El Anova es un estadístico de prueba de hipótesis respecto de las medidas, dónde la hipótesis nula es que no hay diferencias significativas entre las medias y la hipótesis alterna que al menos 1 media es diferente al resto, así mismo el Anova al ser una prueba de hipótesis solo nos indica la significancia, entonces si queremos conocer cuál de los grupos es el que difiere o el valor de la diferencia entre grupos tenemos que hacer algunas de las pruebas de post hoc que en este caso es la prueba de Tukey

El ANOVA es un estadístico aplicable a variables cuantitativas con distribución normal, es similar a una T de Student pero para más de 2 grupos

El ANOVA es un estadístico aplicable a variables cuantitativas con distribución normal, es similar a una T de Student pero para más de 2 grupos

Para comprar los cuatro grupos tendríamos que comparar de 2 en dos teniendo en total 6 procedimientos de cálculo, esto permitiría que el error tipo 1 para cada comparación se sume en un total y que nos dé como resultado la inflación del error tipo 1 que se acumula por la suma de cada cálculo teniéndose demasiado error que reduce la potencia de la prueba, en cambio el ANOVA es un estadístico que compara la media de los cuatro grupos en un solo procedimiento de cálculo

Tenemos una matriz de 3 grupos relacionados o apareados, pero el SPSS no trabaja con estas matrices, sino que debemos convertir en una matriz de datos independientes.

Podemos apreciar que una matriz para datos independientes solo tiene dos variables una que contiene los datos cuantitativos y la otra que se trata de una variable de agrupación que contiene las categorías de los datos al cual pertenecen

El ANOVA es un estadístico que compara medias a más de 2 grupos

En este caso la matriz del SPSS es relacionada o apareada y por ello no tiene variable de agrupación o factor, por lo cual no se podría aplicar el SPSS ya que este programa requiere de variables independientes

Esta si es una matriz de datos independientes a diferencia de la anterior matriz que era para datos agrupados, en este caso la variable de agrupación se denomina factor. El hecho de que las variables se agrupen en una sola columna podría parecer que se trata de una matriz relacionada pero no es así en este caso la variable de agrupación denominada factor es la que permite distinguir los datos de una u otra variable que son independientes

La significancia es mayor a 0.05 por tanto aceptamos la hipótesis nula que considera no haber diferencias significativas entre las medias de los grupos