Calculadora ANOVA de 3 vías

Si quieres calcular un análisis de varianza de 3 vías en línea, sólo tienes que seleccionar tres variables nominales y una variable métrica. A continuación se calcularán los resultados de un ANOVA de tres vías.

En los resultados, primero se muestran las hipótesis y luego la tabla con los efectos principales calculados y los efectos de interacción.

ANOVA DE 3 VÍAS

Un ANOVA de 3 vías, también conocido como ANOVA de tres factores, es una prueba estadística utilizada para determinar los efectos de tres variables categóricas independientes (o factores) sobre una variable dependiente continua. También evalúa las interacciones entre estos tres factores. En otras palabras, un ANOVA de 3 vías es una ampliación del ANOVA de una y dos vías para situaciones en las que hay tres factores independientes.

Posibles resultados:

1. Efectos principales para cada uno de los tres factores:
   • Efecto del factor A sobre la variable dependiente, ignorando los factores B y C.
   • Efecto del factor B sobre la variable dependiente, ignorando los factores A y C.
   • Efecto del factor C sobre la variable dependiente, ignorando los factores A y B.
2. Efectos de interacción bidireccionales entre pares de factores:
   • Efecto de interacción entre los factores A y B, ignorando el factor C.
   • Efecto de interacción entre los factores A y C, ignorando el factor B.
   • Efecto de interacción entre los factores B y C, ignorando el factor A.
3. Efecto de interacción de tres vías entre los tres factores:
   • Efecto de interacción entre los factores A, B y C. De este modo se comprueba si las interacciones bidireccionales son coherentes en todos los niveles del tercer factor.

La idea que subyace a estas pruebas es evaluar no sólo cómo afecta cada factor de forma independiente a la variable dependiente, sino también cómo lo hacen las combinaciones de factores. Por ejemplo, una interacción bidireccional indica que el efecto de un factor depende del nivel de otro factor.

Los resultados de un ANOVA de 3 vías pueden ser complejos y requieren una interpretación cuidadosa. Si se detectan interacciones significativas, es habitual realizar pruebas post hoc o trazar gráficos de interacción para comprender mejor la naturaleza de estas interacciones.