¿Cuáles son las limitaciones de ANOVA en SPSS?

Un análisis de variación unidireccional, o ANOVA, es un método estadístico que se utiliza para comparar las medias de más de dos conjuntos de datos, para ver si son estadísticamente diferentes entre sí. SPSS, un paquete de análisis estadístico, permite el uso de un ANOVA unidireccional en su amplio conjunto de procedimientos. Sin embargo, el ANOVA no es una prueba perfecta y, en determinadas circunstancias, proporcionará resultados engañosos.

La prueba ANOVA asume que las muestras utilizadas en el análisis son "Muestras aleatorias simples". Esto significa que se toma una muestra de individuos (puntos de datos) de una población más grande (un grupo de datos más grande). Las muestras también deben ser independientes, es decir, no se afectan entre sí. El ANOVA es generalmente adecuado para comparar medias en estudios controlados, pero cuando las muestras no son independientes, se debe utilizar una prueba de medidas repetidas.

ANOVA asume que los datos de los grupos se distribuyen normalmente. La prueba aún puede llevarse a cabo si este no es el caso, y si la violación de esta suposición es solo moderada, la prueba sigue siendo adecuada. Sin embargo, si los datos están muy lejos de la distribución normal, la prueba no proporcionará resultados precisos. Para evitar esto, transforme los datos con la función "Compute" de SPSS antes de ejecutar el análisis, o utilice una prueba alternativa como la de Kruskal-Wallace.

Otra limitación de ANOVA es que asume que los grupos tienen desviaciones estándar iguales o muy similares. Cuanto mayor sea la diferencia en las desviaciones estándar entre los grupos, mayor será la probabilidad de que la conclusión de la prueba sea inexacta. Al igual que el supuesto de distribución normal, esto no es un problema siempre que las desviaciones estándar no sean muy diferentes y los tamaños de muestra de cada grupo sean aproximadamente iguales. Si este no es el caso, una prueba de Welch es una mejor opción.

Cuando ejecuta un ANOVA en SPSS, el valor F resultante y el nivel de significancia solo le dicen si al menos un grupo en su análisis es diferente de al menos otro. No le dice cuántos grupos, o qué grupos, difieren estadísticamente. Para determinar esto, se deben realizar comparaciones de seguimiento. Esto rara vez es un problema en análisis pequeños, pero cuanto mayor sea el número de grupos incluidos en el prueba de seguimiento, mayor es la probabilidad de cometer un error de Tipo I, que es asumir un efecto donde hay no es uno.