ANÁLISIS DE VARIANZA(ANOVA) AULA:33 INTEGRANTES: JUAN CHAUCA ALEXIS JARAMILLO JEFFERSON LLANGARI KATHY ULLOA UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR FACULTAD DE.

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
ANOVA DE UN FACTOR.
Advertisements

Capítulo 2. Modelos estadísticos en la experimentación comercial
Clase 5 Hipótesis de diferencias de grupos
RESUMEN DE LA DISTRIBUCION MUESTRAL PARA LA MEDIA MUESTRAL X INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA POBLACIONAL  TIPO DE PROBLEMA ESPERANZA Y VARIANZA.
Tarea # 4 PRUEBAS DE HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS. PRUEBA DE HIPÓTESIS Hipótesis es una aseveración de una población elaborado con el propósito de poner a prueba,
PRUEBA CHI-CUADRADO UNIDAD 2: ESTADÍSTICA.
PRINCIPIOS DE ESTADÍSTICAS INFERENCIALES PRUEBA DE HIPÓTESIS: MUESTRAS PEQUEÑAS.
El estadístico Chi- cuadrado ING. RAÚL ALVAREZ GUALE, MPC.
DISEÑOS EXPERIMENTALES ESTADÍSTICA PARA INGENIERIA II.
PRUEBAS DE HIPÓTESIS UNA POBLACIÓN. Pruebas de hipótesis una población Pruebas para una media: Pruebas para una media: Determinar la probabilidad de seleccionar.
Bioestadística Distribuciones muestrales para variables cuantitativas.
PRUEBA DE RANGO CON SIGNO DE WILCOXON Una empresa desea remplazar el sabor tradicional de su producto, por uno nuevo, para lo cual necesita determinar.
PRUEBA DE HIPÓTESIS. 1. Una prueba de hipótesis consiste en contrastar dos hipótesis estadísticas. Tal contraste involucra la toma de decisión acerca.
PRUEBAS DE HIPÓTESIS MSc. Cora Maúrtua Timote. αHipótesis. αHipótesis estadística: Hipótesis nula y alternativa. αErrores de prueba. αNivel de significancia.
1 Pronósticos, Series de Tiempo y Regresión Capítulo 3: Regresión Lineal Simple.
ESTADÍSTICA Mercedes de la Oliva ESTADÍSTICA INFERENCIAL Teorema Central del límite Distribución de media y proporción muestral.
Recordatorio Estadística Paramétrica Se basa en el conocimiento que los datos presentan una distribución estadística conocida y cada distribución tiene.
Valor que toma la variable aleatoria
Capitulo 3 Análisis descriptivo inferencial: comparaciones de muestras
ESCUELA PROFESIONAL CIENCIA POLITICA Y GOBIERNO
ESTADÍSTICAS INFERENCIALES
Muestreo PRUEBAS Y VALIDACION DE HIPOTESIS Carlos Willian Rincón Pérez
PSICOESTADÍSTICAS INFERENCIALES
PRUEBA DE HIPÓTESIS: MUESTRAS PEQUEÑAS
DISEÑOS EXPERIMENTALES
puede o no ser verdadero, relativo a una o más poblaciones.
7.1 Procedimientos paramétricos para datos cuantitativos
Estadística II Prueba de hipótesis considerando
EjEMPLO de diseños experimentales
ESTADÍSTICA II Ing. Danmelys Perozo MSc.
INFERENCIA ESTADÍSTICA PARA DOS POBLACIONES
