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Se utiliza un ANOVA de una vía («análisis de varianza») para determinar si existe o no una diferencia estadísticamente significativa entre las medias de tres o más grupos independientes.
Este tutorial explica cómo realizar un ANOVA unidireccional en Excel.
Ejemplo: ANOVA unidireccional en Excel
Suponga que un investigador recluta a 30 estudiantes para participar en un estudio. Los estudiantes son asignados al azar para usar una de las tres técnicas de estudio durante las próximas tres semanas para prepararse para un examen. Al final de las tres semanas, todos los estudiantes toman el mismo examen.
Los resultados de las pruebas de los estudiantes se muestran a continuación:
El investigador desea realizar un ANOVA de una vía para determinar si los puntajes promedio son los mismos en los tres grupos.
Para realizar un ANOVA unidireccional en Excel, navegue a la pestaña Datos , luego haga clic en la opción Análisis de datos dentro del grupo Análisis .
Si no ve el Data A nalysi s opción, primero tiene que cargar la libre Herramientas para análisis .
Una vez que haga clic aquí, aparecerá una ventana con diferentes opciones de Herramientas de análisis. Seleccione Anova: Factor único y , a continuación, haga clic en Aceptar .
Aparecerá una nueva ventana solicitando un rango de entrada . Puede arrastrar un cuadro alrededor de sus datos o ingresar manualmente el rango de datos. En este caso, nuestros datos están en las celdas C4: E13 .
A continuación, elija un nivel Alfa para la prueba. De forma predeterminada, este número es 0,05. En este caso, lo dejaré como 0.05.
Por último, elija una celda para el Rango de salida , que es donde aparecerán los resultados del ANOVA unidireccional. En este caso, elijo la celda G4 .
Una vez que haga clic en Aceptar , aparecerá la salida del ANOVA unidireccional:
Interpretación de la salida
Hay dos tablas que se muestran en la salida. La primera es una tabla de resumen, que muestra el recuento de las puntuaciones de las pruebas en cada grupo, la suma de las puntuaciones de las pruebas, el promedio de las puntuaciones de las pruebas y la varianza de las puntuaciones de las pruebas.
Recuerde que se usa un ANOVA de una vía para determinar si existe o no una diferencia estadísticamente significativa entre las medias de tres o más grupos.
En esta primera tabla, podemos ver que la puntuación media para cada uno de los tres grupos es diferente, pero para saber si estas diferencias son estadísticamente significativas, debemos mirar la segunda tabla.
La segunda tabla muestra el estadístico de prueba F, el valor crítico F y el valor p:
En este caso, el estadístico de la prueba F es 2,3575 y el valor crítico F es 3,3541 . Dado que el estadístico de la prueba F es menor que el valor crítico F, no tenemos evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula de que las medias de los tres grupos son iguales. Entonces, no tenemos evidencia suficiente para decir que hay una diferencia en los puntajes de las pruebas entre las tres técnicas de estudio.
También podríamos usar el valor p para llegar a la misma conclusión. En este caso, el valor p es 0,1138 , que es mayor que el nivel alfa de 0,05 . Esto significa que no tenemos evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula de que las medias de los tres grupos son iguales.
Nota: En los casos en que rechace la hipótesis nula, puede realizar una prueba post hoc de Tukey-Kramer para determinar exactamente qué medias de grupo son diferentes.
- https://r-project.org
- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
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