SlideShare a Scribd company logo
1 of 6
Download to read offline
USO DEL “ ANÁLISIS DE VARIANZA UNA-VÍA ”,  PARA:  Contrastar la hipótesis sobre,  la diferencia de más de dos medias  poblacionales. Guía Anova Una Vía: Introducción (GAUV_01) Caracas, Julio 2010 UCV/FACES/EECA/ Curso: Estadística II Guía Anova Una Vía: Introducción (GAUV_01) Contraste de hipótesis sobre la diferencia de más de dos medias  poblacionales Amarilis García . Caracas, Julio 2010
En el tema 1 del curso de Estadística II, entre las pruebas de hipótesis paramétricas estudiadas, se tiene las conexas a problemas sobre el contraste  de  dos medias poblacionales ,  bajo los supuestos: i) varianzas iguales o varianzas distintas ii) varianzas conocidas o no; según las muestras sean grandes o pequeñas. Ahora trataremos un problema análogo, considerando  comparar mas de dos medias poblacionales ; para lo cual utilizaremos como herramienta, un procedimiento estadístico conocido como  “ Análisis de Varianza, Una Vía  (ANOVA Una Vía) ”;  el cual se fundamenta en el análisis de las varianzas muestrales, de allí el termino de “Análisis de Varianza”. UCV/FACES/EECA/ Curso: Estadística II Guía Anova Una Vía: Introducción (GAUV_01) Contraste de hipótesis sobre la diferencia de más de dos medias  poblacionales ANOVA  es el acrónimo del  término en inglés “ An alysis  o f  Va riance”. INTRODUCCION Amarilis García . Caracas, Julio 2010
Las técnicas iniciales de Anova fueron desarrolladas por Ronald Fisher, entre 1920 y 1930,  en algunos textos o sitios Web especializados,  se le denomina también como “ANOVA de Fisher” o “Análisis de Varianza de Fisher.” Las primeras aplicaciones de ANOVA fueron en el campo de la agricultura, en donde era común comparar los rendimientos promedios de los cultivos, cuando se aplicaban distintos tipos de fertilizantes, en parcelas de terreno con características muy similares. Se buscaba definir un procedimiento estadístico, que diera información sobre, si los rendimientos promedios, altos o bajos, se debían o no al uso especifico de un tipo determinado de fertilizante. ORIGENES DE ANOVA UCV/FACES/EECA/ Curso: Estadística II Guía Anova Una Vía: Introducción (GAUV_01) Contraste de hipótesis sobre la diferencia de más de dos medias  poblacionales Amarilis García . Caracas, Julio 2010
… origen de Anova (continuación) Dicha respuesta se manifiesta en una variable, a la que se denomina  “Variable Respuesta”   (característica o atributo de las Unidades Experimentales); las cuales se estudian y se evalúan considerando sus promedios y varianzas, según los tratamientos considerados.  De esas experiencias, se acuñaron los términos de  “Factor”   para hacer referencia a una variable, que se presenta bajo diferentes modalidades. Las modalidades del Factor se les dio el nombre de  “ Tratamientos”. Los tratamientos, que al ser utilizados, podrían incidir o no, en las respuestas de las  denominadas  “Unidades Experimentales” . UCV/FACES/EECA/ Curso: Estadística II Guía Anova Una Vía: Introducción (GAUV_01) Contraste de hipótesis sobre la diferencia de más de dos medias  poblacionales Amarilis García . Caracas, Julio 2010
Las primeras aplicaciones de ANOVA fueron en el campo de la agricultura, en donde era común comparar los  rendimientos promedios de los cultivos , cuando se aplicaban distintos  tipos de fertilizantes ,  en parcelas de terreno  con características muy similares. Se buscaba definir un procedimiento estadístico, que diera información sobre, si los rendimientos promedios, altos o bajos, se debían o no al uso especifico de un tipo determinado de fertilizante. En este ejemplo se identifican, como: 1) Unidades Experimentales :  parcelas 2) Factor :  Fertilizante  3 ) Tratamiento :  (Cada tipo de fertilizante que se utiliza)  4) Variable respuesta:   Rendimiento del Cultivo. Ejemplo No.1 UCV/FACES/EECA/ Curso: Estadística II Guía Anova Una Vía: Introducción (GAUV_01) Contraste de hipótesis sobre la diferencia de más de dos medias  poblacionales Amarilis García . Caracas, Julio 2010
Ejemplo No.2  En este ejemplo se identifican, como: 1.  Unidades Experimentales : Empleados. 2.  Factor :  Programa de Formación. 3.  Tratamiento : Tipo de formación: Autodidacta, Virtual y Presencial (modalidad bajo la cual se imparte el programa de capacitación). 4. Variable Respuesta :  Productividad del Empleado. Supongamos que se tiene interés en medir los efectos relativos en la  producción de los empleados de una empresa , cuando han estado expuestos a  tres(3) programas de formación  diferentes; cada uno de los programas se caracteriza por: a) Instrucción autodidacta b) Instrucción asistida solamente con apoyo del computador (Virtual) c) Instrucción impartida por un Instructor (Presencial). UCV/FACES/EECA/ Curso: Estadística II Guía Anova Una Vía: Introducción (GAUV_01) Contraste de hipótesis sobre la diferencia de más de dos medias  poblacionales Amarilis García . Caracas, Julio 2010

