Los pros de Prueba ANOVA

El análisis de la varianza , más comúnmente conocido como el ANOVA , se utiliza durante el análisis estadístico. ANOVAs son útiles cuando el experimento implica resultados de más de dos grupos de sujetos . Un ANOVA compara las variaciones en las medias de los resultados de varios grupos , ayudar al experimentador aceptar o rechazar la hipótesis nula de la prueba. Las muestras

Cuando hay más de dos muestras , un ANOVA es más fiable que el t -test . El t -test sólo puede ser utilizado para investigar las diferencias entre los dos medios . Aunque múltiples pruebas t se pueden llevar a cabo para comparar más de dos medias entre sí , esto puede llevar a romper complicaciones . Un ANOVA es una forma relativamente sencilla de comparar las medias de varias muestras .

Números

Una de las principales ventajas de un ANOVA es que el número de observaciones en cada grupo no tiene que ser el mismo. Por ejemplo , un experimentador que compara los efectos de beber té en la salud puede ser capaz de encontrar 100 bebedores de té, pero sólo 96 bebedores de té .

Factores

ANOVAs permiten experimentos en los que las poblaciones se clasifican en dos factores categóricos . Por ejemplo , un experimento podría investigar los resultados de los exámenes de los estudiantes que son hombre o mujer - el primer factor - y se tiene o no haber tenido educación en el hogar en casa, el segundo factor. ANOVAs analizan experimentos de dos factores se conocen como de dos vías ANOVA . Eliminan parte de la variabilidad aleatoria y permiten al experimentador a mirar las interacciones entre los factores . También permiten que los experimentos con un tamaño total de la muestra más pequeña , como dos cosas se están estudiando a la vez.

Supuestos

Antes de un ANOVA se aplica , el experimento debe satisfacer alguna criterios metodológicos para que los resultados sean válidos . La población involucrada en la muestra debe ser una distribución normal , lo que significa que debe ser una representación justa . Las variaciones de la población también deben ser iguales. Las muestras utilizadas en el experimento deben ser independientes , y cada nivel del factor deben ser aplicados a una muestra .