Análisis de Varianza (ANOVA) Definición

Por el bien de este artículo, nos referiremos a este método analítico como «ANOVA». Una definición rápida de ANOVA es que se trata de una técnica de análisis estadístico en la que se comparan y miden los conjuntos de datos para determinar su significado. Para una definición larga, vamos a recorrer el proceso de la prueba y la aplicación de los resultados. Esta prueba mide de manera efectiva cuán importante es la interacción entre variables; analizan la varianza. Estas pruebas comienzan por crear una hipótesis nula (Ho), que afirma que no hay diferencia significativa entre las variables que se están midiendo. Si la prueba arroja resultados estadísticamente significativos, entonces el probador puede rechazar la hipótesis nula, y aceptar la hipótesis alternativa (H1), indicando que la interacción entre variables es significativa. La estadística F es el coeficiente ANOVA que nos indica si los resultados son significativos o no. Un valor de F alrededor de 1 denota poca o ninguna diferencia en los valores; lo que significa que no hay una varianza significativa entre los grupos. Hay muchos sistemas de software estadístico que pueden ejecutar pruebas ANOVA para ti, o se pueden hacer algunos cálculos estadísticos inteligentes para resolverlo. La fórmula para encontrar la estadística F es tomar el error cuadrático medio del conjunto de datos, y dividirlo por la suma media de los cuadrados del conjunto de datos. Las fórmulas para encontrar la media del error al cuadrado y la suma media de los cuadrados son un poco más complejas y no vamos a entrar en eso en este artículo. Te recomiendo utilizar un sistema de software, ya que todo esto se puede hacer en segundos. Ahora, ¿qué significa todo esto para ti? Bueno, probar los datos es extremadamente importante tanto para las empresas como para los inversores. Desde el punto de vista empresarial, los trabajadores de I+D pueden utilizar ANOVA para analizar qué método de desarrollo es el más rentable para la empresa. De manera similar, los inversores pueden mirar los registros de venta de una empresa y ejecutar un ANOVA para determinar si el éxito de la empresa merece una inversión.

ANOVA Ejemplo

Así que ahora que conocemos los conceptos básicos de cómo es la prueba, veamos un ejemplo de cómo se ven los datos en bruto y analicemos cómo interpretar los resultados de la prueba. A continuación se muestra una tabla de ejemplo de una salida ANOVA. Para este experimento, los investigadores querían descubrir si los consumidores preferirían el café barato sobre el café de marca a través del efecto placebo. Las variables independientes fueron marca de café y la presencia de placebo, y la variable dependiente fue la calificación del consumidor de dicho café.

Sacar conclusiones de ANOVA

Si recordamos de antes, lo que estamos viendo es cómo las variables interactúan entre sí. Ese resultado de la prueba se muestra en la fila «placebo café». Como puedes ver en la columna “F”, la estadística F para esa prueba es .735. ¿Qué significa eso? Que no hay casi ninguna varianza entre los grupos de datos. Además, al ver la siguiente columna, el nivel de significancia es superior a .05, lo que significa que la interacción no es significativa. Los investigadores tuvieron que aceptar la hipótesis nula afirmando que no se produciría ninguna interacción. Así que, veamos estos resultados a través de una lente financiera. Podemos determinar que la varianza entre los conjuntos de datos no es significativa. Al buscar diferentes formas de desarrollar un producto, es importante saber si hay una forma que sea más rentable que otras. Si las variables independientes fueran “pista de producción 1”, y “pista de producción 2”, y la variable dependiente fuera “coste de producción”, unos resultados insignificantes implicarían que la varianza entre ambas pistas de producción no es suficiente para sugerir una pista u otra. Estos resultados pueden disuadir a los inversores, ya que ven que la empresa es incapaz de desarrollar diversas direcciones hacia la rentabilidad.

Sacar conclusiones de las preguntas frecuentes de ANOVA

¿Qué significa ANOVA?

ANOVA significa Análisis de Varianza.

¿Qué es un ANOVA?

Una definición rápida de ANOVA es que se trata de una técnica de análisis estadístico en la que se comparan y miden los conjuntos de datos para determinar su significado.

¿Por qué una empresa usaría el método de Análisis de Varianza?

Desde el punto de vista empresarial, los trabajadores de I+D pueden utilizar ANOVA para analizar qué método de desarrollo es el más rentable para la empresa.

¿Por qué los inversores utilizan ANOVA?

Los inversores pueden mirar los registros de venta de una empresa y ejecutar un ANOVA para determinar si el éxito de la empresa merece una inversión.

¿Qué puntuación ANOVA (valor F) es estadísticamente insignificante?

Un valor de F alrededor de 1 o menor generalmente denota poca o ninguna diferencia en los valores; lo que significa que no hay una varianza significativa entre los grupos.