Introducción a la prueba de análisis de la varianza (ANOVA)
La prueba ANOVA es una herramienta de análisis estadístico que ayuda a dividir un compuesto agregado de disponibilidad en factores sistémicos y aleatorios. Esto se hace para que los analistas puedan estudiar los factores y determinar la influencia de las variables dependientes e independientes entre sí en un estudio de regresión.
Comprensión de la prueba de análisis de la varianza (ANOVA)
El ANOVA se utiliza para establecer una relación entre dos o más grupos de datos, dentro de las muestras o más, para entender cómo están relacionados, lo que ayuda a comprender por qué es importante. Intenta desglosar y comprender los factores de ese estudio, y utilizarlos para realizar más pruebas para comprender su naturaleza e influencia en un estudio de regresión.
El ANOVA es esencial para averiguar cómo influyen las variables dependientes en las variables independientes en un contexto determinado. Trata de comparar las medias de los distintos grupos de variables que pueden afectar a una actividad.
Por ejemplo, si el R&D de una empresa está construyendo un nuevo producto, utilizará la prueba ANOVA y comprobará cómo hacer y comercializar el producto en base a su mercado objetivo. El análisis también ayuda a los propios investigadores a ver si una forma de fabricar será mejor que la otra para reducir el coste de la eficiencia mientras se mantiene el estándar de producción.
El ANOVA es una buena alternativa a las pruebas t y z porque da lugar a menos errores de tipo I, lo cual es importante porque la prueba suele utilizarse para más de tres variables y a gran escala. Las medias proporcionan una media de cada grupo, y estas medias ayudan a clasificar la varianza en una amplia gama de fuentes.
Aspectos destacados de la prueba de análisis de la varianza (ANOVA)
- El ANOVA varía del test MANOVA, porque en el primero sólo se estudia una variable dependiente en relación con el efecto de las variables independientes sobre esa única variable dependiente. El MANOVA estudia múltiples variables dependientes.
- Aunque se genere la media, la inferencia debe ser suya para hacer pruebas adicionales. Puede ser fácil agrupar el estadístico F (el resultado de la prueba), pero será importante entender de qué es diferente y por qué.
- Hay dos tipos de pruebas ANOVA: de una vía y de dos vías.