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    estadistica  aplicada estadistica aplicada Presentation Transcript

    • CURSO. ESTADISTICA APLICADA TEMA. ANALISIS DE VARIANZA DOCENTE. BURGA GHERSI, M. Tatiana. ALUMNA. DE LA CRUZ FIESTAS, Martha. Chiclayo, Junio del 2009 UNIVERSIDAD CATÓLICA “ Santo Toribio de Mogrovejo” FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES. ESCUELA DE ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS.
    • ANOVA
      • Es de utilidad en aquellos supuestos en los que queramos analizar las distintas situaciones o alternativas de actuación y donde de alguna forma podamos intervenir en la realización del experimento.
      • Se debe contar con datos experimentales
      • Modelo:
      • Y ij =  +  j +  ij
      • La hipótesis nula que se prueba en el ANOVA es que la mayoría de las poblaciones que se estudian (al menos tres) tienen el mismo valor de la media para la variable dependiente.
      • Este análisis permite comprobar si existen diferencias entre promedios de tres o más tratamientos y para ello se calcula el valor de F, y es equivalente al test de Student, salvo que éste último solamente sirve para dos grupos. Desde ya tenemos que dejar establecido que cuando encontramos el valor de F sabremos si existen diferencias entre los grupos, pero no nos dice entre cuales grupos.
      • La comparación simultanea de varias medias poblacionales se denomina Análisis de Varianza ( ANOVA de analisys of variante ).
      • Para los casos, las poblaciones deben ser normales y los datos, por lo menos deben estar en el nivel de intervalos.
      • Los Grados de Libertad en el numerador y los Grados de Libertad en el denominador
      • La distribución F es continua, significa que puede tomar una cantidad infinita de valores entre 0 y mas infinito.
      • La distribución F no puede ser negativa. Dado que el menor valor de F es cero.
      • La distribución F es positivamente sesgada, dado que la cola larga de la distribución se encuentra a la derecha , conforme el número de Grado de Libertad aumenta, tanto el numerador como el denominador, la distribución se aproxima a una distribución normal.
      • La distribución F es asintótica, conforme lo valores de X aumentan , la curva de la distribución F se aproxima al eje X , pero nunca lo toca.
    • Variación total = variación entre + variación intra Análisis de los resultados del ANOVA: Comparaciones múltiples Una vez contrastado el que existen diferencias significativas mediante el análisis de la varianza, nos interesa conocer que niveles del factor son los que han influido más para que se de este resultado.