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Esteban Rojo Romero
hace 7 años
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1 Proyecto Ciudadano Científico II Módulo Preparatorio de Estadísticas ANOVA (Análisis de Varianza) en STATA El módulo a continuación provee al usuario un grupo de instrucciones para llevar a cabo un análisis ANOVA (Análisis de Varianza) usando el programado STATA. Hemos preparado una presentación de Powerpoint que acompaña este tutorial donde se discute el significado de ANOVA. Utilizaremos los datos del proyecto de Costas de la Prof. Maritza Barreto, recopilados del 8 de junio de 2013 al 5 de abril de Identifica y abre el programa STATA. La pantalla de inicio se muestra a continuación: La pantalla central, Results, muestra todos los resultados. En la barra superior, encuentras el menú tradicional de STATA y un menú de íconos donde puedes acceder a las instrucciones más comunes de forma inmediata. Ejemplos son Open, Print, Data Editor, Data Browser y Search. La ventana a la derecha, Variables, contiene información sobre las variables que se están utilizando en el análisis. 1

2 2. Ahora importaremos datos de Excel a STATA. Primero debes preparar una tabla en Excel que contenga solo los nombres de las variables en la primera fila y luego los valores de las variables en las filas subsiguientes. Ese archivo debe prepararse de la forma más sencilla posible para minimizar evitar problemas durante la transferencia. A continuación presento la hoja de datos de Excel que importaremos a STATA. 2

3 3. Para importar este archivo a STATA, selecciona File è Import è Excel Spreadsheet en el menú principal. Verás la siguiente pantalla: Selecciona el archivo de Excel con los datos que deseas importar a STATA usando la función de browse. Verás el contenido a ser importado en la ventana titulada Preview. Como tus variables se ubican en la primera fila del archivo de Excel, haz una marca de cotejo en la opción Import first row as variable names. Luego presiona OK. Verás la siguiente pantalla: 3

4 4. Si la importación de archivos fue exitosa, verás la siguiente ventana de STATA, donde se observan las variables importadas en la ventana de variables a la derecha. La instrucción realizada aparece en la ventana central de Results. Cualquier error aparecería también en esta ventana. 5. Si deseas ver los datos importados de Excel en STATA puedes hacerlo a Través de Data Browser. Si deseas modificarlos, debes hacerlo en Data Editor. Ambas opciones aparecen en la barra de íconos o en el menú tradicional, bajo View è Data Editor è Edit, si deseas editar datos, o View è Data Editor è Browse, si solo deseas ver los datos. Al escoger la última opción, verás la siguiente ventana: 4

5 6. Ahora realizaremos el análisis de ANOVA. Busca en el menú principal (arriba) Statistics è Linear models and related è ANOVA/MANOVA è One- way ANOVA. Verás la ventana que se muestra a continuación. Selecicona ANCHO como Response Variable, y ESTACION como Factor Variable. La variable respuesta es la dependiente, la que seleccionas para estudiar más a profundidad y realizar el análisis. La variable factor es la que usas para agrupar los datos. En este caso nos interesa analizar el ancho de playa por estación. Podemos concluir que los promedios de ancho de playa son distintos y estadísticamente significativos al analizarlos por estación? 5

6 Presiona OK, y verás el siguiente resultado en la ventana de results:. oneway ANCHO ESTACION Analysis of Variance Source SS df MS F Prob > F > Between groups Within groups > Total Bartlett's test for equal variances: chi2(3) = Prob>chi2 = 0 >.002 Esta tabla muestra los resultados de un análisis de ANOVA Unilateral, donde se investiga una sola fuente de variación (o factor). Recuerda de la presentación de ANOVA que la suma total de cuadrados (TOTAL) se compone de la suma dentro de grupos (Within groups) y la suma entre grupos (Between groups). Si la suma entre grupos es mayor que dentro de cada grupo, es un indicio que las variaciones en promedios observadas entre grupos pueden ser estadísticamente significativas. La suma dentro de grupos (Within groups) es la que mide los residuales dentro de cada grupo, el efecto de error ( ). La suma entre grupos (Between groups)es la que mide la variación entre grupos ( ). MS es el Promedio de Cuadrados, o Mean Square. Se obtiene dividiendo la suma de cuadrados (SS) por los grados de libertad (df). El promedio de cuadrados (MS) entre grupos es El promedio de cuadrados (MS) dentro de grupos es

7 El estadístico F indica si la variación en promedios entre grupos es estadísticamente significativa. Se calcula dividiendo el promedio de cuadrados entre grupos por el promedio de cuadrados dentro de grupos (6.62). Prob > F es el nivel de significancia del estadístico F. Representa la probabilidad que el estadístico F no sea significativo. En este caso es , o menor de 1%. Esto implica que el estadístico F es significativo al 1%. Podemos interpretar este resultado de la siguiente manera: los promedios de ancho de playa por estación son distintos y estadísticamente significativos al 1%. 7. Es importante identificar correctamente la variable respuesta y la variable factor. Podemos decir que la variable respuesta es la que nos interesa estudiar, y la variable factor es aquella que define los grupos a ser comparados para saber si los promedios de cada grupo son iguales o no. 8. En este caso, debemos pensar si tiene sentido intentar alguna otra combinación de variables respuesta y factor. La teoría también me puede informar sobre cuáles combinaciones tienen sentido. Siguiendo el procedimiento descrito anteriormente, puedes intentar diferentes combinaciones para observar cuáles resultados resultan ser estadísticamente significativos. Es importante recordar que aunque un resultado sea estadísticamente significativo, no implica automáticamente que el análisis tenga sentido o valor. Por ejemplo, tiene sentido analizar salinidad por ancho de playa? De inicio, el sentido común nos dice que no tiene sentido que el promedio de salinidad varíe significativamente por ancho de playa. Tampoco está fundamentado en algún análisis teórico que nos lleve a hacer este pareo. En efecto, cuando realizamos este análisis, podemos observar que el estadístico F es 0.20, con un valor P (Prob > F) de , lo que podemos interpretar como un resultado que no es estadísticamente significativo. Intentemos el análisis con la variable respuesta salinidad y la variable factor estación. Una vez más, esperamos que los resultados no sean estadísticamente significativos ya que el sentido común nos lo indica, y no hay fundamento teórico para este pareo de variables. Al realizar el análisis, podemos observar que los resultados no son estadísticamente significativos, ya que el estadístico F es 0.89, y su valor P (o Prob > F) es 0.45, lo que indica que los resultados no son significativos al 1%, 5% o 10%. El propósito de este tutorial ha sido presentar material introductorio sobre el análisis de varianza usando STATA. Les exhorto a explorar el programa y las múltiples posibilidades de análisis que provee. 7

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