5.3.1. Análisis de la varianza (ANOVA, paramétrico) 


Esta prueba estadística es de las más utilizadas para poder comparar más de dos muestras poblacionales, las cuales deben cumplir los siguientes requisitos:


  • - Que las variables sean independientes
  • - Que tengan una distribución normalizada
  • - Que sus varianzas no difieran significativamente. 



Quimiometría 2013. Metabolismo del Nitrógeno
Sacado de http://www.bexcellence.org/Anova.html 



Se basa en el contraste de las medias de las muestras y su varianza. Para saber más sobre los cálculos aritméticos que incluyen, consultar las siguientes páginas: 

http://www.seh-lelha.org/anova.htm
http://e-stadistica.bio.ucm.es/cont_mod_1.html#Anova

Finalmente, se calculará un estadístico de contraste F y que dará un valor de p que compararemos según nuestro nivel de significación (0,05, 0,01 y 0,001). Este test nos dirá si las muestras poblacionales son distintas significativamente pero no entre si, es decir, por parejas de muestras poblacionales. Para eso se realizan los tests “post-hoc”, como los tests de Duncan, Tukey o Fisher (mínima diferencia significativa o LSD), todos ellos basados en la t de Student. 

Para calcular este test, se puede consultar las siguientes webs:

http://www.amstat.org/publications/jse/v18n2/ANOVAExercise.xls
http://www.physics.csbsju.edu/stats/anova.html
http://e-stadistica.bio.ucm.es/mod_anova/anova_applet.html
http://faculty.vassar.edu/lowry/ank3.html

Para las pruebas “post-hoc”:

http://graphpad.com/quickcalcs/posttest1.cfm

5.3.2. Análisis de Kruskal-Wallis (no paramétrico) 


Es similar al ANOVA pero cuando se cuentan con datos que nos siguen una distribución normalizada.

En esta página se puede realizar dicha prueba:

http://department.obg.cuhk.edu.hk/researchsupport/KruskallWallis.asp


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