANOVA
- Existen muchos tipos de diseños experimentales que pueden ser analizados por ANOVA. En esta sección se analizan muchos de estos diseños y se definen varios términos clave utilizados.
- 15.3: ANOVA de un factor
- En esta sección se muestra cómo se puede utilizar el ANOVA para analizar un diseño de un factor entre sujetos.
- 15.6: Tamaños de muestra desiguales
- Ya sea por diseño, accidente o necesidad, el número de sujetos en cada una de las condiciones en un experimento puede no ser igual. Dado que n se usa para referirse al tamaño de muestra de un grupo individual, los diseños con tamaños de muestra desiguales a veces se denominan diseños con n desigual. Cuadro 1. Tamaños de Muestra para el Estudio “Sesgo Contra Asociados de los Obesos”.
- 15.7: Pruebas suplementarias
- La hipótesis nula probada en un ANOVA de un factor es que todas las medias poblacionales son iguales. Cuando se rechaza la hipótesis nula, todo lo que se puede decir es que al menos una media poblacional es diferente de al menos otra media poblacional.
- 15.8: Dentro de los sujetos
- Los factores dentro de los sujetos implican comparaciones de los mismos sujetos bajo diferentes condiciones. Un factor dentro de los sujetos a veces se denomina factor de medidas repetidas ya que se toman mediciones repetidas en cada sujeto. Un diseño experimental en el que la variable independiente es un factor dentro de sujetos se denomina diseño dentro de sujetos.
- 15.9: Demostración del poder de los diseños dentro de los sujetos
- Esta simulación demuestra el efecto de la correlación entre medidas en un ANOVA unidireccional dentro de los sujetos con dos niveles. Esta prueba es equivalente a una prueba t correlacionada.