ANALISIS UNILATERAL DE LA VARIANZA POR JERARQUIAS DE KRUSKAL- WALLIS
Clase 8: Contraste de Hipótesis
CHI CUADRADO  2 OBJETIVOS –Describir situaciones donde es adecuado la utilización de la prueba de Chi Cuadrado (  2 ) –Formular Hipótesis para diferentes.
¿Cuándo usar esta distribución?
ANALISIS DE LA VARIANZA PROF. GERARDO A. VALDERRAMA M.
PLANIFICACIÓN ACADÉMICA CBM-3A
Procedimientos paramétricos
UNIVERSIDAD NACIONAL JORGE BASADRE GROHMANN FACI-ESBIM
DISEÑOS EXPERIMETALES
puede o no ser verdadero, relativo a una o más poblaciones.
Análisis of varianza (ANOVA) De un factor o unidireccional
DISEÑO DE EXPERIMENTOS
UNIDAD CURRICULAR: ESTADÍSTICA II
Tema: Distribución t-Student para una muestra Curso: Seminario de Estadística Aplicada a la Investigación Educacional UNIVERSIDAD NACIONAL DE EDUCACIÓN.
ESTADÍSTICA INFERENCIAL. La estadística Inferencial, es el proceso por el cual se deducen (infieren) propiedades o características de una población a.
“Formulación de Hipótesis Estadística”
COMPARACION DE MEDIAS Para comparar media utilizando la prueba T hay Ttres opciones diferentes utilizando contrastes de hipotesis sobre : PARA UNA MUESTRA.
Tamaño de muestra Ecología Marina. Una población se define como un conjunto de individuos de una especie que habita un área determinada. Los métodos disponibles.
Análisis descriptivo A.F.C. Naturaleza de las variables VARIABLES ESCALARES (CUANTITATIVAS) CONTINUAS T°: 36.5°C Utiliza decimales DISCRETAS 1 SUJETO.
ESTIMACIÓN (Inferencia Estadística) Intervalos de Confianza
ANALISIS DE VARIANZA
TEMA: EL PROYECTO DE TESIS: DISEÑO Y ELABORACIÓN. Walter Antonio Campos Ugaz.
INTRODUCCION A LA ESTADÍSTICA INFERENCIAL
PARA LA REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
Identificación de los efectos de los diseños experimentales.
INTRODUCCION A LOS CONTRASTES BASADOS EN RANGOS
ESTADISTICA MEDIDAS DE DISPERSIÓN Cristian Gómez Coordinar Técnico Calidad Laboratorio Labsai.
Sumas de cuadrados en Anova
UNIVERSIDAD DE LOS ANDES CENTRO DE INVESTIGACIONES PSICOLÓGICAS
Regresión Lineal Simple
Alumna : Karen Cabana Gil
HERNANDEZ RUIZ ROCIO KRUSKAL WALLIS. PRUEBAS K PARA MUESTRAS INDEPENDIENTES Este contraste permite decidir si puede aceptarse la hipótesis de que k muestras.
PRUEBAS ESTADISTICAS NO PARAMETRICAS. Pruebas tradicionales Necesitan la especificación de una distribución Son métodos robustos para las distribuciones.
DISEÑO Y ANALISIS DE EXPERIMENTOS
La Distribución de la Varianza Muestral  La comprensión del concepto de la distribución de la Varianza Muestral es fundamental para el correcto entendimiento.
PRUEBA DE HIPOTESIS ESTADISTICA
Transcripción de la presentación:

