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ANOVA - Coggle Diagram
ANOVA
¿De donde surge "ANOVA"?
Esta prueba surge de un experimento para medir el grado de contaminación bacteriana en monedas de tres distintos lugares, esto con el fin de encontrar distintas evidencias.
Se recolectarán muestras de manera aleatoria de cada una de las monedas de cada local, esto para poder tener una dispersión certera y aleatoria.
Se vio que si sólo se tienen involucrados dos tipos de premisas, va a haber una prueba que puede servir, sin embargo se deben de seguir ciertos criterios.
- Usando la prueba "t de student"
- Un valor significativo de esta prueba se debe de rechazar con la hipótesis nula, mencionando que existe una diferencia real en el número de bacterias entre las dos premisas.
- Una de las limitantes de la prueba "t de student" es que sólo permite analizar dos grupos de datos, nomás de estos.
Con todos los experimentos, datos e información recabada, en 1920 si Ronald Fisher fue el que desarrolló la prueba de "ANOVA", en la cual permitía analizar más de dos variables.
¿Por qué sirve tanto?
Hay distintos estudios, como en la microbiología, donde usualmente se requiere comparar varios tipos de tratamientos, esto al mismo tiempo. Es por ello que se usa esta prueba, el análisis de varianza siempre será el método más efectivo de analizar numerosos grupos de datos y por lo tanto tener una mayor cantidad de eficiencia en los tratamientos.
Premisas/lógica:
Cada una de las premisas está representada por mediciones de contaminación bacteriana en cuatro monedas, este experimento corresponde a la prueba "ANOVA" unidireccional, con cuatro repeticiones de manera aleatoria.
Se calculará la variación total entre las observaciones, después de esto se dividirá en porciones asociadas con diferencia por las tres premisas y la variación entre monedas aplicadas dentro de las premisas.
- Si no existen diferencias significativas entre las medias de estas premisas, las observaciones se distribuyen sobre una media poblacional.
- La variación entre las monedas dentro de cada ubicación se podrá calcular como la suma de los cuadrados a partir de su medio, después se sumará para dar la sumatoria de cuadrados del error.
Criterios a seguir:
1.- Primeramente hay que entender que los experimentos que combinara en diferentes grupos, se utilizará "ANOVA" ya que son un fuerte método de investigación en correlación con esta prueba. Específicamente en investigaciones en microbiología aplicada, ya que esta forma dan resultados más certeros.
2.- ANOVA permite estimar no únicamente el efecto de los factores individuales, también sus interacciones, posicionando esta prueba como las mejores.
3.- Diferentes tratamientos de factores pueden tener su combinación en un solo experimento, siendo más eficiente.
Valor de F:
- Este valor indica el número de veces que el cuadrado mediante premisas puede exceder el cuadrado del error.
- Si el valor de F es igual o mayor que el valor al nivel del 15% de probabilidad, entonces se rechaza la hipótesis nula debido a que las medias de las tres premisas son idénticas, y esto no genera un cambio estadístico.
- Gracias a los datos indiferencia significativas entre las medidas de los grupos se puede obtener a partir de la distribución F.
Reglas de "ANOVA":
Tiene 3 secciones:
1.- La media general de las observaciones.
2.- Un tratamiento desviación de clase.
3.- un elemento aleatorio que fue extraído de una población normalmente distribuida.
1.- Dentro de sus supuestos el elemento aleatorio reflejará los efectos combinados por cada una de las variaciones entre los sujetos y los errores de medición.
2.- Las medidas pueden llegar a variar de un grupo a otro, aunque pase esto, la varianza es constante en todos los grupos.
3.- Los efectos de los tratamientos individuales, serán aditivos.
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