Lecci贸n completa sobre la calculadora SS Total Anova

<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 m谩s 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 investigaci贸n de un factor, como el estudio de comprensi贸n, son Variable, Error y Total. El elemento es la caracter铆stica que especifica las poblaciones contrastadas. En el estudio de investigaci贸n de neum谩ticos, el factor es la marca de un neum谩tico. En la investigaci贸n del conocimiento, la variable es la t茅cnica de comprensi贸n.

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 estad铆stico F”.

P indica “el valor P”.

Actualmente, pensemos en los t铆tulos de las filas:

Variable indica “la variabilidad como resultado del aspecto de la pasi贸n”. En la instancia de neum谩tico de la p谩gina anterior, el elemento era la marca del neum谩tico. En el ejemplo de descubrimiento de la p谩gina web anterior, el elemento era el m茅todo 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 variaci贸n 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 鈥渓a variante general en la informaci贸n de la gran media鈥 (es decir, ignorando la variable de inter茅s).

Índice de contenidos

Comprender m谩s 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.

Adem谩s, si se comparan m equipos, entonces hay m – 1 nivel de libertad relacionado con el factor pasi贸n.

Si se acumulan n puntos de informaci贸n general y se contrastan m grupos, entonces hay n – m grados de error de flexibilidad.

Actualmente, la columna de n煤meros de cuadrados (SS):

Como pronto formalizaremos a continuaci贸n, SS (In Between) es el n煤mero de cuadrados entre el grupo sugiere y la gran media. Como su nombre lo recomienda, eval煤a la irregularidad entre los equipos de pasi贸n.

Una vez m谩s, como formalizaremos a continuaci贸n, SS (Error) es la suma de cuadrados entre los datos y sugiere el equipo. Eval煤a la variabilidad dentro de los grupos de la tasa de inter茅s.

SS (Completo) es el n煤mero de cuadrados entre los n puntos de informaci贸n y la gran media. Como su nombre lo recomienda, eval煤a la variabilidad total en la informaci贸n observada. Pronto veremos que el n煤mero total de cuadrados, SS (Total), se puede obtener sumando el n煤mero entre el n煤mero de cuadrados, SS (Entre), al n煤mero 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 n煤mero “promedio” de cuadrados para la Variable y el Error.

El n煤mero medio de cuadrados entre los equipos, denominado MSB, se calcula dividiendo el n煤mero 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 estad铆stico F. Ya que queremos contrastar la irregularidad 鈥渙rdinaria鈥 entre los equipos con la anormalidad 鈥渙rdinaria鈥 dentro de los grupos. Consideramos la relaci贸n entre la cantidad media de cuadrados intermedios y la suma media de cuadrados del error. Es decir, el estad铆stico F se calcula como F = MSB / MSE.

Cuando exploramos el concepto detr谩s del enfoque de an谩lisis de varianza en el pr贸ximo blog. Veremos que el estad铆stico F cumple con una distribuci贸n 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 estad铆stico F con una distribuci贸n F con m – 1 niveles de libertad del numerador. As铆 como n – m grados de flexibilidad de denominador com煤n.

Dejar un comentario