ANALISIS DE VARIANZA

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Análisis de Varianza (ANOVA)
12-1
Motivación
En sesiones anteriores se ha visto prueba de hipótesis referentes a dos medias poblacionales.
En base a muestras de dos poblaciones se trataba de testear si las medias poblacionales diferían:
Ho:	u1 = u2
HA:	u1 ≠ u2
Para un nivel de significancia dado.
12-2
Motivación
En esta sesión se enfoca el caso de testear a través de muestras, para un nivel de significancia dado, si las medias de tres o más poblaciones difieren:
Ho:	u1 = u2 = u3 =…..= un
HA:	Al menos dos de las medias poblacionales 			difieren.
12-3
Ejemplo
Usted desea saber si tres “clubs” de golf dan diferentes distancias. Para esto selec-cione al azar e independien-temente cinco medidas de las pruebas de cada club. ¿Hay alguna diferencia en las distancias medias al nivel de significancia de 0.05?
12-4
	Club 1	 Club 2 Club 3
	254	 234	 200
	263	 218	 222
	241	 235	 197
	237	 227	 206
	251	 216	 204
Objetivos
Reconocer situaciones en las que se usa el análisis de varianza (ANOVA).
Entender diferentes diseños de análisis de varianza.
Desarrollar ANOVA de un factor (manualmente y con la ayuda de programas) e interpretar el resultado.
Ejecutar e interpretar procesos de comparación por pares (después del análisis de varianza).
Desarrollar ANOVA de Bloques Completamente Aleatorizados.
Desarrollar ANOVA de dos factores con réplicas a través de Excel o SPSS.
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Alcance
12-6
Análisis de Varianza (ANOVA)
Prueba F
Prueba F
Prueba
Tukey-
Kramer 
Prueba Fisher de
Mínima Diferencia
Significativa
ANOVA de
Un Factor 
ANOVA de
Bloques Completa-
mente Aleatorizados
ANOVA de
Dos Factores 
(con réplicas)
Lógica del Análisis de Varianza
El investigador controla una o más variables independientes:
Llamadas factores.
Cada factor tiene dos o más niveles o tratamientos (o categorías/ clasificaciones).
Observar los efectos en la variable dependiente
Repuesta a niveles de la variable independiente.
Diseño experimental: Plan para probar hipótesis.
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