Las pruebas T se utilizan para identificar la diferencia de medias entre dos grupos.  Pero, ¿qué hacemos si queremos comparar la diferencia de medias de más de dos grupos?  Bueno, como probablemente haya adivinado, puede realizar un ANOVA.  Dado que el ANOVA es una herramienta estadística de uso común, he creado la siguiente página para proporcionar una guía paso a paso para calcular un ANOVA en Jamovi.  Esta página es para un ANOVA de un factor, que es cuando se tiene una sola variable de agrupación y un resultado continuo.  Como siempre, si tiene alguna pregunta, envíeme un correo electrónico a MHoward@SouthAlabama.edu!

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Como ya hemos mencionado, un ANOVA se utiliza para identificar la diferencia de medias entre más de dos grupos, y un ANOVA de un factor se utiliza para identificar la diferencia de medias entre más de dos grupos cuando se tiene una única variable de agrupación y un resultado continuo.  Así, un ANOVA de un factor se utiliza para responder a preguntas similares a las siguientes:

• ¿Cuál es la diferencia media de las notas de los exámenes entre la clase del Dr. Howard, la clase del Dr. Smith y la clase del Dr. Kim?
• ¿Cuál es la diferencia media en la producción total de cinco fábricas diferentes?
• ¿Cuál es la diferencia media en el rendimiento de cuatro grupos de formación diferentes?

Ahora que sabemos para qué se utiliza un ANOVA, podemos calcular un ANOVA en Excel.  Para empezar, abra sus datos en Excel. Si no tiene un conjunto de datos, descargue el conjunto de datos de ejemplo aquí. En el conjunto de datos de ejemplo, simplemente estamos comparando las medias de tres grupos diferentes en un único resultado continuo. Puede imaginar que los grupos y el resultado son cualquier cosa que desee.

Además, este archivo está en formato .xls, pero Jamovi no puede abrir este formato. Para saber cómo cambiar este archivo .xls a un archivo .csv, que Jamovi puede abrir, haga clic aquí. Además, las imágenes de abajo son un poco pequeñas en la página. Haga clic en el enlace situado encima de cada imagen para ver una versión ampliada de la misma en una nueva ventana.

Los datos deberían tener este aspecto:

Imagen de ANOVA de Un Factor en Jamovi 1

Si sus datos no tienen este aspecto, probablemente debería reformatearlos para que aparezcan de forma similar. Calcular un ANOVA en Jamovi puede ser un poco difícil con diferentes formatos de datos.

Para empezar, haga clic en el botón “ANOVA” de la parte superior.

Imagen de ANOVA de Un Factor en Jamovi 2

Then click on “One-Way ANOVA”.

Imagen de ANOVA de Un Factor en Jamovi 3

Debería ver una nueva ventana parecida a la siguiente:

Imagen de ANOVA de Un Factor en Jamovi 4

A partir de aquí, queremos identificar nuestra variable de resultado en Jamovi. Para ello, haga clic en la variable denominada “Outcome” y, a continuación, haga clic en la flecha hacia la derecha situada junto al cuadro “Variables Dependientes”.

Imagen de ANOVA de Un Factor en Jamovi 5

Queremos identificar nuestra variable de agrupación en Jamovi. Para ello, haga clic en la variable “Groups” y, a continuación, en la flecha hacia la derecha situada junto a la casilla “Variable de Agrupación”.

Imagen de ANOVA de Un Factor en Jamovi 6

Como verá, Jamovi calculará automáticamente los resultados del ANOVA. Antes de examinarlos, debemos obtener otra estadística: las pruebas post hoc. Para ello, haga clic en la pestaña “Pruebas Post-Hoc”.

Imagen de ANOVA de Un Factor en Jamovi 7

Debería abrirse una nueva ventana, como se ve a continuación:

Imagen de ANOVA de Un Factor en Jamovi 8

En esta ventana emergente, debe hacer clic en el botón situado junto a “Games-Howell (varianzas diferentes)”.

Imagen de ANOVA de Un Factor en Jamovi 9

Por último, cerremos esta ventana emergente. Haga clic en la pestaña “Pruebas Post-Hoc”.

Imagen de ANOVA de Un Factor en Jamovi 10

Ahora, usted debe tener su salida final, que debe parecerse a la mía a continuación:

Imagen de ANOVA de Un Factor en Jamovi 11

¿Ha obtenido el mismo resultado? Si es así, ¡genial! Si no, vuelva atrás y vea en qué difieren sus análisis de los míos.

En esta salida, primero debemos mirar la tabla superior. Como podemos ver en la columna del valor p, el valor p general asociado con la prueba ANOVA fue < 0.0001. Esto es mucho menor que 0.05, lo que indica que hay una diferencia significativa entre nuestros grupos. ¿Pero de qué manera?

Para responder a esta pregunta, debemos examinar la segunda tabla. Para leer esta tabla, vemos dónde se cruzan la fila del grupo con la columna del grupo. Así, podemos ver que el Grupo 1 y el Grupo 2 tenían una diferencia media de -3 y un valor p de < 0.0001. Esto significa que sus medias estaban separadas por -3 (siendo la media del Grupo 2 mayor), y que esta diferencia era estadísticamente significativa. También podemos ver que los Grupos 1 y 3 tenían una diferencia media de -6 y un valor p de < 0.0001 (siendo el Grupo 3 el que tenía la media mayor), y los Grupos 2 y 3 tenían una diferencia media de -3 y un valor p de < 0.0001 (siendo el Grupo 3 el que tenía la media mayor). Por lo tanto, nuestro ANOVA general fue estadísticamente significativo, y cada una de nuestras comparaciones de grupo fueron estadísticamente significativas.

Eso es todo para realizar un ANOVA en Jamovi. Como siempre, si tiene alguna pregunta o comentario, envíeme un correo electrónico a MHoward@SouthAlabama.edu.