Las series cronológicas, son un caso particular de las distribuciones bidimensionales donde una variable es necesariamente el tiempo que puede ser medido en años, meses, días, etc.
El ANOVA es un método muy flexible que permite construir modelos estadísticos para el análisis de los datos experimentales cuyo valor ha sido constatado en muy diversas circunstancias. Básicamente es un procedimiento que permite dividir la varianza de la variable dependiente en dos o más componentes, cada uno de los cuales puede ser atribuido a una fuente (variable o factor) identificable.
La prueba estadística Análisis de Varianza es una extensión de la Prueba T de Student, cuando se tiene más de dos grupos a los que se quiere comparar los promedios. Cuando solo interviene una variable independiente en el estudio se denomina ANOVA de un factor. Se realiza una prueba estadística que permite determinar si existe una diferencia significante de rendimiento entre más de dos técnicas de enseñanza, el procedimiento aporta pruebas de comparaciones múltiples o “post hoc” para establecer entre cuales pares de promedios se encuentran la diferencia significativa.
Caracteristicas de la prueba ANOVA.
1. Mide la fuente de variación entre los datos y compara sus tamaños. Variación entre grupos.
2. Para cada valor evalúa la diferencia entre las media de sus grupo y la media global.
Variación dentro de los grupos .
3. Para cada valor se evalúa la diferencia entre ese valor y la media de sus grupo.
4. Cada conjunto de datos debe ser independiente del resto.
5. Los resultados obtenidos para cada conjunto deben seguir una distribución normal.
6. Las varianzas de cada conjunto de datos no deben diferir de forma significativa
Procedimiento de análisis de varianza.
1. Si se muestrean k poblaciones, entonces los gl (numerador) = k – 1
2. Si hay un total de N puntos en la muestra, entonces los gl (denominador) = N – k
3. El estadístico de prueba se calcula con: F = CM inter grupos / CM intra grupos.
CM son los cuadrados medios o media cuadrática.
4. Los CM se obtienen dividiendo la suma de cuadrados entre sus grados de libertad respectivos
5. Hipótesis nula: las medias de las poblaciones son iguales. H0: μ1 = μ2=…
6. Hipótesis alterna: al menos una de las medias es diferente. H0: μ1≠μ2
7. Estadístico de prueba: F = (variancia entre muestras)/(variancia dentro de muestras).
8. Regla de decisión: para un nivel de significancia α, la hipótesis nula se rechaza si F es mayor
Supuestos del modelo del análisis de varianza:
Para aplicar la técnica del análisis de varianza es necesario que se cumplan las siguientes suposiciones sobre los datos investigados:
1. Las varianzas de las k poblaciones son iguales. (supuesto de homocedasticidad)
2. Las características medibles se distribuyen normalmente en cada población.
3. Las características medibles son estadísticamente independientes de una población a
otra.
4. Las muestras n1, n2,...,nk de los k grupos poblacionales son seleccionadas mediante un muestreo aleatorio simple.
De estos supuestos el más importante es el citado en primer lugar, el cual asume que las varianzas poblacionales son iguales para todos l
Presentación que analiza la varianza de las medias y su importancia en la toma de decisiones, se comparan resultados mediante el uso de Stata y SPSS, para ello se trabaja de manera manual los cálculos, llegando al final a utilizar el software existente para verificar los resultados.
El ANOVA es un método muy flexible que permite construir modelos estadísticos para el análisis de los datos experimentales cuyo valor ha sido constatado en muy diversas circunstancias. Básicamente es un procedimiento que permite dividir la varianza de la variable dependiente en dos o más componentes, cada uno de los cuales puede ser atribuido a una fuente (variable o factor) identificable.
La prueba estadística Análisis de Varianza es una extensión de la Prueba T de Student, cuando se tiene más de dos grupos a los que se quiere comparar los promedios. Cuando solo interviene una variable independiente en el estudio se denomina ANOVA de un factor. Se realiza una prueba estadística que permite determinar si existe una diferencia significante de rendimiento entre más de dos técnicas de enseñanza, el procedimiento aporta pruebas de comparaciones múltiples o “post hoc” para establecer entre cuales pares de promedios se encuentran la diferencia significativa.
Caracteristicas de la prueba ANOVA.
1. Mide la fuente de variación entre los datos y compara sus tamaños. Variación entre grupos.
2. Para cada valor evalúa la diferencia entre las media de sus grupo y la media global.
Variación dentro de los grupos .
3. Para cada valor se evalúa la diferencia entre ese valor y la media de sus grupo.
4. Cada conjunto de datos debe ser independiente del resto.
5. Los resultados obtenidos para cada conjunto deben seguir una distribución normal.
6. Las varianzas de cada conjunto de datos no deben diferir de forma significativa
Procedimiento de análisis de varianza.
