21 Questions
¿Cuál es el paso 4 en el ANOVA entre grupos?
Determinar los valores críticos (valores p también llamados alpha)
¿Cuál es la hipótesis nula (H0) en el ANOVA de un factor?
Las medias son iguales
¿Cuál es la conclusión si la significación es < 0,05 en el ANOVA de un factor?
Rechazar la hipótesis nula y concluir que al menos dos de las medias son diferentes
¿Qué es el diseño factorial?
La manipulación simultánea de dos o más variables independientes en un mismo experimento
¿Qué se determina en el paso 3 del ANOVA entre grupos?
Las características de la distribución de comparación
¿Para qué sirve el Análisis de la Varianza (ANOVA) de un factor?
Comparar la media de varios grupos en una variable cuantitativa.
¿Cuál es la variable dependiente en el ANOVA?
Variable cuantitativa
¿Cuál es la variable independiente en el ANOVA?
Variable nominal u ordinal
¿Qué afirma la hipótesis nula (H0) en el ANOVA?
Las medias poblacionales de la VD en cada nivel de la VI son iguales.
¿Por qué no se usan varias pruebas t en lugar del ANOVA?
Porque el número de pruebas t necesarias aumenta con el número de grupos, aumentando el error tipo I.
¿Cuándo se usa el ANOVA en contraste de hipótesis?
Con una variable independiente nominal con tres o más niveles y una variable dependiente cuantitativa.
¿Qué es el estadístico F en el contexto del ANOVA?
El cociente entre la variabilidad entre-grupos y la variabilidad intra-grupos.
¿Qué sucede si las hipótesis nulas no se rechazan en el contexto del ANOVA?
Las medias muestrales son similares y F aproxima a 1.
¿Qué tipo de pruebas se realizan para localizar las diferencias significativas entre medias en la prueba del ANOVA?
Comparaciones a posteriori basadas en las diferencias observadas.
¿Qué pruebas se utilizan cuando las varianzas son iguales en el contexto del ANOVA?
Pruebas de comparaciones de Tukey o Bonferroni.
¿Cuándo se utilizan comparaciones a priori en un ANOVA?
Antes de obtener el valor de F, guiadas por las hipótesis científicas del estudio.
¿Cuál es el estadístico de contraste en ANOVA?
F de Snedecor
¿Qué nombre recibe la prueba que se utiliza para comprobar si se cumple el supuesto de Homocelasticidad?
Prueba de Levene
¿Cuándo se realizan las comparaciones a posteriori (post hoc)?
Después de realizar el ANOVA
Si concebimos 'F' como un cociente, ¿el numerador reflejaría?
La varianza entre grupos
En una prueba de Levene se ha obtenido un valor de (p=0'157), por lo que concluimos que:
Las varianzas son iguales
Study Notes
- El estadístico F se calcula dividiendo la variabilidad entre-grupos por la variabilidad intra-grupos.
- La variabilidad entre-grupos es un estimador de la variabilidad poblacional basado en las diferencias entre medias de cada grupo.
- La variabilidad intra-grupos es un estimador de la variabilidad poblacional basado en las diferencias entre cada muestra dentro de cada grupo.
- El estadístico F es el cociente entre la variabilidad entre-grupos y la variabilidad intra-grupos.
- Si las hipótesis nulas no se rechazan, las medias muestrales son similares y F aproxima a 1.
- Si las hipótesis nulas se rechazan, las medias muestrales difieren y F aumenta.
- La prueba del estadístico F supone la normalidad, homocedasticidad, y independencia de las observaciones.
- Para localizar las diferencias significativas entre medias se realizan comparaciones múltiples a priori o a posteriori.
- Comparaciones a priori son realizadas antes de obtener el valor de F y guiadas por las hipótesis científicas del estudio.
- Cuando las varianzas son iguales, se utilizan pruebas de comparaciones de Tukey o Bonferroni.
- Cuando las varianzas no son iguales, se utiliza la prueba de comparaciones por parejas de GamesHowell.
- En un ANOVA entre grupos se identifican las poblaciones, las distribuciones de comparación, y los supuestos.
- La hipótesis nula postula que las personas de las cuatro tipos de sociedades examinadas muestran conductas de justicia iguales.
- La hipótesis de investigación postula que las personas de las cuatro tipos de sociedades examinadas muestran conductas de justicia diferentes.
Learn about the parametric technique called Analysis of Variance (ANOVA) and how it is used to compare means of multiple groups in a quantitative variable. Understand the null and alternative hypotheses involved in ANOVA testing. Dive into the concepts of dependent and independent variables in the context of ANOVA.
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