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UNIVERSIDAD DE QUINTANA ROO

UNIVERSIDAD DE QUINTANA ROO. INVESTIGACIÓN DE MERCADOS II EQUIPO: YANELI INTERIAN MARIAMAR OLVERA MAYELNIKTE GARDUÑO EVELYN MARTINEZ ITZEL SABIDO LORENA HERNANDEZ. Investigación de mercados. Tema: ANALISÌS DE UN FATOR :ANOVA. INTRODUCCIÓN. ¿QUE ES ANOVA DE UN FACTOR?

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  1. UNIVERSIDAD DE QUINTANA ROO INVESTIGACIÓN DE MERCADOS II EQUIPO: YANELI INTERIAN MARIAMAR OLVERA MAYELNIKTE GARDUÑO EVELYN MARTINEZ ITZEL SABIDO LORENA HERNANDEZ

  2. Investigación de mercados Tema: ANALISÌS DE UN FATOR :ANOVA

  3. INTRODUCCIÓN ¿QUE ES ANOVA DE UN FACTOR? • El procedimiento ANOVA de un factor genera un análisis de varianza de un factor para una variable dependiente cuantitativa respecto a una única variable de factor (la variable independiente). El análisis de varianza se utiliza para contrastar la hipótesis de que varias medias son iguales. Esta técnica es una extensión de la prueba t para dos muestras. • Además de determinar que existen diferencias entre las medias, es posible que desee saber qué medias difieren. Existen dos tipos de contrastes para comparar medias: a priori y post hoc. • Los contrastes a priori se plantean antes de ejecutar el experimento y los contrastes post hoc se realizan después de haber llevado a cabo el experimento. También puede contrastar las tendencias existentes a través de las categorías.

  4. SPSS: Para obtener un análisis de varianza de un factor

  5. ANOVA

  6. ANOVA de un factor: Contrastes post hoc

  7. CALCULOS A USAR • LSD. Utiliza pruebas t para llevar a cabo todas las comparaciones por pares entre las medias de los grupos. No se efectúa ninguna corrección de la tasa de error para el hecho de realizar múltiples comparaciones. • Bonferroni. Utiliza las pruebas de t para realizar comparaciones por pares entre las medias de los grupos, pero controla la tasa de error global estableciendo que la tasa de error de cada prueba sea igual a la tasa de error por experimento dividida entre el número total de contrastes. Así, se corrige el nivel crítico por el hecho de que se están realizando múltiples comparaciones.

  8. CALCULOS A USAR • Sidak. Prueba de comparaciones múltiples por parejas basada en un estadístico t. La prueba de Sidak corrige el nivel de significación para las comparaciones múltiples y da lugar a límites más estrechos que los de Bonferroni. • Scheffé. Realiza comparaciones múltiples conjuntas por parejas para todas las parejas de combinaciones de las medias posibles. Utiliza la distribución muestral F. Puede utilizarse para examinar todas las combinaciones lineales de grupos de medias posibles, no sólo las comparaciones por parejas.

  9. CALCULOS A USAR • R-E-G-W F. Procedimiento múltiple por pasos (por tamaño de las distancias) de Ryan-Einot-Gabriel-Welsch que se basa en una prueba F. • R-E-G-W Q. Procedimiento múltiple por pasos (por tamaño de las distancias) de Ryan-Einot-Gabriel-Welsch que se basa en el rango estudentizado. • S-N-K. Realiza todas las comparaciones por parejas entre las medias utilizando la distribución del rango de Student. Con tamaños de grupo iguales, también compara pares de medias dentro de subconjuntos homogéneos utilizando un procedimiento por pasos. Las medias se ordenan de mayor a menor y se comparan primero las diferencias más extremas.

  10. CALCULOS A USAR • Tukey. Utiliza el estadístico del rango estudentizado para realizar todas las comparaciones por pares entre los grupos. Establece la tasa de error por experimento como la tasa de error para el conjunto de todas las comparaciones por pares. • Tukey-b. Prueba que emplea la distribución del rango estudentizado para realizar comparaciones por pares entre los grupos. El valor crítico es el promedio de los valores correspondientes a la diferencia honestamente significativa de Tukey y al método de Student-Newman-Keuls. • Duncan. Realiza comparaciones por pares utilizando un orden por pasos idéntico al ordenusado por la prueba de Student-Newman-Keuls, pero establece un nivel de protección enla tasa de error para la colección de contrastes, en lugar de usar una tasa de error para los contrastes individuales. Utiliza el estadístico del rango estudentizado.

  11. CALCULOS A USAR • GT2 de Hochberg. Prueba de comparaciones múltiples y de rango que utiliza el módulo máximo estudentizado. Es similar a la prueba de la diferencia honestamente significativa de Tukey. • Gabriel. Prueba de comparación por parejas que utiliza el módulo máximo estudentizado y que es generalmente más potente que la GT2 de Hochberg, cuando los tamaños de las casillas son desiguales. La prueba de Gabriel puede volverse liberal cuando los tamaños de las casillas varían mucho. • Waller-Duncan. Prueba de comparaciones múltiples basada en un estadístico t. Utiliza la aproximación Bayesiana.

  12. CALCULOS A USAR • Dunnett. Prueba de comparaciones múltiples por parejas que compara un conjunto de tratamientos respecto a una única media de control. La última categoría es la categoría de control por defecto. Si lo desea, puede seleccionar la primera categoría. Para comprobar que la media de cualquier nivel del factor (excepto la categoría de control) no es igual a la de la categoría de control, utilice una prueba bilateral. Para contrastar si la media en cualquier nivel del factor es menor que la de la categoría de control, seleccione < Control. Para contrastar si la media en cualquier nivel del factor es mayor que la de la categoría de control, seleccione> Control.

  13. ANOVA de un factor: Contrastes post hoc

  14. POST HOC TESTS

  15. POST HOC TESTS

  16. Scheffé

  17. Scheffé

  18. ANOVA de un factor: Contrastes

  19. ANOVA de un factor: Opciones

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