ANOVA definido
El acrónimo ANOVA se refiere al análisis de varianza y es un procedimiento estadístico utilizado para probar el grado en el que dos o más grupos varían o difieren en un experimento. En la mayoría de los experimentos, una gran cantidad de varianza (o diferencia) generalmente indica que hubo un hallazgo significativo de la investigación. En esta lección, veremos un ejemplo detallado de cómo funciona un ANOVA y cómo se puede aplicar a situaciones de la vida real.
Ejemplo
En la mayoría de los experimentos, primero necesita una hipótesis nula y una hipótesis alternativa. Una hipótesis nula es el supuesto de que no habrá diferencias entre los grupos que se prueban y, por lo tanto, no se revelarán resultados significativos. La hipótesis alternativa , por otro lado, es la hipótesis que establece que habrá una diferencia entre los grupos como lo indica el ANOVA realizado sobre los datos que se recolectan.
Usemos un escenario experimental para ayudar a explicar las cosas. Imagina que estás realizando un experimento para ver si existe una relación entre la religión de las personas y cuál consideran que es el tamaño ideal de la familia. Lo más probable es que lo haga reclutando a personas de diferentes grupos religiosos y pidiéndoles que informen cuál consideran que debería ser el número ideal de niños en una familia. Digamos además que terminó reclutando a diez católicos, diez protestantes y diez judíos para responder a esta pregunta.
En este caso, tiene una variable independiente, que es la religión, que se cree que tiene un efecto sobre la opinión del tamaño ideal de la familia, que es la variable dependiente en este escenario. Además, este experimento incluye tres niveles diferentes de la variable independiente. En este caso, los tres niveles son los tres grupos diferentes de religiones.
El hecho de que tengamos distintos niveles de la variable independiente de religión es lo que nos permite realizar un ANOVA. Digamos que después de preguntar a todas las personas de los tres grupos cuál consideran que es el número ideal de hijos en una familia, registra la respuesta de cada persona y luego calcula el número medio, o promedio, informado por cada grupo colectivo. Descubres que el promedio de niños reportados por el grupo católico es 3, para el grupo protestante es 2 y para el grupo judío es 1.
Análisis de Variaciones: Definición, importancia y aplicación práctica
A primera vista, puede parecer que hay una diferencia clara entre estos tres grupos en su opinión sobre el número ideal de niños. Sin embargo, debemos tener en cuenta que esto podría deberse al azar, y estos números podrían ser muy diferentes si preguntamos a 10 católicos diferentes, 10 protestantes diferentes y 10 individuos judíos diferentes. Por lo tanto, un ANOVA es una buena prueba para usar, ya que controlará esto y determinará si realmente existe una diferencia entre los tres grupos más allá de la mera casualidad.
En este ejemplo particular, las diferencias entre los promedios de los tres grupos fueron estadísticamente significativas (calculadas por la prueba ANOVA) y no se debieron al azar. Esto significa que la afiliación religiosa influye en las opiniones sobre el número ideal de hijos en una familia. Por lo tanto, hemos demostrado que la hipótesis nula es falsa, ya que existe una diferencia significativa entre los tres grupos religiosos, y que la hipótesis alternativa también ha sido probada como cierta.
Aplicaciones
Después de leer este experimento, es posible que esté pensando en cómo puede usarlo en el mundo real. El ANOVA puede resultar útil en una gran cantidad de situaciones de la vida real.
Por ejemplo, en las ciencias sociales, hay mucha investigación dedicada a averiguar qué factores influyen en las opiniones y comportamientos de las personas. El ejemplo anterior que involucra la religión y el número de niños encaja en esta categoría. Otros ejemplos incluyen el efecto de los partidos políticos en las opiniones sobre el matrimonio entre personas del mismo sexo. Podría diseñar un experimento en el que tenga un grupo de demócratas, un grupo de republicanos y un grupo de independientes y darles una encuesta que les pregunte sobre sus puntos de vista sobre el matrimonio entre personas del mismo sexo. Luego, podría usar un ANOVA para comparar la diferencia en el número promedio de personas en cada grupo que afirman apoyar el matrimonio entre personas del mismo sexo.
Los ANOVA también se pueden utilizar en la profesión médica. Cuando los científicos quieren probar la eficacia de un nuevo fármaco, pueden implementar un ANOVA para ver qué tan eficaz (o posiblemente ineficaz) es ese fármaco. Por ejemplo, si los médicos quieren probar la eficacia de un nuevo tratamiento contra el cáncer, podrían diseñar un experimento que involucre 4 niveles diferentes de la variable independiente (que es el tratamiento contra el cáncer). Un grupo de participantes podría recibir quimioterapia, otro grupo podría recibir radioterapia, otro más no podría recibir tratamiento y finalmente el último grupo recibiría el nuevo medicamento en cuestión. Al comparar el porcentaje de reducción de células cancerosas en cada grupo de tratamiento con un ANOVA, los científicos podrían decir fácilmente qué tipo de tratamiento sería más efectivo.
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Estas no son las únicas situaciones en las que un ANOVA puede resultar útil. Se puede usar en cualquier experimento que involucre dos (pero generalmente tres o más) niveles de la variable independiente. Además, puede funcionar para más de una variable independiente probada simultáneamente.
Resumen de la lección
El análisis de varianza, o ANOVA, ha sido reconocido como el procedimiento estadístico más común utilizado en la investigación psicológica, y su objetivo principal es determinar cuánto difieren los grupos en un experimento para propósitos de significación estadística. Más específicamente, en experimentos que involucran ANOVA, generalmente se requieren al menos dos niveles (o grupos) de la variable independiente. También se mide cualquier diferencia en la variable dependiente de cada grupo del promedio de los otros grupos. Cuando se observa que la diferencia es significativa, esto significa que la variabilidad, o diferencia, es mayor de lo esperado debido a la mera casualidad. Cuando este resulta ser el caso en un ANOVA, entonces la hipótesis que se está probando, la hipótesis alternativa, resulta ser cierta y, por lo tanto, la variable independiente influye en la variable dependiente.
Aunque los ANOVA se utilizan con mayor frecuencia en la investigación psicológica, se pueden utilizar en cualquier ciencia social. No solo esto, sino que pueden usarse en la investigación médica e implementarse en experimentos en las ciencias naturales. Aunque el número mínimo de grupos para la variable independiente es dos, los diseños de experimentos ANOVA pueden involucrar más de dos, e incluso puede haber más de una variable independiente probada.
Los resultados del aprendizaje
Una vez que haya terminado, debería poder:
- Recite lo que significa ANOVA
- Explique la diferencia entre una hipótesis nula y una hipótesis alternativa.
- Describir algunas situaciones en las que se puede utilizar un ANOVA.
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