Se usa el One Way ANOVA para testar la hipótesis de que las medias de dos o más grupos son o no son significativamente diferentes unas de las otras.
También ofrece estadísticos a nivel grupal para la variable dependiente.
Nos proporciona, además, un test de igualdad de varianzas, una nube de puntos de medias de grupo y un test de rango de comparaciones múltiples y contrastes.
Con este último estadístico se describe la naturaleza de las diferencias de grupo.
Ejemplo
Un gerente de ventas quiere determinar el número óptimo de días de entrenamiento para algunos empleados nuevos.
Hasta el momento tiene los datos del desempeño de los tres siguientes grupos:
Empleados con uno, dos y tres días de entrenamiento.
Para empezar el análisis de esos datos traemos el archivo salesperformance.sav
Antes de correr el ANOVA es necesario graficar las medias y los errores típicos.
Menú principal → Gráficos → Generador de gráficas → galería de barras → lista de tipos de gráfica.
Arrastramos con el mouse el ícono de Simple Bar dentro del espacio superior.
Arrastramos Score on training exam en el eje de la Y’s.
Con el botón derecho del mouse, hacemos click en Sales training group y elegimos Nominal para el nivel de medida.
Arrastramos Sales training en el eje de las X’s; luego hacemos click en Element Properties.
Error tìpico en la Barra de Error Represent group; → aplicar → Aceptamos
En la tabla 12.1 de resultados aparecerán las siguientes gráficas de error. En las que observamos que la longitud de los whiskers se hacen más pequeñas a medida que aumentan los días de entrenamiento.

Esto podría significar que las varianzas de las muestras son diferentes entre sí.
En el siguiente acápite aprenderemos a interpretar los demás resultados.
La variación de las varianzas en los datos de las muestras es muy importante, puesto que ANOVA asume la igualdad de varianzas a lo largo de los grupos.
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