10.7: ANOVA de dos factores

El ANOVA de dos factores es una extensión del ANOVA de un factor. Es una prueba estadística realizada en tres o más muestras categorizadas por dos factores: un factor de fila y un factor de columna. Ronald Fischer lo mencionó en 1925 en su libro ‘Métodos estadísticos para investigadores’.

El análisis de ANOVA de dos vías comienza inicialmente planteando la hipótesis nula de que existe un efecto de interacción entre los dos factores de un conjunto de datos. Este efecto se puede visualizar mediante segmentos de línea formados uniendo las medias de cada factor. Si los segmentos de línea no son paralelos, existe una interacción entre los dos factores. En otras palabras, los dos factores afectan simultáneamente a los valores de un conjunto de datos determinado. Si las dos líneas son paralelas, no se observa ningún efecto de interacción. El cálculo de la estadística F para el efecto de interacción puede confirmar esta representación gráfica. Si el valor P calculado del estadístico F es mayor que un nivel de significación específico (por ejemplo, valor P = 0,05), no se puede rechazar la hipótesis nula.

A continuación, se determina el efecto de cada factor en los valores de los datos. En otras palabras, se comprueba si el factor de fila o el factor de columna afectan a los datos del conjunto de datos. Esto se hace declarando por separado la hipótesis nula y calculando el estadístico F para cada factor. Si el valor P calculado a partir del estadístico F de un factor específico es menor que un nivel de significación elegido (por ejemplo, valor P = 0,05), se dice que ese factor afecta significativamente a los valores de datos de un conjunto de datos determinado.