Cómo interpretar Excel ANOVA

Escrito por michael judge | Traducido por daniel gómez villegas
Cómo interpretar Excel ANOVA

ANOVA se puede utilizar para encontrar las condiciones óptimas para una reacción química.

Comstock/Comstock/Getty Images

ANOVA significa análisis de la varianza (del término en inglés "analysis of variance"). Las dos maneras con replicación de pruebas ANOVA examinan los datos de los ensayos repetidos durante el cual ambos "factores" y "niveles" son variados. Por ejemplo, un experimento ANOVA puede mirar las tasas de crecimiento de tres diferentes variedades de trigo (los factores) usando tres diferentes fertilizantes (los niveles). La función de Excel ANOVA calcula valores "F" estadísticos que muestran el cambio de los diferentes factores o niveles como resultado de un cambio significativo en los resultados del ensayo. Igual de importante, te dice si hay interacciones entre los factores y niveles.

Nivel de dificultad:
Moderado

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  • Salida de Excel ANOVA

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Instrucciones

  1. 1

    Revisa la tabla de datos que Excel utilizó para la prueba ANOVA. Se muestran los datos resultantes de los ensayos de conmutación repetidos entre los dos factores, y también entre dos o más niveles de esos factores. Cada fila representa un factor de ensayos en particular, y cada columna representa los ensayos en un determinado nivel de factor, con todas las combinaciones posibles representadas. En el caso del ejemplo de trigo, habría nueve ensayos diferentes, trigo 1/fertilizer 1, trigo 1/fertilizer 2, y así sucesivamente, con al menos dos repeticiones de cada ensayo.

  2. 2

    Revisa la hoja de cálculo de Excel que contiene la salida ANOVA y busca la tabla titulada "ANOVA".

  3. 3

    Encuentra las filas etiquetadas como "Muestra", "Columnas" e "Interacción" en la columna más a la izquierda de la tabla ANOVA. Sigue estas filas a la derecha hasta llegar a la columna con el título "F". En esta columna se encuentran los valores F calculados asociados a los ensayos originales. Habrá un valor de F para cada muestra, columnas e Interacciones. F es una prueba estadística que Excel calcula según la cantidad de variación que hay en los grupos de datos, como todos los ensayos que utilizan el mismo factor, en comparación con los grupos.

  4. 4

    Continúa siguiendo las mismas filas de la derecha hasta llegar a la columna con el título "F crit". En esta columna se encuentran los valores críticos de F para Muestra, Columna e Interacciones. Este es un valor estándar que Excel busca en una base de datos interna. Se trata de un pasa/no-pasa en base a varios factores estadísticos, incluyendo el número de ensayos.

  5. 5

    Compara el valor F de la fila Muestra para el valor crítico F para la misma fila. Si el valor de F es mayor que el F crítico, esto significa que los cambios entre los factores en los ensayos tuvieron un efecto estadísticamente significativo sobre los resultados de esas pruebas. En el caso del ejemplo de trigo, significaría que el tipo de trigo utilizado afectó a la tasa de crecimiento observada. Si el valor de F era inferior al crítico F, el factor tuvo un efecto no mayor que la variación aleatoria esperada y no fue significativa.

  6. 6

    Compara el valor F de la fila de columnas con el valor F crítico para esa fila. Esta vez, si el valor F para esta fila supera el F crítico, significa que la variación de los niveles de los factores tenían un efecto significativo. En el ejemplo, esto significaría que el fertilizante particular usado hizo una diferencia en la tasa de crecimiento del trigo que podría distinguirse de la posibilidad de variación aleatoria.

  7. 7

    Compara el valor F de la fila Interacciones con el valor de la fila F crítica. Si el valor de F para esta fila supera el F crítico, te dice que hubo interacciones significativas entre los factores y sus niveles. Esto significa que la cantidad de variación que se obtiene al cambiar de un elemento a otro dependerá de qué nivel te encuentres. Por ejemplo, el trigo 2 puede tener la más alta tasa de crecimiento, pero sólo cuando se utiliza abono 3.

Consejos y advertencias

  • Recuerda que, al igual que muchos análisis estadísticos, esta prueba tiene la posibilidad de equivocarse. El porcentaje de posibilidades de cometer un error en tus conclusiones está representado por el valor alfa que se introdujo en Excel cuando se eligieron inicialmente los parámetros de la prueba ANOVA.

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