1. Es útil aplicar análisis de varianza a la problemática de estudio?
1.1. Si es útil aplicar análisis de varianza a la problemática de “Dificultades de ventas en línea de la compañía K-mundo” por que el anova nos permite comparar dos o más medidas y en este caso si aplica ya que nos va a permitir estudiar la relación entre una variable dependiente cuantitativa y la variable independiente cualitativa.
2. Es un método para comparar dos o más mediaS
3. ¿Cómo aplicar un análisis de varianza?
3.1. Paso 1 Determinar si las diferencias entre las medias de los grupos son estadísticamente significativas.
3.2. Paso 2 Examinar las medias de los grupos.
3.3. Paso 3 Comparar las medias de los grupos.
3.4. Paso 4 Determinar hasta qué punto el modelo se ajusta a sus datos.
3.5. Paso 5 Determinar si el modelo cumple con los supuestos del análisis.
4. Características
4.1. Evalúan la importancia de uno o más factores al comparar las medias de la variable.
4.2. Las K muestras sobre las que se aplican los tratamientos son independientes.
4.3. Debe tener una variable de respuesta continua.
4.4. Las poblaciones tienen todas igual varianza
4.5. Las poblaciones son normales
5. ¿Cuando aplicar análisis de varianza?
5.1. Cuando queremos saber si las medias de una variable son diferentes entre los niveles o grupos de otra variable. Por ejemplo, si comparamos el número de hijos entre los grupos o niveles de clase social: los que son clase baja, clase trabajadora, clase media-baja, clase media-alta y clase alta.
6. Modelos de análisis de varianza.
6.1. Modelo I: Efectos fijos
6.1.1. Se aplica a situaciones en las que el experimentador ha sometido al grupo o material analizado a varios factores
6.1.2. Cuando el investigador se interesa únicamente por los niveles del factor presentes en el experimento.
6.2. Modelo II: Efectos aleatorios
6.2.1. Se usan para describir situaciones en que ocurren diferencias incomparables en el material o grupo experimental.
6.2.2. Este modelo se supone cuando el investigador está interesado en una población de niveles, teóricamente infinitos, del factor de estudio, de los que únicamente una muestra al azar.
6.2.3. El ejemplo más simple es el de estimar la media desconocida de una población compuesta de individuos diferentes y en el que esas diferencias se mezclan con los errores del instrumento de medición.