¿Qué es ANOVA? - Todo lo que necesitas saber

Las estadísticas son una parte integral de la industria minorista. Todo inversor, trader o analista, diariamente o no, está expuesto a este tipo de método al menos una vez. ¿Has oído hablar de ANOVA? ¿Qué es este método y qué lo hace único? Todo lo que necesitas saber. Vamos a sumergirnos.

El análisis de dispersión ANOVA es una herramienta de análisis estadístico. Esto divide la variabilidad observada dentro del conjunto de datos en dos partes: factores aleatorios y sistemáticos. Los factores sistémicos tienen una influencia estadística en un determinado conjunto de datos; Lo que no podemos decir sobre factores aleatorios. Los analistas utilizan la prueba ANOVA para determinar la influencia de la variable independiente en el estudio de regresión de la variable dependiente.

Los enfoques de las pruebas t y z desarrollados en el siglo pasado se utilizaron para estudios analíticos hasta 1918. Esto sucedió antes de que Ronald Fisher desarrollara el método de análisis de dispersión. ANOVA es también un análisis de dispersión de Fischer. Ésta es una extensión de las pruebas t y z. El término se hizo famoso en 1925 cuando apareció en el libro de Fisher Métodos estadísticos para investigadores.

La formula

La fórmula ANOVA es: F = MSE / MST.

Dónde: F. = Coeficiente ANOVA, MST = suma promedio de cuadrados debido al procesamiento, MSE = suma media de cuadrados debido a errores. La prueba ANOVA es un punto de partida para analizar los factores que afectan un conjunto de datos en particular. Una vez finalizada la prueba, el analista realizará pruebas adicionales sobre los factores metodológicos que contribuyen significativamente a la inconsistencia del conjunto de datos. El analista utiliza el impacto de la prueba ANOVA en la prueba f para desarrollar lógicamente otros datos con los modelos de regresión esperados.

La prueba le permite comparar más de dos grupos al mismo tiempo para determinar una correlación entre ellos. El resultado de la fórmula, F-Statistics, le permite analizar múltiples conjuntos de datos para evaluar la variabilidad entre muestras.

Si no hay una diferencia real entre los grupos de prueba, la hipótesis nula, el resultado del estadístico ANOVA F-Ratio, se acerca a 1. La distribución de todos los valores posibles en el estadístico F es la distribución F. Es un grupo de funciones de distribución con dos números característicos llamados grados de libertad del denominador.

¿En qué casos funciona esta prueba? Por ejemplo, un investigador podría revisar a los estudiantes universitarios para ver si un estudiante universitario es consistentemente superior a otros estudiantes universitarios. En otro ejemplo, un investigador de I + D podría examinar dos procesos de desarrollo de productos en una aplicación empresarial. Esta prueba ayuda al investigador a ver si un método es mejor que el otro, por ejemplo, en términos de rentabilidad.

Cómo funciona ANOVA

El tipo de prueba ANOVA utilizada depende de muchos factores. Se trata principalmente de datos experimentales. Podemos utilizar el análisis de dispersión cuando no se dispone de software estadístico, el ANOVA se calcula manualmente. Es fácil de usar y mejor para muestras pequeñas. Si tiene varios diseños, las dimensiones de la muestra para diferentes combinaciones deben estar al mismo nivel de factor.

ANOVA es muy eficaz para probar tres o más variables. Estos son similares a la prueba t de muestras múltiples. Sin embargo, el Tipo I causa menos errores y es relevante para algunos problemas. ANOVA incluye la dispersión de diferentes fuentes. Podemos utilizar este método con grupos de prueba, sujetos y grupos.

Hay dos tipos principales de ANOVA: unilateral y bilateral. También hay otras variaciones de ANOVA. Por ejemplo, el MANOVA, que difiere del ANOVA, solo evalúa una variable dependiente a la vez. Un ANOVA de una vía evalúa la influencia de un solo factor en una sola variable de respuesta. Determina si todos los patrones son iguales. El ANOVA unidireccional se utiliza principalmente para explicar cambios estadísticamente significativos entre los factores mediante tres o más equipos independientes.

El ANOVA bilateral es una extensión del ANOVA unilateral. Por un lado, tiene una variable independiente que afecta a la variable dependiente. El ANOVA bilateral permite a una empresa comparar la productividad de los empleados en función de dos variables independientes: salario y tasa de habilidades. Se utiliza para probar el efecto de dos factores al mismo tiempo y para observar la interacción entre dos elementos.

Hoy en día, este método parece muy eficaz en muchas áreas y simplifica enormemente los procesos modernos.

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