More Related Content

What's hot

PAST y SDR used to determine Alfa y Beta Diversity
PAST y SDR used to determine  Alfa y Beta DiversityPAST y SDR used to determine  Alfa y Beta Diversity
PAST y SDR used to determine Alfa y Beta DiversityANTERO VASQUEZ GARCIA
 
Clase 4 metodos medir biodiversidad rv13042012
Clase 4 metodos medir biodiversidad rv13042012Clase 4 metodos medir biodiversidad rv13042012
Clase 4 metodos medir biodiversidad rv13042012Darwin Calero
 
Uso de Software SDR en determinación de biodiversidad (2)
Uso de Software SDR en determinación de biodiversidad (2)Uso de Software SDR en determinación de biodiversidad (2)
Uso de Software SDR en determinación de biodiversidad (2)ANTERO VASQUEZ GARCIA
 
Presentación 4 - Herramientas SelecVar, ELCmapas y ECOGEO
Presentación 4 - Herramientas SelecVar, ELCmapas y ECOGEOPresentación 4 - Herramientas SelecVar, ELCmapas y ECOGEO
Presentación 4 - Herramientas SelecVar, ELCmapas y ECOGEOMauricio Parra Quijano
 
Tarea seminario 5: Tablas cruzadas y Gráficos
Tarea seminario 5: Tablas cruzadas y GráficosTarea seminario 5: Tablas cruzadas y Gráficos
Tarea seminario 5: Tablas cruzadas y Gráficoslaurarihu
 
Composición y estructura del bosque parte II
Composición y estructura del bosque parte IIComposición y estructura del bosque parte II
Composición y estructura del bosque parte IIGerardo Lagos
 
Tipos de biodiversidad
Tipos de biodiversidad Tipos de biodiversidad
Tipos de biodiversidad Uniambiental
 
Historia de la farmacologia ........
Historia de la farmacologia ........Historia de la farmacologia ........
Historia de la farmacologia ........corayma vizcaino
 
Presentación 6 - Herramientas ColNucleo y FIGS_R
Presentación 6 - Herramientas ColNucleo y FIGS_RPresentación 6 - Herramientas ColNucleo y FIGS_R
Presentación 6 - Herramientas ColNucleo y FIGS_RMauricio Parra Quijano
 

What's hot (16)

PAST y SDR used to determine Alfa y Beta Diversity
PAST y SDR used to determine  Alfa y Beta DiversityPAST y SDR used to determine  Alfa y Beta Diversity
PAST y SDR used to determine Alfa y Beta Diversity
 
Clase 4 metodos medir biodiversidad rv13042012
Clase 4 metodos medir biodiversidad rv13042012Clase 4 metodos medir biodiversidad rv13042012
Clase 4 metodos medir biodiversidad rv13042012
 
Uso de Software SDR en determinación de biodiversidad (2)
Uso de Software SDR en determinación de biodiversidad (2)Uso de Software SDR en determinación de biodiversidad (2)
Uso de Software SDR en determinación de biodiversidad (2)
 
