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Partición de la varianza (ANOVA)

1925
  • Ronald A. Fisher
Estadístico analizando datos en una oficina de los años 20, centrándose en la partición de la varianza.

(Imagen generada únicamente con fines ilustrativos)

Análisis de varianza (ANOVA) is a statistical método that partitions the total observed variability in a data set into components attributable to different sources. The core idea is to compare the variance between the means of different groups to the variance within those groups. If the between-group variance is significantly larger, it suggests the group means are genuinely different.

El principio fundamental del ANOVA, concebido por Ronald A. Fisher, revolucionó el diseño experimental. Antes del ANOVA, los investigadores solían utilizar múltiples pruebas t para comparar varios grupos, una práctica que aumenta la tasa de error de tipo I (la probabilidad de un falso positivo). El ANOVA proporciona una única prueba para comprobar si existen diferencias entre las medias de los grupos. La técnica funciona descomponiendo la variación total de un conjunto de datos, medida por la suma total de cuadrados (SSTotal), en dos partes. La primera parte es la suma de cuadrados entre grupos (SSEntre), que mide la variación de la media de cada grupo con respecto a la media general. Esto representa la variación explicada por el factor de agrupación. La segunda parte es la suma de cuadrados dentro de los grupos (SSDentro), que mide la variación de cada observación con respecto a la media de su propio grupo. Esto representa la variación no explicada o aleatoria, a menudo denominada error. Si la variación entre grupos es sustancialmente mayor que la variación dentro de los grupos, esto indica que el factor de agrupación tiene un efecto significativo sobre la variable de resultado. Esta comparación se formaliza mediante el estadístico F.

UNESCO Nomenclature: 1209
- Estadísticas

Tipo

Sistema abstracto

Ruptura

Revolucionario

Uso

Uso generalizado

Precursores

  • Teoría de los errores (Carl Friedrich Gauss, Pierre-Simon Laplace)
  • Método de mínimos cuadrados (Adrien-Marie Legendre, Carl Friedrich Gauss)
  • Coeficiente de correlación (Karl Pearson)
  • Prueba t de Student (William Sealy Gosset)

Aplicaciones

  • Diseño experimental en agricultura para comparar el rendimiento de los cultivos
  • ensayos clínicos en medicina para probar la eficacia de los medicamentos
  • Control de calidad en la fabricación para supervisar la estabilidad del proceso
  • psicológico research to compare treatment effects
  • Análisis de marketing para pruebas A/B/n de diseños de sitios web

Patentes:

NA

Ideas para posibles innovaciones

  • Optimizar la logística de la cadena de suministro mediante el análisis de retrasos entre diferentes transportistas
  • Medicina personalizada mediante la identificación de subgrupos de pacientes que responden de manera diferente a los tratamientos.
  • cambio climático modeling by attributing temperature variance to natural vs. anthropogenic factors
  • Comercio algorítmico mediante la prueba del rendimiento de las estrategias bajo diferentes regímenes de volatilidad del mercado
  • Optimización del contenido de redes sociales mediante la comparación de métricas de participación en varios formatos de publicación
  • Análisis de patrones delictivos para determinar si las tasas difieren significativamente entre vecindarios.
  • Evaluar la eficacia de diferentes plataformas de aprendizaje en línea en el rendimiento de los estudiantes
  • assessing the impact of urban green spaces on residents’ mental well-being across different city zones
  • Optimizar la duración de la batería en dispositivos móviles probando diferentes configuraciones de software
  • Analizar datos genómicos para encontrar asociaciones entre variantes genéticas y susceptibilidad a enfermedades.
Relacionado con: ANOVA, partición de la varianza, suma de cuadrados, diseño experimental, modelado estadístico, Prueba F, varianza entre grupos, varianza dentro de los grupos, Ronald Fisher, estadística.

Contexto histórico

Partición de la varianza (ANOVA)

1903
1914
1922
1925
1928
1930
1936
1900
1911
1920
1924
1925
1930
1931
1939

(Si la fecha es desconocida o no es relevante, por ejemplo "mecánica de fluidos", se proporciona una estimación redondeada de su aparición notable)

décimo año aniversario

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