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Análisis de varianza y covarianza

Análisis paramétrico y no paramétrico de la varianza, análisis interactivo y no interactivo de la covarianza, comparaciones múltiples

Funciones

anova1Un análisis unidireccional de la varianza
anova2El análisis bidireccional de la varianza
anovanEl análisis de varianza de N-Way
aoctoolEl análisis interactivo de la covarianza
canoncorrLa correlación canónica
dummyvarCrear variables ficticias
friedmanLa prueba de Friedman
kruskalwallisLa prueba de Kruskal-Wallis
multcomparePrueba de comparación múltiple

Ejemplos y procedimientos

ANOVA de un solo sentido

Utilice ANOVA unidireccional para determinar si los datos de varios grupos (niveles) de un solo factor tienen una media común.

ANOVA de dos vías

En ANOVA de dos vías, los efectos de dos factores en una variable de respuesta son de interés.

-Way ANOVAN

ANOVA in-Way, los efectos de los factores en una variable de respuesta son de interés.N N

ANOVA con efectos aleatorios

ANOVA con efectos aleatorios se utiliza cuando los niveles de un factor representan una selección aleatoria de un mayor (infinito) conjunto de niveles posibles.

Otros modelos ANOVA

ANOVA también se puede utilizar cuando se anidan factores, o cuando algunos factores deben tratarse como variables continuas.N

Comparaciones múltiples

Los procedimientos de comparación múltiples pueden determinar con precisión la importancia de las diferencias entre múltiples medios de grupo.

Análisis de covarianza

El análisis de la covarianza es una técnica para analizar los datos agrupados que tienen una respuesta (, la variable que se predice) y un predictor (, la variable utilizada para hacer la predicción).yx

Métodos no paramétricos

funciones incluyen versiones no paramétricas de un análisis unidireccional y bidireccional de varianza.Statistics and Machine Learning Toolbox™

Conceptos

Introducción al análisis de varianza

El análisis de varianza (ANOVA) es un procedimiento para asignar la varianza de la muestra a diferentes fuentes y decidir si la variación surge dentro o entre diferentes grupos de población.