Lección 9 del curso Estadística Inferencial Paramétrica.
En la lección anterior vimos qué es y cómo aplicar la prueba t (o t-test) pareada (o prueba t para muestras dependientes). Y con lo visto en esa lección completamos el módulo 3 de este curso en donde vimos las principales pruebas t que pueden ser usadas en Ciencia de Datos.
En este cuarto y último módulo del curso nos enfocaremos en otro conjunto de pruebas conocidas como el Análisis de Varianza (o ANOVA por sus siglas en Inglés: Analysis of Variance), que permiten comparar las medias de más de dos grupos desde el punto de vista estadístico.
Y específicamente en esta lección veremos en qué consiste la prueba ANOVA de un factor. Así que vamos a entender qué es el análisis de varianza y a qué se refiere el término «factor». Y al final veremos cómo abordar una prueba de hipótesis usando ANOVA de un factor con ayuda de Python.
Así que comencemos entendiendo qué es el análisis de varianza, qué es la prueba ANOVA de un factor y veamos un sencillo ejemplo numérico asociado a esta prueba:
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Como acabamos de ver, las pruebas ANOVA nos permiten comparar desde el punto de vista estadístico las medias de tres o más grupos.
Específicamente, lo que haremos será calcular las varianzas intragrupales (es decir la varianza al interior de cada grupo) y las varianzas intergrupales (entre grupos) y comparar estos dos valores. Y esta comparación nos arroja la estadística «F» que es precisamente la estadística usada en las pruebas ANOVA.
Y es importante tener en cuenta que en este primer tipo de prueba, el factor se refiere a la variable categórica cuyos niveles se usan para definir cada una de los grupos que se compararán durante la prueba.
Así que habiendo visto un ejemplo numérico del cálculo de la estadística F y teniendo claras las principales características de la prueba ANOVA de un factor, ya estamos listos para ver cómo usar Python para llevar a cabo esta prueba:
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Y con este ejemplo práctico ya hemos visto lo sencillo que resulta desarrollar una prueba ANOVA de un factor en un set de datos usando Python y librerías como Scipy y «pingouin».
Así que teniendo claro en qué consiste esta prueba y cómo realizarla con ayuda de Python ya estamos listos para ver cómo extender este análisis a múltiples factores o variables categóricas. Así que en la próxima lección veremos precisamente qué es y cómo se aplica una prueba ANOVA multifactorial.
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