(niveles o categorías)

Presentación del tema: "(niveles o categorías)"— Transcripción de la presentación:

1 (niveles o categorías)
Test ANOVA Compara la distribución de una variable continua normal en mas de dos poblaciones (niveles o categorías)

2 ANOVA H0: No existen diferencias entre los k niveles
H1: La hipótesis nula no es cierta Parte de un conjunto de observaciones muestrales K niveles o categorías

3 ANOVA H0: µ1= µ2= … = µk H1: Al menos una igualdad no es cierta
Hipótesis necesarias para realizar un ANOVA Independencia de los valores obtenidos Normalidad de la respuesta en cada nivel Homogeneidad de las varianzas Asumiendo las hipótesis previas: H0: µ1= µ2= … = µk H1: Al menos una igualdad no es cierta

4 ANOVA Supongamos un universo de notas de 9 alumnos
de 3 grupos distintos Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3 5 No hay diferencia ENTRE grupos Ni DENTRO de los grupos Xi,j = µ

5 ANOVA Supongamos que aplicamos un método de enseñanza (factor) que afecta: Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3 5+1=6 5+2=7 5 Xi,j = µ + αi Donde αi = {1,2,0} efecto del factor El factor influye en establecer diferencias ENTRE grupos Pero NO DENTRO

6 ANOVA Por razones ALEATORIAS algunos alumnos rinden mas que otros
Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3 5+1-1 = 5 5+2+2 = 9 5+0+3 = 8 5+1-2 = 4 5+2+0 = 7 5+0+4 = 9 5+1+0 = 6 5+2+1 = 8 5+0+0 = 5 Xi,j = µ + αi + εi,j Donde εi,j= {-1,-2,0,2,0,1,3,4,0} efecto aleatoriedad La ALEATORIEDAD influye en la variabilidad DENTRO de los grupos

7 ANOVA Tenemos dos tipos de variabilidad:
ENTRE grupos (debida al factor) DENTRO grupos (debida a la aleatoriedad) Para poder afirmar que el factor produce efectos: La variabilidad ENTRE grupos debe ser significativamente grande respecto a la DENTRO grupos

8 ANOVA j=1 1 2 Niveles del factor k ... j n
Generalizando 1 2 Niveles del factor k X1,1 X2,1 ... Xk,1 X1,2 X2,2 Xi,j Xk,2 j X1,j X2,j Xk,j n X1,n1 X2,n2 Xk,nk i = 1,2,3,...,k j = 1,2,3,..., nk (no balanceado) Media al nivel i del factor = (1/ni) ∑Xi,j j=1 Media general = (1/N) ∑ ∑ Xi,j Siendo N = ∑ni

9 ANOVA H0: α1= α 2= … = α k O bien si consideramos Xi,j = µ + αi
Xi,j = µ + αi + εi,j Asumiendo las hipótesis previas: H0: α1= α 2= … = α k O bien si consideramos Xi,j = µ + αi H0: µ1= µ2= … = µk Se quiere comprobar la NO INFLUENCIA del factor α Todas las muestras proceden de la misma población

10 ANOVA SCTotal = SCDentro + SCEntre Q = QD + QE = Q/(n-1) = QE/(k-1)
Estimación insesgada de σi2 Suma de cuadrados DENTRO QD = Estimación de la variabilidad TOTAL = Q/(n-1) = QE/(k-1) Estimación de la variabilidad ENTRE Estimación de la variabilidad DENTRO = QD/(n-k)

11 ANOVA H0: H0: µ1= µ2= … = µk H1: Al menos una igualdad no es cierta
Según la Hipótesis fijada => modelo probabilístico NO se rechaza H0 si:

12 ANOVA F QE QE/k-1 QD QD/N-k Q Q/N-1 ENTRE K – 1 DENTRO N – k TOTAL
Fuentes de variación Sumas de cuadrados Grados de Libertad Cuadrados Medios F ENTRE QE K – 1 QE/k-1 DENTRO QD N – k QD/N-k TOTAL Q N – 1 Q/N-1 P-valor

13 ANOVA – Problema 1 5 0,8944 Test Cochran 3,67 0,8165 S2max < gn,k,α
∑S2i 3,33 1,0328 4,5 1,517 [2,3/(0,8+0,67+1,067+2,3)] < 0,589 Fuentes de variación Sumas de cuadrados Grados de Libertad Cuadrados Medios F ENTRE QE K – 1 QE/k-1 DENTRO QD N – k QD/N-k TOTAL Q N – 1 Q/N-1 P-valor 10,458 3 3,486 2,885 0,061 24,167 20 1,208 34,625 23