1. Si se muestrean k poblaciones, entonces los gl (numerador) = k – 1
2. Si hay un total de N puntos en la muestra, entonces los gl (denominador) = N – k
3. El estadístico de prueba se calcula con: F = CM inter grupos / CM intra grupos.
CM son los cuadrados medios o media cuadrática.
4. Los CM se obtienen dividiendo la suma de cuadrados entre sus grados de libertad respectivos
5. Hipótesis nula: las medias de las poblaciones son iguales. H0: μ1 = μ2=…
6. Hipótesis alterna: al menos una de las medias es diferente. H0: μ1≠μ2
7. Estadístico de prueba: F = (variancia entre muestras)/(variancia dentro de muestras).
8. Regla de decisión: para un nivel de significancia α, la hipótesis nula se rechaza si F es mayor
Supuestos del modelo del análisis de varianza:
Para aplicar la técnica del análisis de varianza es necesario que se cumplan las siguientes suposiciones sobre los datos investigados:
1. Las varianzas de las k poblaciones son iguales. (supuesto de homocedasticidad)
2. Las características medibles se distribuyen normalmente en cada población.
3. Las características medibles son estadísticamente independientes de una población a
otra.
4. Las muestras n1, n2,...,nk de los k grupos poblacionales son seleccionadas mediante un muestreo aleatorio simple.
De estos supuestos el más importante es el citado en primer lugar, el cual asume que las varianzas poblacionales son iguales para todos l
Presentación que analiza la varianza de las medias y su importancia en la toma de decisiones, se comparan resultados mediante el uso de Stata y SPSS, para ello se trabaja de manera manual los cálculos, llegando al final a utilizar el software existente para verificar los resultados.
El análisis de varianza (ANOVA) de un factor nos sirve para comparar
varios grupos en una variable cuantitativa. Esta prueba es una generalización
del contraste de igualdad de medias para dos muestras independientes. Se
aplica para contrastar la igualdad de medias de tres o más poblaciones
independientes y con distribución normal. Supuestas k poblaciones
independientes, las hipótesis del contraste son siguientes:
1. H0: µ1=µ2= …=µk Las medias poblacionales son iguales
2. H1: Al menos dos medias poblacionales son distintas
El análisis de varianza (ANOVA) de un factor nos sirve para comparar
varios grupos en una variable cuantitativa. Esta prueba es una generalización
del contraste de igualdad de medias para dos muestras independientes. Se
aplica para contrastar la igualdad de medias de tres o más poblaciones
independientes y con distribución normal. Supuestas k poblaciones
independientes, las hipótesis del contraste son siguientes:
1. H0: µ1=µ2= …=µk Las medias poblacionales son iguales
2. H1: Al menos dos medias poblacionales son distintas
el análisis de la varianza (ANOVA, según terminología inglesa) es una colección de modelos estadísticos y sus procedimientos asociados, en el cual la varianza está particionada en ciertos componentes debidos a diferentes variables explicativas.
Diapositivas D.I.P.. sobre la importancia que tiene la interpol en HonduraspptxWalterOrdoez22
Es un conjunto de diapositivas creadas para la información sobre la importancia que tienen la interpol en honduras y los tratados entre ambas instituciones
Reporte homicidio doloso descripción
Reporte que contiene información de las víctimas de homicidio doloso registradas en el municipio de Irapuato Guanajuato durante el periodo señalado, comprende información cualitativa y cuantitativa que hace referencia a las características principales de cada uno de los homicidios.
La información proviene tanto de medios de comunicación digitales e impresos como de los boletines que la propia Fiscalía del Estado de Guanajuato emite de manera diaria a los medios de comunicación quienes publican estas incidencias en sus distintos canales.
Podemos observar cantidad de personas fallecidas, lugar donde se registraron los eventos, colonia y calle así como un comparativo con el mismo periodo pero del año anterior.
Edades y género de las víctimas es parte de la información que incluye el reporte.
Ipsos, empresa de investigación de mercados y opinión pública, divulgó su informe N°29 “Claves Ipsos” correspondiente al mes de abril, que encuestó a 800 personas con el fin de identificar las principales opiniones y comportamientos de las y los ciudadanos respecto de temas de interés para el país. En esta edición se abordó la a Carabineros de Chile, su evaluación, legitimidad en su actuar y el asesinato de tres funcionarios en Cañete. Además, se consultó sobre el Ejército y la opinión respecto de la marcha en Putre.
1. 1983 Año Bicentenario
Del Nacimiento del
Libertador Simón Bolívar
REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
UNIVERSIDAD BICENTENARIA DE ARAGUA
VICERRECTORADO ACADÉMICO
DECANATO DE INVESTIGACIÓN, EXTENSIÓN
CHARALLAVE
Facilitador: Participante:
Yelitza Rodriguez Zuraima Perez ci.13.384.899
Emily Guerrero ci.19.685.714
Yang Cano ci 18.130.273
Sección: C1 2017-II
SERIES
BIDIMENSIONALES Y
CRONOLÓGICAS
2.