Presentación 4 - Herramientas SelecVar, ELCmapas y ECOGEO
Presentación 4 - Herramientas SelecVar, ELCmapas y ECOGEOPresentación 4 - Herramientas SelecVar, ELCmapas y ECOGEO
Presentación 4 - Herramientas SelecVar, ELCmapas y ECOGEO
 
Tarea seminario 5: Tablas cruzadas y Gráficos
Tarea seminario 5: Tablas cruzadas y GráficosTarea seminario 5: Tablas cruzadas y Gráficos
Tarea seminario 5: Tablas cruzadas y Gráficos
 
Capitulo ii noris
Capitulo ii norisCapitulo ii noris
Capitulo ii noris
 
Composición y estructura del bosque parte II
Composición y estructura del bosque parte IIComposición y estructura del bosque parte II
Composición y estructura del bosque parte II
 
MEDIDAS DE DESVIACIÓN
MEDIDAS DE DESVIACIÓNMEDIDAS DE DESVIACIÓN
MEDIDAS DE DESVIACIÓN
 
382 1026-1-sm
382 1026-1-sm382 1026-1-sm
382 1026-1-sm
 
Diversidad Alfa
Diversidad AlfaDiversidad Alfa
Diversidad Alfa
 
Tipos de biodiversidad
Tipos de biodiversidad Tipos de biodiversidad
Tipos de biodiversidad
 
Flora reque 122020
Flora reque 122020Flora reque 122020
Flora reque 122020
 
biodiversidad con uso de software
 biodiversidad con uso de software biodiversidad con uso de software
biodiversidad con uso de software
 
Historia de la farmacologia ........
Historia de la farmacologia ........Historia de la farmacologia ........
Historia de la farmacologia ........
 
Diversidad beta
Diversidad betaDiversidad beta
Diversidad beta
 
Presentación 6 - Herramientas ColNucleo y FIGS_R
Presentación 6 - Herramientas ColNucleo y FIGS_RPresentación 6 - Herramientas ColNucleo y FIGS_R
Presentación 6 - Herramientas ColNucleo y FIGS_R
 

Similar to Guia 01 Introduccion Julio2010

Planteamiento de hipótesis en más de dos poblaciones
Planteamiento de hipótesis en más de dos poblacionesPlanteamiento de hipótesis en más de dos poblaciones
Planteamiento de hipótesis en más de dos poblacionesguest91e7e85
 
Series bidimensionales y cronologicas
Series bidimensionales y cronologicasSeries bidimensionales y cronologicas
Series bidimensionales y cronologicasjhon prato
 
Composito de Leyes para determinación de variograma
Composito de Leyes para determinación de variogramaComposito de Leyes para determinación de variograma
Composito de Leyes para determinación de variogramaJhan Carlos Huayra Gabriel
 
-Análisis multivariado
-Análisis multivariado-Análisis multivariado
-Análisis multivariadokimsora7524
 
Ecologia - biodiversidad alfa en el BRUNAS
Ecologia -  biodiversidad alfa en el BRUNASEcologia -  biodiversidad alfa en el BRUNAS
Ecologia - biodiversidad alfa en el BRUNASMarkJeissonUBALDOGAR
 
5. diseño de experimentos - principios
5.  diseño de experimentos - principios5.  diseño de experimentos - principios
5. diseño de experimentos - principiosrbarriosm
 
Seminario 6
Seminario 6Seminario 6
Seminario 6solemo
 
Analisis de varianza unam
Analisis de varianza unamAnalisis de varianza unam
Analisis de varianza unamPanchitoguapo1
 
Seminario 6 de estadítica
Seminario 6 de estadíticaSeminario 6 de estadítica
Seminario 6 de estadíticaelviragarciafdz
 
Planteamiento de hipotesis -f fisher
Planteamiento de hipotesis -f fisherPlanteamiento de hipotesis -f fisher
Planteamiento de hipotesis -f fisherlaura ochoa
 
Planteamiento de hipotesis -f fisher
Planteamiento de hipotesis -f fisherPlanteamiento de hipotesis -f fisher
Planteamiento de hipotesis -f fisherlaura ochoa
 
