Calculadora ANOVA de un factor

El análisis de varianza de un factor contrasta si varios grupos independientes tienen la misma media poblacional. En lugar de realizar numerosas pruebas t por pares, el ANOVA evalúa todos los grupos en un único modelo y controla con mayor eficacia el riesgo global de falsos positivos. La hipótesis nula establece que todas las medias poblacionales son iguales. La alternativa indica que al menos una difiere, aunque la prueba global no identifica qué pares concretos son diferentes. El cálculo divide la variabilidad total en componentes entre grupos y dentro de los grupos. La suma de cuadrados entre grupos mide cuánto se aleja cada media muestral de la media global, ponderando por el tamaño del grupo. La suma de cuadrados dentro de los grupos mide cuánto se alejan las observaciones individuales de la media de su propio grupo. Cada suma se divide entre sus grados de libertad para obtener un cuadrado medio. El estadístico F es el cuadrado medio entre grupos dividido entre el cuadrado medio dentro de los grupos. Un valor F elevado indica que las diferencias entre medias son importantes respecto a la variación habitual dentro de los grupos. El ANOVA convencional de un factor supone observaciones independientes, residuos aproximadamente normales en cada grupo y varianzas poblacionales similares. Las desviaciones moderadas de la normalidad suelen ser tolerables con muestras de tamaño razonable y equilibradas, pero los valores atípicos extremos o las grandes diferencias de varianza pueden distorsionar el resultado. Revisa los gráficos y el diseño del estudio antes de interpretar el estadístico. Para datos ordinales, muestras muy asimétricas o muestras pequeñas con supuestos dudosos, puede ser más adecuada una alternativa no paramétrica, como la prueba de Kruskal-Wallis. Introduce las observaciones originales de cada grupo, no solo sus medias. Cada grupo necesita al menos dos observaciones y todos los valores deben representar la misma variable, medida en la misma escala. Si el ANOVA es estadísticamente significativo, aplica después un procedimiento de comparaciones múltiples adecuado, como HSD de Tukey, para localizar las diferencias. Informa también las medias, los tamaños muestrales, la variabilidad, el estadístico F, ambos grados de libertad y una estimación del tamaño del efecto. Esta calculadora proporciona los valores deterministas esenciales de la tabla ANOVA para comprobaciones rápidas y aprendizaje; la significación estadística requiere compararlos con una distribución F al nivel alfa elegido.