Este documento presenta una introducción al análisis de varianza (ANOVA) y su uso para determinar si las diferencias entre las medias muestrales son significativas o si son el resultado de la variabilidad de muestreo. Explica que el ANOVA compara las varianzas entre grupos y dentro de grupos para probar hipótesis sobre las medias poblacionales. También describe los pasos básicos para realizar un ANOVA, incluida la formulación de hipótesis nulas y alternativas, la selección del nivel de significancia y el cálculo e

1. UNIDAD #3
Fundamentos del análisis de datos
para la toma de decisiones
24/08/2022 16:59:02
COMPUTO 2 - LICENCIATURA

2. Los datos y la toma de decisiones en tu
vida y en las organizaciones.
 Herramienta de Análisis de datos
 Análisis de Varianza de un factor

3. El análisis de varianza (ANOVA) es una técnica que se puede utilizar para decidir si las
medias de dos o más poblaciones son iguales. La prueba se basa en una muestra
única, obtenida a partir de cada población.
El análisis de varianza puede servir para determinar si:
 Las diferencias entre las medias muestrales revelan las verdaderas diferencias
entre los valores medios de cada una de las poblaciones, o
 Las diferencias entre los valores medios de la muestra son más indicativas de una
variabilidad de muestreo.
Los datos para el análisis de varianza se obtienen tomando una muestra de cada
población y calculando la media muestral y la varianza de cada muestra.
Análisis de Datos

4. El análisis de varianza (ANOVA) es el procedimiento estadístico que se emplea para
determinar si las diferencias observadas entre las medias muestrales son lo
suficientemente grandes para rechazar la hipótesis nula 𝐻0.
En donde, el rechazo de 𝐻0 implica la aceptación de la hipótesis alternativa 𝐻1.
Con ella se pone a prueba si dos muestras provienen de poblaciones que tienen varianzas
iguales; y también, cuando se desean comparar varias medias poblacionales en forma
simultanea.
Nota: Si la variabilidad entre las medias muestrales es pequeña, esto favorece a 𝐻0; Si la
variabilidad entre las medias muestrales es grande, esto favorece a 𝐻1.
Análisis de Varianza

5. Análisis de Varianza
 La comparación simultánea de varias medias poblacionales se denomina
análisis de la varianza (ANOVA).
 Con ella se pone a prueba si dos muestras provienen de poblaciones que
tienen varianzas iguales, y también se aplica cuando se desean comparar
varias medias poblacionales en forma simultanea.

6. Análisis de Varianza
 Paso 1: Formule las hipótesis nula y alternativa. La hipótesis nula es
cuando las medias son iguales.
 H0: μ1 = μ2 = μ3 = … = μn
 H1: No todas las medias de tratamiento son iguales.
 Paso 2: Seleccione el nivel de significancia. Seleccione el nivel de
significancia.
 Paso 3: Determine el estadístico de prueba. El estadístico de prueba
sigue la distribución F. (Análisis de Varianza de un factor en MS Excel)
 Paso 4: Analice los resultados en base a la regla de decisión e
interprete. La regla de decisión es rechazar la hipótesis nula si el valor
calculado de F es mayor que el Valor Crítico para F.

7. Análisis de Datos
 Para tener acceso a estas herramientas en MS Excel, haga clic en Análisis de
datos en el grupo Análisis de la ficha Datos.
 Si el comando Análisis de datos no está disponible, deberá cargar el programa de
complemento Herramientas para análisis.

8. Análisis de Datos

9. Análisis de Datos