Planteamiento de hipotesis -f fisher
Planteamiento de hipotesis -f fisherPlanteamiento de hipotesis -f fisher
Planteamiento de hipotesis -f fisherlaura ochoa
 

Similar to Guia 01 Introduccion Julio2010 (20)

Guia 01 introduccion_julio2010
Guia 01 introduccion_julio2010Guia 01 introduccion_julio2010
Guia 01 introduccion_julio2010
 
Guia 01 introduccion_julio2010
Guia 01 introduccion_julio2010Guia 01 introduccion_julio2010
Guia 01 introduccion_julio2010
 
Guia 01 introduccion_julio2010
Guia 01 introduccion_julio2010Guia 01 introduccion_julio2010
Guia 01 introduccion_julio2010
 
Planteamiento de hipótesis en más de dos poblaciones
Planteamiento de hipótesis en más de dos poblacionesPlanteamiento de hipótesis en más de dos poblaciones
Planteamiento de hipótesis en más de dos poblaciones
 
Analisis de varianza_2012
Analisis de varianza_2012Analisis de varianza_2012
Analisis de varianza_2012
 
Anova
AnovaAnova
Anova
 
Tema10 prueba t
Tema10 prueba tTema10 prueba t
Tema10 prueba t
 
Series bidimensionales y cronologicas
Series bidimensionales y cronologicasSeries bidimensionales y cronologicas
Series bidimensionales y cronologicas
 
Composito de Leyes para determinación de variograma
Composito de Leyes para determinación de variogramaComposito de Leyes para determinación de variograma
Composito de Leyes para determinación de variograma
 
-Análisis multivariado
-Análisis multivariado-Análisis multivariado
-Análisis multivariado
 
Ecologia - biodiversidad alfa en el BRUNAS
Ecologia -  biodiversidad alfa en el BRUNASEcologia -  biodiversidad alfa en el BRUNAS
Ecologia - biodiversidad alfa en el BRUNAS
 
Estadistica
EstadisticaEstadistica
Estadistica
 
Estadistica
EstadisticaEstadistica
Estadistica
 
5. diseño de experimentos - principios
5.  diseño de experimentos - principios5.  diseño de experimentos - principios
5. diseño de experimentos - principios
 
Seminario 6
Seminario 6Seminario 6
Seminario 6
 
Analisis de varianza unam
Analisis de varianza unamAnalisis de varianza unam
Analisis de varianza unam
 
Seminario 6 de estadítica
Seminario 6 de estadíticaSeminario 6 de estadítica
Seminario 6 de estadítica
 
Planteamiento de hipotesis -f fisher
Planteamiento de hipotesis -f fisherPlanteamiento de hipotesis -f fisher
Planteamiento de hipotesis -f fisher
 
Planteamiento de hipotesis -f fisher
Planteamiento de hipotesis -f fisherPlanteamiento de hipotesis -f fisher
Planteamiento de hipotesis -f fisher
 
Planteamiento de hipotesis -f fisher
Planteamiento de hipotesis -f fisherPlanteamiento de hipotesis -f fisher
Planteamiento de hipotesis -f fisher
 

