Cómo se usa
- Pega una columna por grupo. La fila de encabezado con los nombres de los grupos es opcional; los grupos pueden tener tamaños distintos.
- Mira F y p. Si p < 0,05, al menos una media de grupo difiere de las demás.
- Revisa la tabla de igualdad de varianzas. Si la prueba de Levene es significativa, usa el ANOVA de Welch.
- En la tabla de Tukey (HSD) verás qué pares difieren. Copia la línea en formato APA.
Opciones explicadas
- η² y ω²
- η² es la suma de cuadrados entre grupos dividida entre la total, es decir, la proporción de varianza explicada por el grupo. Los valores de referencia habituales son 0,01, 0,06 y 0,14 (efecto pequeño, mediano y grande). ω² corrige el sesgo al alza de η² en muestras pequeñas.
- Prueba de Levene
- Un ANOVA sobre la distancia de cada valor a la mediana de su grupo (versión de Brown–Forsythe, más robusta ante la asimetría). Es la fila «basada en la mediana» de SPSS.
- Tukey (HSD)
- Compara todos los pares de grupos con valores p ajustados según el número de comparaciones. Con grupos de distinto tamaño es el método de Tukey–Kramer.
Un ejemplo práctico
Los datos de muestra son puntuaciones de tres grupos (A tiene 6 personas, B 5 y C 7):
| Grupo | n | Media | DE |
|---|---|---|---|
| A | 6 | 4,583 | 0,471 |
| B | 5 | 5,820 | 0,460 |
| C | 7 | 5,243 | 0,516 |
| Fuente | SC | gl | MC | F | p |
|---|---|---|---|---|---|
| Entre grupos | 4,2115 | 2 | 2,1058 | 8,889 | 0,0028 |
| Dentro de los grupos | 3,5535 | 15 | 0,2369 | ||
| Total | 7,765 | 17 |
Con p = 0,0028, las medias de los grupos difieren, con η² = 0,54. La prueba de Levene da p = 0,92, así que las varianzas son parecidas y el ANOVA habitual es válido (el ANOVA de Welch coincide: F = 9,07, p = 0,006).
Tukey (HSD): A frente a B difieren en −1,24 (p = 0,002). A frente a C (p = 0,068) y B frente a C (p = 0,140) no son significativos, así que el efecto viene sobre todo de A y B.
Formato APA: F(2, 15) = 8.89, p = .003, η² = .54.
Cuándo usar el ANOVA de un factor
- Comparas las medias de tres o más grupos independientes, como las notas de tres clases o el rendimiento con cuatro abonos.
- Hay un solo factor de agrupación. Con dos factores (método × sexo) hace falta un ANOVA de dos factores, que esta herramienta no hace.
- Las medidas repetidas en las mismas personas (antes, durante y después) no son grupos independientes; necesitan un ANOVA de medidas repetidas.
Hacer varias pruebas t en su lugar aumenta los falsos positivos: tres pruebas por pares al 5 % cada una dan cerca de un 14 % de probabilidad de al menos una falsa alarma.
Preguntas frecuentes
¿Puedo usarla con dos grupos?
Sí. El ANOVA de un factor con dos grupos equivale a una prueba t con varianzas iguales, y F es igual a t al cuadrado. En ese caso lo habitual es informar la prueba t.
Mi ANOVA es significativo. ¿Y ahora?
Mira la tabla de Tukey (HSD). Los pares con p < 0,05 son los que difieren. Una F significativa por sí sola no dice qué grupos son distintos.
¿Y si los datos no son normales?
Con unos 30 datos por grupo el ANOVA es bastante robusto. Con muestras pequeñas y asimétricas, o con valoraciones en escala, usa la prueba de Kruskal–Wallis de la herramienta de Mann–Whitney.
¿Coincide con SPSS y R?
F, p, Welch y Tukey coinciden con aov(), oneway.test() y TukeyHSD() de R. El «ANOVA de un factor» de SPSS con la prueba de homogeneidad (basada en la mediana) da los mismos números.
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