El análisis de varianza es la técnica estadística que nos posibilita el análisis de los datos en el contexto de las investigaciones de corte experimental, en sentido amplio, lo que da cabida a estudios de corte cuasiexperimental, ex post facto. En todos los casos, nos permitirá el adecuado contraste de hipótesis y la estimación de los correspondientes parámetros. Como creemos que el manejo del soporte estadístico por parte del investigador debe ser reflexivo y crítico, es por lo que en este trabajo se trata de presentar el contenido de los diferentes capítulos con la suficiente profundidad teórica para hacer comprensibles los fundamentos lógicos y estadísticos de la técnica, sin olvidar la clarificación de la resolución práctica e informática de los distintos diseños analizados. Se incluyen en la obra las referencias precisas para hacer comprensibles los modelos subyacentes a cada una de las aplicaciones previstas (diseños de uno y dos factores, equilibrados y no equilibrados, à), con extensión a los modelos de efectos fijos, aleatorios y mixtos. Especial atención merece el análisis y tratamiento de las condiciones subyacentes para la aplicación de los diversos modelos de ANVA.1. Introducción conceptual 2. Implicaciones estadísticas en los diseños básicos de ANVA 3. Análisis de varianza para una única variable independiente (diseños de ANVA de un factor) 3.1. Formalización teórica del ANVA para un factor en un diseño completamente aletorizado 3.2. Resolución del ANVA de un factor 3.3. Suposiciones respecto al modelo general 3.3.1. Modelo I: Efectos fijos 3.3.2. Modelo II: Efectos aleatorios (componentes de varianza) 3.4. Diferentes tamaños en las muestras de los grupos 3.5. Conclusiones estadísticas 3.6. Ejemplos de aplicación de los diseños de ANVA de un factor 3.7. Resolución informática de los ejemplos propuestos en este capítulo 4. Analisis de varianza para un factorial de dos factores en un diseño completamente aleatorizado 4.1. Conceptualización del diseño factorial Ax B, con interacción y n unidades experimentales por combinación de tratamiento 4.2. Proceso de resolución del ANVA 4.3. Cálculo de los valores F 4.4. Análisis de tendencia en los diseños factoriales 4.5. Ejemplos de aplicación de los diseños CA de dos factores 4.6. Resolución infonndtica de los ejemplos propuestos en este capItulo 5. Condiciones paramétricas de aplicación del análisis de varianza 5.1. El término de error experimental en los modelos estadísticos de ANVA 5.2. Condiciones subyacentes en el ANVA referidas al término de error 5.3. Contrastes para venficar el cumplimiento de las condiciones de la variable aleatoria e 5.3.1. Norrnalidad 5.3.2. Homogeneidad de las varianzas (homoscedasticidad) 5.3.3. Independencia 5.4. Efectos del no cumplimiento de las condiciones 5.4.1. Normalidad 5.4.2. Homogeneidad de las varianzas (homoscedasticidad) 5.4.3. Independencia 5.4.4. Valores F menores que uno 5.4.5. Transformaciones en la variable 5.5. Pruebas alternativas no paramétricas 5.6. Ejemplos de comprobación de condiciones 5.6.1. Normalidad 5.6.2. Homogeneidad de las varianzas 5.6.3. Independencia 5.6.4. Conclusiones Apéndice Bibliografía