Guia 01 Introduccion Julio2010

  • 1. USO DEL “ ANÁLISIS DE VARIANZA UNA-VÍA ”, PARA: Contrastar la hipótesis sobre, la diferencia de más de dos medias poblacionales. Guía Anova Una Vía: Introducción (GAUV_01) Caracas, Julio 2010 UCV/FACES/EECA/ Curso: Estadística II Guía Anova Una Vía: Introducción (GAUV_01) Contraste de hipótesis sobre la diferencia de más de dos medias poblacionales Amarilis García . Caracas, Julio 2010
  • 2. En el tema 1 del curso de Estadística II, entre las pruebas de hipótesis paramétricas estudiadas, se tiene las conexas a problemas sobre el contraste de dos medias poblacionales , bajo los supuestos: i) varianzas iguales o varianzas distintas ii) varianzas conocidas o no; según las muestras sean grandes o pequeñas. Ahora trataremos un problema análogo, considerando comparar mas de dos medias poblacionales ; para lo cual utilizaremos como herramienta, un procedimiento estadístico conocido como “ Análisis de Varianza, Una Vía (ANOVA Una Vía) ”; el cual se fundamenta en el análisis de las varianzas muestrales, de allí el termino de “Análisis de Varianza”. UCV/FACES/EECA/ Curso: Estadística II Guía Anova Una Vía: Introducción (GAUV_01) Contraste de hipótesis sobre la diferencia de más de dos medias poblacionales ANOVA es el acrónimo del término en inglés “ An alysis o f Va riance”. INTRODUCCION Amarilis García . Caracas, Julio 2010
  • 3. Las técnicas iniciales de Anova fueron desarrolladas por Ronald Fisher, entre 1920 y 1930, en algunos textos o sitios Web especializados, se le denomina también como “ANOVA de Fisher” o “Análisis de Varianza de Fisher.” Las primeras aplicaciones de ANOVA fueron en el campo de la agricultura, en donde era común comparar los rendimientos promedios de los cultivos, cuando se aplicaban distintos tipos de fertilizantes, en parcelas de terreno con características muy similares. Se buscaba definir un procedimiento estadístico, que diera información sobre, si los rendimientos promedios, altos o bajos, se debían o no al uso especifico de un tipo determinado de fertilizante. ORIGENES DE ANOVA UCV/FACES/EECA/ Curso: Estadística II Guía Anova Una Vía: Introducción (GAUV_01) Contraste de hipótesis sobre la diferencia de más de dos medias poblacionales Amarilis García . Caracas, Julio 2010
  • 4. … origen de Anova (continuación) Dicha respuesta se manifiesta en una variable, a la que se denomina “Variable Respuesta” (característica o atributo de las Unidades Experimentales); las cuales se estudian y se evalúan considerando sus promedios y varianzas, según los tratamientos considerados. De esas experiencias, se acuñaron los términos de “Factor” para hacer referencia a una variable, que se presenta bajo diferentes modalidades. Las modalidades del Factor se les dio el nombre de “ Tratamientos”. Los tratamientos, que al ser utilizados, podrían incidir o no, en las respuestas de las denominadas “Unidades Experimentales” . UCV/FACES/EECA/ Curso: Estadística II Guía Anova Una Vía: Introducción (GAUV_01) Contraste de hipótesis sobre la diferencia de más de dos medias poblacionales Amarilis García . Caracas, Julio 2010
  • 5. Las primeras aplicaciones de ANOVA fueron en el campo de la agricultura, en donde era común comparar los rendimientos promedios de los cultivos , cuando se aplicaban distintos tipos de fertilizantes , en parcelas de terreno con características muy similares. Se buscaba definir un procedimiento estadístico, que diera información sobre, si los rendimientos promedios, altos o bajos, se debían o no al uso especifico de un tipo determinado de fertilizante. En este ejemplo se identifican, como: 1) Unidades Experimentales : parcelas 2) Factor : Fertilizante 3 ) Tratamiento : (Cada tipo de fertilizante que se utiliza) 4) Variable respuesta: Rendimiento del Cultivo. Ejemplo No.1 UCV/FACES/EECA/ Curso: Estadística II Guía Anova Una Vía: Introducción (GAUV_01) Contraste de hipótesis sobre la diferencia de más de dos medias poblacionales Amarilis García . Caracas, Julio 2010
  • 6. Ejemplo No.2 En este ejemplo se identifican, como: 1. Unidades Experimentales : Empleados. 2. Factor : Programa de Formación. 3. Tratamiento : Tipo de formación: Autodidacta, Virtual y Presencial (modalidad bajo la cual se imparte el programa de capacitación). 4. Variable Respuesta : Productividad del Empleado. Supongamos que se tiene interés en medir los efectos relativos en la producción de los empleados de una empresa , cuando han estado expuestos a tres(3) programas de formación diferentes; cada uno de los programas se caracteriza por: a) Instrucción autodidacta b) Instrucción asistida solamente con apoyo del computador (Virtual) c) Instrucción impartida por un Instructor (Presencial). UCV/FACES/EECA/ Curso: Estadística II Guía Anova Una Vía: Introducción (GAUV_01) Contraste de hipótesis sobre la diferencia de más de dos medias poblacionales Amarilis García . Caracas, Julio 2010