ANÁLISIS DE LA VARIANZA CON UN FACTOR (ANOVA)
El análisis de la varianza permite contrastar la hipótesis nula de que las medias de K poblaciones (K >2) son iguales, frente a la hipótesis
alternativa de que por lo menos una de las poblaciones difiere de las demás en cuanto a su valor esperado.
Ejemplo con respecto a la variable dependiente o de interés:
El Anova requiere el cumplimiento los siguientes supuestos:
Las poblaciones (distribuciones de probabilidad de la variable dependiente correspondiente a cada factor) son normales.
Las K muestras sobre las que se aplican los tratamientos son independientes.
Las poblaciones tienen todas igual varianza (homoscedasticidad).
El ANOVA se basa en la descomposición de la variación total de los datos con respecto a la media global (SCT), que bajo el supuesto de que
H0 es cierta es una estimación de obtenida a partir de toda la información muestral, en dos partes:
Variación dentro de las muestras (SCD) o Intra-grupos, cuantifica la dispersión de los valores de cada muestra con respecto a sus
correspondientes medias.
Variación entre muestras (SCE) o Inter-grupos, cuantifica la dispersión de las medias de las muestras con respecto a la media global.
Las expresiones para el cálculo de los elementos que intervienen en el Anova son las siguientes:
Media Global:
Variación Total:
Variación Intra-grupos:
Variación Inter-grupos:
Siendo xij el i-ésimo valor de la muestra j-ésima; nj el tamaño de dicha muestra y su media.
3.
ALGO DE NOTACIÓN RELATIVA AL MODELO
Este apartado está dedicado a introducir alguna notación para escribir los términos que serán más
importantes a la hora de realizar un contraste por el método ANOVA. En primer lugar tenemos:
Usando estos términos vamos a desglosar la variación total de la muestra en variación total dentro de
cada nivel (intravariación) más la variación entre los distintos niveles (intervariación). Para ello
utilizamos la proposición
Donde
4.
En el cálculo del estadístico intervienen N cantidades, ligadas por una relación:
De este modo el número de grados de libertad de este estadístico es N-1 (recuérdese la noción de
grados de libertad de un estadístico Por razones análogas tenemos que el número de grados de
libertad de es N-t y el de es N-t y el de es t-1. Así introducimos los siguientes
estadísticos:
Estos son los estadísticos que realmente nos interesan a la hora de realizar el contraste de igualdad
de medias. Cuando la diferencia entre los efectos de los diferentes niveles sea muy baja, es de
esperar que la cuasivarianza total sea próxima a la intravarianza, o lo que es lo mismo, que la
intervarianza sea pequeña en relación con la intravarianza.
5.
Figura: En la figura de superior no existe una evidencia significativa en
contra de que las medias de los tres grupos de observaciones coinciden. En
la figura inferior sí.
6.
Análisis de Varianza de un Factor
El análisis de varianza (ANOVA) de un factor nos sirve para comparar varios grupos en
una variable cuantitativa. Esta prueba es una generalización del contraste de igualdad de
medias para dos muestras independientes. Se aplica para contrastar la igualdad de medias
de tres o más poblaciones independientes y con distribución normal. Supuestas k
poblaciones independientes, las hipótesis del contraste son siguientes:
1. H0: µ1=µ2= …=µk Las medias poblacionales son iguales
2. 2. H1: Al menos dos medias poblacionales son distintas
Para realizar el contraste ANOVA, se requieren k muestras independientes de la variable de
interés. Una variable de agrupación denominada Factor y clasifica las observaciones de la
variable en las distintas muestras. Suponiendo que la hipótesis nula es cierta, el estadístico
utilizado en el análisis de varianza sigue una distribución F de Fisher-Snedecor con k-1 y n-
k grados de libertad, siendo k el número de muestras y n el número total de observaciones
que participan en el estudio.
7.
Una vez concretado de que existen diferencias significativas mediante el análisis de la varianza,
interesa conocer que niveles de factor son los que han incluido mas para que se de este resultado.
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. Como ilustración, en
el último ejemplo se ve claramente que los tratamientos segundo y cuarto dan resultados muy diferentes, y
probablemente de hay venga el que se haya rechazado la igualdad de todos los efectos.
8.
El método más utilizado consiste en realizar todas las comparaciones por parejas:
Lo que corresponde a los ya conocidos contrastes de la T de Student, que tienen en este caso como
estadístico experimental a (de nuevo suponiendo la homocedasticidad en todas las muestras):
ya que la intravarianza SD , es un estimador de 0² con N-t grados de libertad.
Sin embargo el nivel de significación de los contraste debe ser disminuido para tener en cuenta que
ahora al hacer multitud de contraste aumenta la probabilidad del error de tipo I.