introduccion analisis de varianza
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MUESTRAS Y POBLACIONESINTRODUCCION A ANALISIS DE DATOS
OBJETIVOS DE LA JORNADA
Introducción inferencia estadística Introducción a ANOVA
MUESTRAS Y POBLACIONES
Longitud Total
INDIVIDUO MUESTRA POBLACION
La totalidad de las observaciones
individuales sobre las cuales se pueden hacer inferencias,
existiendo dentro de un área de
muestreo limitada en tiempo y
espacio
Población
Es la totalidad de elementos o individuos que tienen ciertas características similares y sobre las cuales se desea hacer inferencias.
MUESTRAS Y POBLACIONES
Media ± SEM n
Macho: 73.34 ± 5.82 10
Hembra: 80.45 ± 6.13 10
La diferencia entre medias es (80.45-73.34) = 7.11
No necesitamos una prueba de significancia, si solo :
Los datos de todos los sujetos son IDENTICOS
Podemos colectar todos los sujetos de una población
¿Por qué necesitamos una prueba de signifcancia?
¿Por qué necesitamos una prueba de signifcancia?
Probamos la muestra para sacar conclusiones sobre la poblacion
¿Si dos muestras son diferentes, podemos sugerir con certeza que las poblaciones son también diferentes?
¿Es la diferencia obtenida real o artificial?
¿Serán otro set de muestras también diferentes?
¿Cual será la posibilidad de que las diferencias obtenidas sean artificiales?
PRUEBAS ESTADISTICAS Prueban si dos grupos son estadísticamente diferentes uno de otro
¿Estadísticamente diferente? = ¿Verdaderamente diferente?
No sólo parecer diferentes
¿Se necesita una prueba para decir si son estadísticamente diferentes?
MUESTRAS Y POBLACIONES
Pero la estadística si nos ayuda a determinar si hay diferencias en el tamaños de los
peces entre dos tratamientos
¿Por qué necesitamos una prueba de signifcancia?
¿Cómo probar una significancia estadística?
Establecer la hipótesis nula Establecer el nivel de significancia () Identificar las variables a ser analizadas Identificar los grupos a ser comparados Elegir la prueba
Calcular la prueba estadística Encontrar el valor “P” Interpretar el valor “P” Calcular los IC de la diferencia
La hipótesis Nula
La hipótesis nula (estadística) establece que no hay diferencia entre los grupos comparados.
La hipóthesis alternativa establece que hay diferencia entre los grupos comparados.
Ejemplo:
La nueva droga ‘X’ es un analgésicoLa nueva droga ‘X’ no es un analgésico
Error TIPO I: Se comete cuando se rechaza una hipótesis nula que realmente es cierta
Error TIPO II : se comete cuando se acepta una hipótesis nula que realmente es falsa
Tipos de errrores
La prueba rechaza la hipótesis nula
La prueba acepta la hipótesis nula
La hipótesis nula realmente es cierta
Error tipo I
(FALSO POSITIVO)
No hay error
La hipótesis nula realmente es falsa
No hay error Error tipo II
(FALSO NEGATIVO
Tipos de errrores
Alpha / tipo de error 1 / nivel de signifcancia
El nivel de signifcancia debe ser establecido
Generalmente es usado a 0.05 (5%)
Si el valor P es menor que este límite, la hipótesis nula es rechazada, que significa que la diferencia entre grupos no es debido al azar.
T-test: Se usa para establecer is existen diferencias significativas en las medias entre dos o mas muestras
Analisis de Varianza (ANDEVA, ANOVA) : Se usa para establecer is existen diferecnias significativas en las medias entre dos o mas muestras. Su nombre deriva del hecho que las varianzas son usadas para establecer las diferencias entre las medias.
Com
para
nd
o m
ed
ias
Comparando medias
¿Cómo Trabaja ANOVA?
ANOVA mide la fuente de variación en los datos y compara sus tamaños relativos.
• variation BETWEEN groups Variación entre grupos
•Para cada valor evalua la difrencia entra la media de su grupo y la media global.
•Variación DENTRO de los grupos•Para cada valor se evalua la diferencia entre ese valor y la media de su grupo.
2xxi
2iij xx
El estadístico F de ANOVA es la tasa entre la VARIACION ENTRE GRUPOS y la VARIACION DENTRO DE LOS GRUPOS -
MSE
MSG
Within
BetweenF
A mayor F mayor es la evidencia en contra de H0, porque indica más diferencia entre grupos que dentro de cada grupo.
TABLA ANOVA
ANÁLISIS DE VARIANZA
Origen de las variaciones
Suma de cuadrado
s
Grados de
libertad
Promedio de los
cuadrados FProbabilid
ad
Valor crítico para F
Entre grupos 1807.7 3 602.58 5.26 0.00 2.89
Dentro de los grupos 3778.0 33 114.48
Total 5585.7 36
ANOVA USANDO MACROS DE EXELUn investigador está interesado en establecer si existen diferencias significativas en las el crecimiento en peso (gramos) entre ejemplares alimentados con cuatro dietas distintas.
S_1 S_2 S_3 S_4
380 350 354 376
376 356 360 344
360 358 362 342
368 376 352 372
372 338 366 374
366 342 372 360
374 366 362
382 350 344
344 342
364 358
351
348
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Ejemplos de estadística básica y ANOVA
Ejemplos estadistica basica y ANOVA 1
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Ejemplos estadistica basica y ANOVA 4