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Análisis de la varianza y la covarianza

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

El análisis de la varianza (ANOVA) es un procedimiento para asignar la varianza de la muestra a distintos orígenes y decidir si la variación deriva de la interacción dentro de los distintos grupos de población o entre ellos. Las muestras se describen en términos de variación en relación con las medias grupales y la variación de las medias grupales en relación con una media global. Si las variaciones dentro de los grupos son pequeñas en relación con las variaciones entre los grupos, se puede inferir una diferencia en las medias grupales. Se utilizan pruebas de hipótesis para cuantificar las decisiones. Statistics and Machine Learning Toolbox™ ofrece varias formas de realizar un ANOVA, incluido un objeto anova, funciones de línea de comandos y una app interactiva.

Funciones

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anovaAnalysis of variance (ANOVA) results (desde R2022b)
boxchartBox chart (box plot) for analysis of variance (ANOVA) (desde R2022b)
groupmeansMean response estimates for analysis of variance (ANOVA) (desde R2022b)
multcompareMultiple comparison of means for analysis of variance (ANOVA) (desde R2022b)
plotComparisonsInteractive plot of multiple comparisons of means for analysis of variance (ANOVA) (desde R2022b)
statsAnalysis of variance (ANOVA) table (desde R2022b)
varianceComponentVariance component estimates for analysis of variance (ANOVA) (desde R2022b)
anova1Análisis de varianza de un factor
anova2Two-way analysis of variance
anovanN-way analysis of variance
canoncorrCanonical correlation
dummyvarCreate dummy variables
friedmanFriedman’s test
kruskalwallisPrueba de Kruskal-Wallis
multcompareMultiple comparison test
aoctoolInteractive analysis of covariance

Temas

  • One-Way ANOVA

    Use one-way ANOVA to determine whether data from several groups (levels) of a single factor have a common mean.

  • Two-Way ANOVA

    In two-way ANOVA, the effects of two factors on a response variable are of interest.

  • N-Way ANOVA

    In N-way ANOVA, the effects of N factors on a response variable are of interest.

  • ANOVA with Random Effects

    ANOVA with random effects is used where a factor's levels represent a random selection from a larger (infinite) set of possible levels.

  • Other ANOVA Models

    N-way ANOVA can also be used when factors are nested, or when some factors are to be treated as continuous variables.

  • Multiple Comparisons

    Multiple comparison procedures can accurately determine the significance of differences between multiple group means.

  • Analysis of Covariance

    Analysis of covariance is a technique for analyzing grouped data having a response (y, the variable to be predicted) and a predictor (x, the variable used to do the prediction).

  • Nonparametric Methods

    Statistics and Machine Learning Toolbox functions include nonparametric versions of one-way and two-way analysis of variance.