top of page

Requisitos ANOVA

Supuestos o requisitos del análisis de varianza

Requisitos para ANOVA unidireccional y factorial

Requisitos para ANOVA unidireccional y factorial

El ANOVA (Análisis de Varianza) de uno y de dos o más factores tiene algunos requisitos o suposiciones clave que deben cumplirse para que los resultados del análisis sean válidos. 


1. Requisitos para el ANOVA de un factor (unidireccional)


El ANOVA de un factor se utiliza para comparar las medias de varios grupos basados en un solo factor. Para que esta prueba sea válida, se deben cumplir los siguientes supuestos:


a) Normalidad

Los datos dentro de cada grupo deben seguir aproximadamente una distribución normal.

  • Se puede verificar esta suposición utilizando pruebas como la prueba de Shapiro-Wilk o gráficos como el histograma o el gráfico Q-Q.


b) Homocedasticidad (igualdad de varianzas)

Las varianzas de los datos en todos los grupos deben ser iguales (o muy similares). Esto se conoce como el supuesto de homogeneidad de varianzas.

  • Se puede verificar con pruebas como la prueba de Levene o la prueba de Bartlett. Si no se cumple este supuesto, el ANOVA podría no ser válido o se deben usar versiones alternativas, como el ANOVA de Welch.


c) Independencia de las observaciones

Las observaciones deben ser independientes entre sí, es decir, que el valor de una observación no debería influir en el valor de otra.

  • Esto es crítico para la validez de los resultados. Si las observaciones no son independientes (por ejemplo, si tienes medidas repetidas en los mismos individuos), se requerirá un modelo diferente, como ANOVA de medidas repetidas.


d) Escala de intervalo o razón

La variable dependiente (la que se mide) debe estar en una escala de intervalo o razón (por ejemplo, puntajes, tiempo, peso). Las escalas ordinales (rangos) no son adecuadas para ANOVA.


e) Grupos independientes

Los diferentes niveles del factor (grupos) deben ser independientes entre sí. Es decir, los grupos no deben estar relacionados (por ejemplo, no deberían estar formados por las mismas personas evaluadas en diferentes momentos).


2. Requisitos para el ANOVA de dos o más factores (factorial)


El ANOVA factorial permite analizar dos o más factores simultáneamente para ver sus efectos individuales y las interacciones entre ellos. Los requisitos para el ANOVA factorial son similares a los del ANOVA de un factor, pero también hay algunas consideraciones adicionales:


a) Interacción entre los factores

El ANOVA factorial no solo prueba los **efectos principales** de cada factor, sino que también evalúa si existe una **interacción** entre los factores.

  • Por ejemplo, si en un estudio sobre métodos de enseñanza y nivel educativo, el efecto de un método de enseñanza cambia según el nivel educativo (interacción), este efecto debe ser evaluado y requiere suposiciones adicionales de independencia y normalidad.


Consideraciones adicionales


1. Datos no normales

Si los datos no son normales, puedes usar una transformación de datos o realizar un ANOVA no paramétrico, como la prueba de Kruskal-Wallis para un factor, o la prueba de Friedman si se trata de un diseño de medidas repetidas.


2. Varianzas desiguales

Si la homocedasticidad no se cumple, puedes usar una versión modificada del ANOVA, como el ANOVA de Welch, que no asume varianzas iguales.

bottom of page