📊 ANOVA de un Factor

Comparando más de dos grupos simultáneamente

SS total/grupo/error F-test Post-hoc
Módulo 7 de 12
💡 Piénsalo así: ANOVA es como comparar el rendimiento de 3 o más equipos de trabajo. No solo queremos saber si todos son iguales, sino cuánta de la variabilidad total se debe a diferencias entre equipos (SS grupos) y cuánta a diferencias dentro de cada equipo (SS error). Si las diferencias entre equipos son grandes comparadas con las internas, concluimos que no todos son iguales.

🎯 ¿Que aprenderas en este modulo?

Componentes de ANOVA

📊 Suma de Cuadrados Total (SST)

SST = ΣΣ(xᵢⱼ - x̄)² = SSG + SSE. Mide la variabilidad total de todos los datos alrededor de la gran media. Se descompone en variabilidad entre grupos (SSG) y dentro de grupos (SSE).

📊 Suma de Cuadrados entre Grupos (SSG)

SSG = Σnᵢ(x̄ᵢ - x̄)². Mide la variabilidad de las medias de cada grupo alrededor de la gran media. Si las medias son muy diferentes, SSG será grande.

📊 Suma de Cuadrados del Error (SSE)

SSE = ΣΣ(xᵢⱼ - x̄ᵢ)². Mide la variabilidad dentro de cada grupo. Representa el error aleatorio o variabilidad no explicada por el factor.

📐 Estadístico F y Post-hoc

F = (SSG/(k-1)) / (SSE/(N-k)). Si F > Fcrítico, hay diferencias significativas. Post-hoc (Tukey, Bonferroni) identifica qué grupos difieren. k = número de grupos, N = total de observaciones.

Explicacion Detallada

Intuicion

ANOVA (Analysis of Variance) compara si las medias de varios grupos son iguales. En lugar de hacer muchas pruebas t (que aumentarian error tipo I), ANOVA usa una sola prueba F.

Formula clave: Estadistico F

F = MS_entre / MS_dentro = (SS_entre/(k-1)) / (SS_dentro/(n-k)). F grande sugiere diferencias entre grupos.

Paso a paso: ANOVA

1) Calcula media global y medias por grupo. 2) Calcula SS_entre = sum(ni*(xi_bar-x_bar)^2). 3) Calcula SS_dentro = sum(sum(xij-xi_bar)^2). 4) F = MS_entre/MS_dentro. 5) Compara con F critico.

Error comun: No verificar supuestos

ANOVA requiere: normalidad, homogeneidad de varianzas, independencia. Violarlos invalida los resultados.

Ejemplo concreto

3 metodos de ensenanza con 15 estudiantes cada uno. F=5.23, F critico(2,42)=3.22. F>critico, hay diferencias significativas entre metodos.

Conexion

ANOVA se extiende a multifactorial (Modulo 8) y modelos mixtos (Curso 4).

Ejemplo paso a paso: ANOVA de un factor

Problema: Se prueba el rendimiento de 3 tipos de semilla con 10 parcelas cada una. Las medias son: A=25, B=30, C=28 (ton/ha). La varianza dentro de grupos es MS_dentro=12. Hay diferencias significativas?

Paso 1: Hipotesis

H0: muA=muB=muC. H1: al menos una media diferente.

Paso 2: Media global

x_bar=(25+30+28)/3=27.67 ton/ha.

Paso 3: SS_entre

SS_entre=10*((25-27.67)^2+(30-27.67)^2+(28-27.67)^2)=10*(7.13+5.43+0.11)=126.7.

Paso 4: F

MS_entre=126.7/2=63.35. F=63.35/12=5.28. F critico(2,27)=3.35.

Paso 5: Conclusion

F=5.28>3.35, rechazamos H0. Hay diferencias significativas entre semillas.

Explicacion Detallada

Intuicion

ANOVA (Analysis of Variance) compara si las medias de varios grupos son iguales. En lugar de hacer muchas pruebas t (que aumentarian error tipo I), ANOVA usa una sola prueba F.

Formula clave: Estadistico F

F = MS_entre / MS_dentro = (SS_entre/(k-1)) / (SS_dentro/(n-k)). F grande sugiere diferencias entre grupos.

Paso a paso: ANOVA

1) Calcula media global y medias por grupo. 2) Calcula SS_entre = sum(ni*(xi_bar-x_bar)^2). 3) Calcula SS_dentro = sum(sum(xij-xi_bar)^2). 4) F = MS_entre/MS_dentro. 5) Compara con F critico.

Error comun: No verificar supuestos

ANOVA requiere: normalidad, homogeneidad de varianzas, independencia. Violarlos invalida los resultados.

Ejemplo concreto

3 metodos de ensenanza con 15 estudiantes cada uno. F=5.23, F critico(2,42)=3.22. F>critico, hay diferencias significativas entre metodos.

Conexion

ANOVA se extiende a multifactorial (Modulo 8) y modelos mixtos (Curso 4).

Ejemplo paso a paso: ANOVA de un factor

Problema: Se prueba el rendimiento de 3 tipos de semilla con 10 parcelas cada una. Las medias son: A=25, B=30, C=28 (ton/ha). La varianza dentro de grupos es MS_dentro=12. Hay diferencias significativas?

Paso 1: Hipotesis

H0: muA=muB=muC. H1: al menos una media diferente.

Paso 2: Media global

x_bar=(25+30+28)/3=27.67 ton/ha.

Paso 3: SS_entre

SS_entre=10*((25-27.67)^2+(30-27.67)^2+(28-27.67)^2)=10*(7.13+5.43+0.11)=126.7.

Paso 4: F

MS_entre=126.7/2=63.35. F=63.35/12=5.28. F critico(2,27)=3.35.

Paso 5: Conclusion

F=5.28>3.35, rechazamos H0. Hay diferencias significativas entre semillas.

Simulación: ANOVA de un Factor

Comparamos 3 grupos con diferentes medias. Ajusta las medias y observa cómo cambia el estadístico F.

SSG =
SSE =
SST =
F =
p-valor =
Decisión:
Quiz: ANOVA de un Factor
💡 Responde las preguntas sobre ANOVA de un factor.

📖 Resumen del modulo