ANÁLISIS DE VARIANZA(ANOVA) AULA:33 INTEGRANTES: JUAN CHAUCA ALEXIS JARAMILLO JEFFERSON LLANGARI KATHY ULLOA UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR FACULTAD DE CIENCIAS ECÓNOMICAS CARRERA DE INGENIERÍA ESTADÍSTICA

INTRODUCCIÓN En múltiples ocasiones el analista o investigador se enfrenta al problema de determinar si dos o más grupos son iguales ANOVA evalúan la importancia de uno o más factores al comparar las medias de la variable de respuesta en los diferentes niveles de los factores. El Análisis de la Varianza puede contemplarse como un caso especial de la modelización econométrica, donde el conjunto de variables explicativas son variables ficticias y la variable dependiente es de tipo continuo.

CARACTERÍSTICAS 1. Cada Conjunto debe ser independiente del resto. 2. Los resultados obtenidos para cada conjunto debe seguir una distribución normal. 3. Las varianzas de cada conjunto de datos no deben diferir de forma significativa. 4. Mide la fuente de variación entre los datos y compara sus tamaños

CARACTERÍSTICAS

FORMULAS DE CÁLCULO Cálculo de la varianza entre las medias muéstrales: Donde: ổ ²b =nuestra primera estimación de la varianza de la población, basada en la varianza entre las medias de las muestras (la varianza entre columnas) nj= tamaño de la j-ésima muestra ẋ j= media muestral de la j-ésima muestra ẋ = gran media k =número de muestras

FORMULAS DE CÁLCULO Cálculo de la varianza dentro de las muestra ổ ²w = nuestra segunda estimación de la varianza de la población, basada en las varianzas dentro de las muestras (la varianza dentro de columnas) nj =tamaño de la j-ésima muestra s²j =varianza muestral de la j-ésima muestra k =número de muestras nT = Σ nj =tamaño de la muestra tota

FORMULAS DE CÁLCULO Prueba de hipótesis F Como otros estadísticos que hemos estudiado, si la hipótesis nula es verdadera, entonces el estadístico F tiene una distribución de muestreo específica. Al igual que las distribuciones t y ji- cuadrada, la distribución F es en realidad una familia completa de distribuciones Us

FORMULAS DE CÁLCULO Distribución F: grados de libertad nj =tamaño de la j-ésima muestra k= número de muestras nT = Σ nj =tamaño de la muestra total

EJERCICIO El gerente de una empresa de manufactura desea determinar si los tres programas de capacitación destinados que se lo otorga a los empleados en diferentes horarios tienen efectos diferentes en el nivel de productividad. Seleccionar 18 empleados y se les asigna a uno de los 3 programas y partidos. Posterior a esto se nota su puntaje de productividad en un aria. Cómo se muestra en la tabla siguiente: Programa 1Programa 2Programa

Análisis de varianza de un factor RESUMEN GruposCuentaSumaPromedioVarianza programa , , programa , , programa ,6 ANÁLISIS DE VARIANZA Origen de las variaciones Suma de cuadrados Grados de libertad Promedio de los cuadrados FProbabilidad Valor crítico para F Entre grupos72, , , , , Dentro de los grupos252, , Total325, EJERCICIO

F Valor crítico para F 2, < 3, Se Acepta la Ho EJERCICIO

Dificultades para leer los anuncios de las revistas (análisis de la varianza de un factor) El índice fog se utiliza para medir la dificultad para leer un texto escrito: cuanto más alto es el valor del índice, más difícil es el nivel de lectura. Queremos saber si las tres revistas Scientific American, Fortune y New Yorker tienen un índice distinto de dificultad de lectura. Solución Se toman muestras aleatorias independientes de 6 anuncios de Scientific American, Fortune y New Yorker, se miden los índices fog de los 18 anuncios y se anotan en la Tabla. EJERCICIO Scientific AmericanFortuneNew Yorker 15,7512,639,27 11,5511,468,28 11,1610,778,15 9,929,936,37 9,239,876,37 8,29,425,66

Análisis de varianza de un factor RESUMEN GruposCuentaSumaPromedioVarianza Scientific American665,8110, , Fortune664,0810,681,44504 New Yorker644,17,351,99364 ANÁLISIS DE VARIANZA Origen de las variaciones Suma de cuadrados Grados de libertad Promedio de los cuadrados FProbabilidad Valor crítico para F Entre grupos48, , , , , Dentro de los grupos52, , Total100, EJERCICIO

F Valor crítico para F 6, > 6, Por lo tanto, rechazamos la hipótesis nula de la igualdad de las medias poblacionales de los índices fog de las tres revistas al nivel de significación del 1 por ciento.