El Análisis de Varianza Unifactorial (ANOVA) es una técnica estadística utilizada para comparar las medias de tres o más grupos independientes. Este método verifica la significancia estadística de las diferencias entre las medias, basándose en una variable independiente categórica y una dependiente cuantitativa. Se deben cumplir ciertas condiciones, como la independencia de los grupos, la homogeneidad de varianzas y la normalidad de las distribuciones. ANOVA es robusto con muestras grandes, pero con muestras pequeñas se recomiendan pruebas no paramétricas si no se cumplen las suposiciones.
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1
Hipótesis nula en ANOVA (Ho)
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2
Hipótesis alternativa en ANOVA (Ha)
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3
Interpretación del valor p en ANOVA
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4
Para evaluar la homogeneidad de varianzas, se pueden utilizar pruebas como ______ o ______.
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5
Se presume que las distribuciones en un ANOVA son ______, verificable mediante pruebas como ______ o ______.
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6
El ANOVA es ______ a las violaciones de normalidad con ______ grandes, pero no con muestras ______.
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7
Si no se cumplen las condiciones para un ANOVA, se puede optar por métodos alternativos como la prueba de -.
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8
Formulación de hipótesis en ANOVA
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9
Supuestos necesarios para ANOVA
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10
Pruebas post hoc en ANOVA
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11
Si el valor p es de ______ o menos, se considera que existen diferencias significativas entre las medias de los grupos.
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12
Cuando se rechaza la hipótesis nula en ANOVA, se realizan pruebas ______ para identificar los grupos con diferencias.
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13
Contrastes post hoc en ANOVA
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14
Pruebas de significación en post hoc
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15
Pruebas post hoc comunes
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16
Es esencial presentar los valores de ______, el valor ______, los grados de ______ y los intervalos de ______ para las comparaciones importantes.
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17
Siguiendo las normas de la ______, se deben incluir los efectos del tamaño y la ______ estadística en los informes de resultados.
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18
Los elementos como el tamaño del efecto y la potencia estadística ayudan a entender la ______ y ______ de las diferencias detectadas.
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