Guía para el análisis de la varianza en Minitab

Escrito por warren davies | Traducido por cesar daniel gonzález ménez
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Guía para el análisis de la varianza en Minitab
Minitab puede proporcionar diversos gráficos para tu ANOVA. (Thinkstock/Comstock/Getty Images)

Minitab es un paquete de análisis estadístico para Windows que ha estado en producción desde 1972. Este utiliza una interfaz que tiene el estilo de las hojas de cálculo y que puede ejecutar una amplia gama de análisis univariados y multivariados, incluyendo el análisis de varianza de una vía (ANOVA, por sus siglas en inglés). El ANOVA es un procedimiento estadístico utilizado para comparar las medias de tres o más grupos de datos, y en Minitab este análisis se puede ejecutar a través de la interfaz gráfica de usuario.

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Propósito

El ANOVA se utiliza para determinar si las medias de tres grupos de datos numéricos son estadísticamente diferentes entre sí. Esto se hace a través de las pruebas de significación de hipótesis nula, comparando la hipótesis de que las medias son diferentes contra la hipótesis nula que indica que no lo son. El resultado es un valor "p", la probabilidad de que se hubieran podido obtener esos resultados asumiendo que la hipótesis nula es correcta. Si este valor está por debajo de un nivel determinado, por lo general 0,05, la diferencia se considera estadísticamente significativa.

Limitaciones

Aunque por lo general es bastante sólido, el ANOVA no es una prueba perfecta y puede dar resultados incorrectos en ciertos casos. El ANOVA también supone que los grupos del análisis se distribuyen normalmente, independientes entre sí, y que las desviaciones estándar de los grupos son iguales. Por otra parte, dado que el ANOVA es una prueba independiente, este análisis no puede determinar cuáles grupos son diferentes entre sí y se necesitan pruebas adicionales para saber esto, como la prueba de Diferencia Significativa Honesta de Tukey.

Procedimiento

Seleccionas la ventana "Hoja de cálculo" y luego haz clic en "Estadística", "ANOVA" y "Modelo Lineal General". Haz clic dentro del cuadro de "Respuestas" y luego haz doble clic en la variable dependiente en la lista de la izquierda. Haz clic dentro del cuadro "Modelo" y luego doble clic en cada factor de la variable independiente en turno; en otras palabras, cada uno de los niveles de tu variable de agrupación debe ir en esta casilla. Haz clic en "Aceptar" en la parte inferior derecha de la ventana para ejecutar el análisis. Los resultados pueden tardar algunos segundos en aparecer.

Resultado

Cambia a la ventana de "Sesión". Desplázate hacia abajo hasta llegar a la tabla titulada "Análisis de varianza para [tu variable dependiente]". Busca tu variable independiente en la primera columna. Mira a lo largo de la fila hasta encontrar las columnas "F" y "P". "F" te da la relación F y P se utiliza para determinar si los resultados son estadísticamente significativos. En la mayoría de los campos deberás buscar un valor "P" inferior a 0,05.

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