10.1: ¿Qué es un ANOVA?

El Análisis de Varianza o ANOVA es una prueba estadística desarrollada por Ronald Fisher en 1918. Se realiza en tres o más muestras para comprobar la igualdad entre sus medias.

Antes de realizar un ANOVA, se debe asegurarse de que las muestras utilizadas para este análisis tengan tres características cruciales o supuestos estadísticos. La primera hipótesis establece que las muestras deben extraerse de muestras distribuidas normalmente, mientras que la segunda exige que todas las muestras extraídas se seleccionen de forma aleatoria e independiente. El tercer y último supuesto establece que las muestras deben extraerse de poblaciones con varianzas iguales.

Hay dos tipos de ANOVA comúnmente utilizados: ANOVA de un factor y ANOVA de dos vías. El ANOVA de un factor se utiliza para las muestras categorizadas por un factor, mientras que el ANOVA de dos factores se utiliza cuando dos factores categorizan las muestras.

Además, el ANOVA es un método útil que tiene amplias aplicaciones prácticas. Puede ayudar a un consumidor a seleccionar una lavadora o un refrigerador después de comparar diferentes modelos o ayudar a un sociólogo a discernir si los ingresos de una persona dependen de su educación. El ANOVA se utiliza en ciencias ambientales para determinar la variación en los niveles promedio de contaminación entre varios cuerpos de agua. Por lo tanto, el ANOVA es ampliamente aplicable en campos como las ciencias de la vida, la administración de empresas, las ciencias sociales, las ciencias forenses, etc.

Este texto es una adaptación de <a href="https://openstax.org/books/introductory-statistics/pages/13-1-one-way-anova">Openstax, Introducción a la estadística, Sección 13.1 ANOVA de una vía