7.1: ANOVA es Análisis de Varianza
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ANOVA significa Análisis de varianza. Es una técnica ampliamente utilizada para evaluar la probabilidad de que las diferencias encontradas entre medias en los datos de la muestra puedan producirse por casualidad. Podrías estar pensando, bueno, ¿no tenemos\(t\) -pruebas para eso? ¿Por qué necesitamos el ANOVA, qué obtenemos eso es nuevo que no teníamos antes?
Lo nuevo del ANOVA, es la capacidad de probar una gama más amplia de medios más allá de solo dos. En todos los ejemplos\(t\) -test siempre estuvimos comparando dos cosas. Por ejemplo, podríamos preguntarnos si la diferencia entre dos medias de muestra podría haberse producido por casualidad. ¿Y si nuestro experimento tuviera más de dos condiciones o grupos? Tendríamos más de 2 medios. Tendríamos una media para cada grupo o condición. Eso podría ser mucho dependiendo del experimento. ¿Cómo compararíamos todos esos medios? ¿Qué debemos hacer, ejecutar muchas\(t\) pruebas, comparar todas las combinaciones posibles de medios? En realidad, podrías hacer eso. O bien, podrías hacer un ANOVA.
En la práctica, combinaremos tanto la prueba ANOVA como\(t\) las pruebas -al analizar datos con muchas medias muestrales (de más de dos grupos o condiciones). Al igual que la\(t\) prueba -test, existen diferentes tipos de ANOVA para diferentes diseños de investigación. Hay uno para diseños entre temas, y otro ligeramente diferente para diseños de medidas repetidas. Hablamos de ambos, comenzando con el ANOVA para diseños entre sujetos.