El análisis de varianza (ANOVA) determina si los efectos observados en diferentes clases son debidos al azar o son realmente diferentes mediante la descomposición de la varianza total en variaciones dentro y entre grupos. ANOVA compara las medias de las poblaciones al estimar la varianza y utilizar la relación entre la varianza dentro y entre grupos para concluir si las medias son iguales o diferentes.

1. Análisis de Varianza (ANOVA)

2. Análisis de Varianza (ANOVA) El análisis de varianza, como técnica de lo que trata es: si se está estudiando la característica cuyos valores dependen de varias clases de efectos que operan simultáneamente, poder decidir si tales efectos son debido al azar o si realmente son diferentes.

3. ¿Cómo funciona el análisis de varianza, en el modelo de clasificación simple? Esta técnica de lo que trata es de expresar una medida de la variación total de un conjunto de datos como una suma de términos, que se pueden atribuir a fuentes o causas específicas de variación; pues bien esta descomposición de la varianza total se denomina: Identidad fundamental. Ella junto a la formación del estadístico de prueba, se refleja en una tabla llamada “ Tabla de Análisis de Varianza”, que resume los principales aspectos teóricos prácticos de la técnica.

4. ¿Cómo podemos comparar medias y tomar decisiones a través de la varianza? Hay un corolario que plantea que: Si “k” poblaciones se unen y las varianzas de las “k” poblaciones son iguales a  2 se tiene que: Por lo tanto si todas las medias son iguales entonces: , mientras que si alguna es diferente, se puede concluir que De modo que una comparación de varianza puede conducir a una conclusión sobre la igualdad de medias poblacionales. El método que se utiliza es a través de los estimadores de  2 .

5. Análisis de Varianza (ANOVA) El análisis de varianza consiste en dividir la suma de cuadrado total en dos fuentes de variación y proceder al análisis de las mismas, estas son la variación dentro del grupo y la variación entre grupos. Como son variaciones la vamos a expresar como sumas de cuadrados, es decir: SC T = SC D + SC E __ __ __ __ (Y ij - Y) = (Y ij - Y i ) + (Y i – Y)