<p style=”text-align: justify;”>Al funcionar para absorber todo lo que se tiene en una tabla ANOVA, comencemos con los encabezados de las columnas. Y entienda más sobre la calculadora ANOVA total ss.
La fuente indica “la fuente de la variante en los datos”. Como pronto veremos, las opciones factibles para la investigación de un factor, como el estudio de comprensión, son Variable, Error y Total. El elemento es la característica que especifica las poblaciones contrastadas. En el estudio de investigación de neumáticos, el factor es la marca de un neumático. En la investigación del conocimiento, la variable es la técnica de comprensión.
DF implica “los niveles de libertad en la fuente”.
SS implica “la suma de cuadrados a la fuente”.
MS implica “la suma media de cuadrados debido al recurso”.
F implica “el estadístico F”.
P indica “el valor P”.
Actualmente, pensemos en los títulos de las filas:
Variable indica “la variabilidad como resultado del aspecto de la pasión”. En la instancia de neumático de la página anterior, el elemento era la marca del neumático. En el ejemplo de descubrimiento de la página web anterior, el elemento era el método de aprendizaje.
En algunos casos, el aspecto es una terapia y, en consecuencia, el encabezado de la fila se etiqueta como Terapia. A veces, el encabezado de la fila se clasifica como Entre para dejar en claro que la fila preocupa la variación entre los equipos.
Error indica “la variabilidad dentro de los grupos” o “error aleatorio inexplicable”. A menudo, el encabezado de la fila se clasifica como Dentro para aclarar que la fila se refiere a la variante dentro de los grupos.
Formas completas “la variante general en la información de la gran media” (es decir, ignorando la variable de interés).
Índice de contenidos
Comprender más sobre la calculadora ANOVA total ss
Trabajemos nuestros medios con la entrada por la entrada para ver si podemos convertirla en luz verde. Comencemos con la columna de niveles de libertad (DF):
Si se recopilan n puntos de datos generales, entonces hay n – 1 grado total de libertad.
Además, si se comparan m equipos, entonces hay m – 1 nivel de libertad relacionado con el factor pasión.
Si se acumulan n puntos de información general y se contrastan m grupos, entonces hay n – m grados de error de flexibilidad.
Actualmente, la columna de números de cuadrados (SS):
Como pronto formalizaremos a continuación, SS (In Between) es el número de cuadrados entre el grupo sugiere y la gran media. Como su nombre lo recomienda, evalúa la irregularidad entre los equipos de pasión.
Una vez más, como formalizaremos a continuación, SS (Error) es la suma de cuadrados entre los datos y sugiere el equipo. Evalúa la variabilidad dentro de los grupos de la tasa de interés.
SS (Completo) es el número de cuadrados entre los n puntos de información y la gran media. Como su nombre lo recomienda, evalúa la variabilidad total en la información observada. Pronto veremos que el número total de cuadrados, SS (Total), se puede obtener sumando el número entre el número de cuadrados, SS (Entre), al número de cuadrados de error, SS (Error). Es decir:
SS (general) = SS (entre) + SS (error).
La columna de cuadrados medios (MS), como sugiere el nombre, contiene el número “promedio” de cuadrados para la Variable y el Error.
El número medio de cuadrados entre los equipos, denominado MSB, se calcula dividiendo el número de cuadrados entre los equipos por los grados de flexibilidad del grupo intermedio. Es decir, MSB = SS (Entre) / (m – 1).
La suma de cuadrados media del error, significada MSE, se determina dividiendo la suma de cuadrados dentro de los grupos por los niveles de error de libertad. Es decir, MSE = SS (Error) / (nm).
Nota final
La columna F, no sorprendentemente, contiene el estadístico F. Ya que queremos contrastar la irregularidad “ordinaria” entre los equipos con la anormalidad “ordinaria” dentro de los grupos. Consideramos la relación entre la cantidad media de cuadrados intermedios y la suma media de cuadrados del error. Es decir, el estadístico F se calcula como F = MSB / MSE.
Cuando exploramos el concepto detrás del enfoque de análisis de varianza en el próximo blog. Veremos que el estadístico F cumple con una distribución F con m – 1. Grados de flexibilidad del numerador y n – m niveles de flexibilidad. Por lo tanto, determinaremos el valor P, como aparece en la columna denominada P. Comparando el estadístico F con una distribución F con m – 1 niveles de libertad del numerador. Así como n – m grados de flexibilidad de denominador común.
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