ANOVA de un factor
El ANOVA de un factor compara las medias de tres o más grupos independientes (por ejemplo, el estrés de estudiantes de tres carreras) para ver si al menos uno es distinto. Si los datos no son normales, usa Kruskal-Wallis. Pega los puntajes de cada grupo en su cuadro; puedes agregar hasta 8 grupos.
Uno por línea, o separados por comas o espacios.
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Cómo se calcula
La variación total se divide en la que hay entre grupos y la que hay dentro de cada grupo. F = media cuadrática entre grupos / media cuadrática dentro de los grupos, con k − 1 y N − k grados de libertad.
La prueba de Levene (centrada en la media, como SPSS) revisa si las varianzas son iguales. Si su p es menor que 0,05, se reporta el ANOVA de Welch, que no supone varianzas iguales.
Eta cuadrado (η²) = suma de cuadrados entre grupos / suma de cuadrados total: la proporción de la variación que explica el grupo.
Las comparaciones por pares usan la t con la varianza combinada del ANOVA y la corrección de Bonferroni (el valor p se multiplica por el número de pares).
Cómo leer el resultado
- p < 0,05: al menos un grupo tiene una media distinta. Mira las comparaciones por pares para saber cuáles.
- Eta cuadrado: 0,01 pequeño, 0,06 mediano y 0,14 grande.
- Si el ANOVA no es significativo, no interpretes las comparaciones por pares.
Preguntas frecuentes
- ¿Da lo mismo que SPSS?
- Sí. F, los grados de libertad, el valor p, Levene y el estadístico de Welch coinciden con Analizar > Comparar medias > ANOVA de un factor. Las comparaciones por pares coinciden con la opción Bonferroni de Post hoc.
- ¿Y Tukey?
- Tukey es otra corrección para comparar pares. Bonferroni es un poco más estricta, así que si un par sale significativo con Bonferroni también lo será con Tukey.
- ¿Puedo usarlo con dos grupos?
- Sí, y da el mismo valor p que la t de Student (F = t²). Para dos grupos es más común reportar la t.
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