¿Sabes qué es ANOVA? Si lo tuyo son las estadísticas, los números o las fórmulas, seguro te lo has preguntado alguna vez. 

 Si estás en el mundo de los negocios, más de una vez te habrás encontrado en situaciones en donde es necesario comparar dos hipótesis diferentes para definir un resultado ¿Verdad? ¡Aprender qué es ANOVA puede sacarte un gran peso de encima!

Este tipo de análisis no solo se utiliza en finanzas o emprendimientos. El ANOVA es un método muy utilizado en ciertas ramas de la medicina tales como la psicología, y es de gran utilidad para la elaboración de remedios e insumos similares.  

No obstante, suponemos que tú entraste aquí buscando respuestas más relacionadas al análisis de datos, o herramientas que potencien tu estrategía de negocios. Es por eso que en esta nota te enseñaremos qué es ANOVA, como funcionan los análisis de varianza, sus elementos y su importancia.

¡Busca tu rincón preferido del sillón y sigue leyendo! 

Definición de ANOVA 

Las siglas ANOVA se utilizan para abreviar el término Analysis Of Variance, es decir: Análisis de Varianza. Para acercarnos a una adecuada definición de Análisis de Varianza, podríamos decir que es una prueba paramétrica, esto implica que para llevarse a cabo, deben cumplirse una serie de supuestos, entre ellos: 

• La distribución normal de la información.
• La independencia de los casos.
• La igualdad de varianza.

El ANOVA es un método estadístico en el que se analizan las diferencias de diferentes factores. ¿Cómo?: comparando las varianzas entre las medias de diferentes grupos. Según Cienciadedatos, el ANOVA es “la herramienta básica para el estudio del efecto de uno o más factores (cada uno con dos o más niveles) sobre la media de una variable continua".

Fuente: Pexels

Entonces podemos afirmar que un análisis de variable es una herramienta clave cuando tienes que evaluar la importancia de uno o más factores, al comparar las medias de la variable de respuesta en los diferentes niveles de los factores. 

¡Oye oye despacio, cerebrito! 

Para comprender mejor qué es el ANOVA y para que se utiliza aquí va un ejemplo: supongamos que tienes que realizar un anuncio publicitario para un producto, hay dos maneras de hacerlo y no sabes si una es más efectiva que la otra o no. En este caso aplicamos un análisis de varianza. 

En este tipo de situación, la hipótesis nula sería que ambos anuncios son igual de efectivos, mientras que la hipótesis alternativa establece que al menos uno es diferente.

Para entender mejor esto, te servirá conocer los elementos que componen un análisis de varianza que detallaremos en el próximo apartado. Mientras tanto, si te interesa el análisis de datos, no podemos dejar de recomendarte este curso de análisis y visualización de data donde podrás sumar herramientas para tomar mejores decisiones.

 

 

Componentes de un ANOVA

Según  TIBCO, los elementos que intervienen en un análisis de varianza son los siguientes: 

1. Variable dependiente: es el factor que mides y se ve afectado por las variables independientes.
2. Variable(s) independiente(s): son los factores que se miden y pueden llegar a tener un efecto sobre la variable dependiente.
3. Hipótesis nula (H0): una hipótesis nula se da cuando no hay diferencias entre los grupos o medias. Dependiendo del resultado del análisis de varianza, es aceptada o rechazada.
4. Hipótesis alternativa (H1): se da cuando existen diferencias entre las medias o grupos. 
5. Factores y niveles: los niveles definen los diversos valores que puede tener la variable independiente utilizada en la investigación.
6. Modelo de factor fijo: en este modelo se utiliza un conjunto acotado de niveles para los factores. 
7. Modelo de factor aleatorio: este modelo se utiliza para extraer un valor aleatorio de nivel de todos los valores posibles de la variable independiente.

Existen muchísimas herramientas para analizar datos, en este caso la que se utiliza es la tabla de ANOVA: un cuadro en el que comparas los valores obtenidos en la investigación.

 

 

Elementos que conforman una tabla de ANOVA:

Antes te contamos cuáles son los componentes del análisis ANOVA, es momento de ver cómo se construye la tabla:

• Fuente: las fuentes de variación incluyendo el factor examinado, el error y el total.
• GL: los grados de libertad de cada fuente de variación.
• Suma de cuadrados: la suma de los cuadrados de cada fuente de variación, junto con el total de todas las fuentes.
• Media de los cuadrados: la suma de los cuadrados dividida por los correspondientes grados de libertad asociados.
• Razón F: la media de los cuadrados del factor, dividida por la media de los cuadrados del error.
• Prob > F: el valor p.

El análisis de varianza es una de las caras de la importancia de saber cómo administrar los datos de tu negocio. Si te encuentras en una encrucijada, o buscas recursos para este tipo de tareas, te recomendamos descargar esta plantilla de directorio de clientes para organizar tus datos.

Tipos de ANOVA 

Para entender del todo qué es ANOVA y cómo funciona, debes tener en cuenta que no existe un solo tipo de análisis de varianza. Repasando su clasificación, podrás aplicar la que creas más conveniente cuando necesites esta herramienta para tu negocio: 

ANOVA unidireccional

El análisis de varianza de un factor, o ANOVA unidireccional, es la más conocida de este tipo de mediciones. Estamos hablando de un método ideal para aplicar en casos en los que cuentas con una sola variable independiente con dos o más niveles. Un ANOVA unidireccional debe poseer las siguientes características: 

• Independencia: que el valor de la variable dependiente, sea independiente del valor de cualquier otra observación.
• Normalidad: que el valor de la variable dependiente se distribuya normalmente.
• Varianza: que la varianza sea comparable en diferentes grupos de experimentos.
• Continuidad: que la variable dependiente sea continua y pueda medirse en una escala con subdivisiones. 

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ANOVA bidireccional 

El análisis de varianza bidireccional, también conocido como ANOVA factorial completo, se aplica cuando cuentas con dos o más variables independientes. Cada una de esas variables deben contar con más de un nivel. Este análisis no solo compara las variables independientes y dependientes, sino también si los dos factores se afectan entre ellos. 

Estas son algunas características de un Análisis de varianza bidireccional: 

• Categorización: las variables independientes deben estar en categorías separadas. 
• Continuidad: la variable dependiente debe ser continua. 
• Independencia: las muestras deben ser independientes de otras muestras, sin combinarlas entre sí. 
• Varianza: la varianza de los datos entre diferentes grupos debe ser la misma.
• Normalidad: las muestras deben ser representativas de una población normal. 

¡Felicitaciones! Ahora ya sabes qué es ANOVA y cómo puede serte de utilidad para comparar tus datos. Recuerda tener en cuenta nuestra sección de cursos de Emprendimiento y Negocios, ¡allí puedes encontrar herramientas y recursos para potenciar tu productividad!

Esperamos que esta nota te haya servido para comprender mejor qué es un análisis de varianza, sus componentes y los tipos de ANOVA que existen. Ahora te toca experimentar a tí.

¡Exitos!