Análisis de varianza o Anova
(según el doctor Manuel Enrique Pedroza
Pacheco)
Las relaciones entre variables pueden ser de causalidad, de
correlación y de predicción o tendencia de respuesta.
La prueba madre del análisis de varianza o Anova fue inventada
por el gran bio-estadístico inglés Ronald Fisher, el test de Fisher, cuando
para resolver problemas en la agricultura, ante la gran cantidad de variables,
la prueba T de Student resultó insuficiente.
El Anova es útil para examinar el impacto de una variable causal
(de categoría) y sus posibles efectos sobre una variable respuesta (numérica,
discreta o continua). La variable respuesta debe cumplir los tres supuestos de
Fisher (normalidad de los residuos, homogeneidad de varianza de los residuos e
independencia de los residuos).
El análisis de varianza puede ser de los siguientes tipos:
univariado y multivariado. El univariado se divide en: unifactorial,
bifactorial, trifactorial o multifactorial, así como multifactorial reducido.
El multivariado se clasifica en: unifactorial o multifactorial.
También en el Anova existe el análisis de componente principal,
el análisis cluster o conglomerado, el análisis discriminante, el análisis de
correlación canónica y la aplicación de la modulación estadística avanzada (con
el criterio de información de Akaike y el índice maynesiano). Modelos lineales
generalizados y lineales mixtos. La prueba F o test de Fisher, el LSD (Least Significant
Difference o la diferencia menos significativa), la aplicación de contrastes
ortogonales, análisis inferenciales o pruebas de hipótesis específicas.
Asimismo, el análisis o modelo de regresión logística puede ser:
lineal y no lineal (curvilíneo); ambos se dividen en: simple y múltiple. El modelo
de regresión logística tiene su aplicación práctica en los índices de sobrevida
o sobrevivencia y miden el coeficiente de regresión beta, que es la unidad
diferencial de cambio.
Managua, Nicaragua, 13
de abril de 2020
Colegio
Nicaragüense de Radiología
http://colegionicaraguenseradiologia.blogspot.com
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