Hola
Espero que alguien me pueda explicar esto de una manera intuitiva.
¿Por qué la varianza total de todos los datos (última columna en la tabla adjunta) no es igual a la varianza total de los efectos aleatorios ANOVA (secuencia de comandos en la tabla adjunta)?
¿Qué significa esta diferencia?
Jesper
Gracias por su respuesta.
La forma en que entiendo lo que escribe es que las suposiciones de la desviación estándar total "pura" y la desviación estándar total de los efectos aleatorios ANOVA son diferentes. Sin embargo, todavía no entiendo muy bien por qué producen resultados diferentes.
Entiendo que el ANOVA toma en cuenta el hecho de que ciertos grupos de datos pueden provenir de diferentes poblaciones. Pero tengo entendido que el ANOVA intenta descomponer la variación total en componentes que provienen de, por ejemplo, dentro de la ejecución y entre ejecución. Si esos son los únicos factores en su ANOVA (como en mi ejemplo), ¿por qué las desviaciones dentro y entre ejecuciones no suman la varianza total?
Entiendo las matemáticas detrás de ambos tipos de varianza total. Lo que estoy tratando de entender es el significado del mundo real de aquellos, o la diferencia en el significado que explica los diferentes valores.
He buscado bastante la respuesta, pero todo lo que puedo encontrar es cómo calcular e interpretar los diferentes componentes de la varianza, no la varianza total.
Me parece que si rompes la varianza total en dos y vuelves a juntar las piezas, terminas con una varianza total más grande de lo que empezaste. ¿Por qué?
Jesper
