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dc.contributor.advisorSordo García, Carmen María 
dc.contributor.authorCasal Tellería, Juan
dc.contributor.otherUniversidad de Cantabriaes_ES
dc.date.accessioned2022-11-21T13:00:50Z
dc.date.available2024-07-13T23:05:37Z
dc.date.issued2022-07-13
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10902/26527
dc.description.abstractEn este trabajo se procede a explicar un método de análisis de datos que es el análisis de la varianza, para así profundizar un poco más en los conocimientos que hay detrás de este método que nos permite comparar medias de diferentes poblaciones para así poder sacar conclusiones de forma precisa. Dentro de este método nos vamos a encontrar con dos métodos de análisis de varianza que son el test t-Student y el ANOVA. Dependiendo de las condiciones que tengamos de partida se usará un método u otro. En cada método se explica la distribución en la que se basan los métodos, es decir, la distribución t de Student es la base del test t-Student mientras que la base del ANOVA es la distribución F de Snedecor. Ambos métodos se explican de forma teórica a partir de ecuaciones y el procedimiento para usar el método correctamente para cada subtipo que hay dentro del método. Por último, se va a llevar a un ordenador, concretamente a la herramienta o software R, todo lo que hemos explicado teóricamente porque hoy en día se trabaja desde el ordenador y no con papel y boli. En este apartado se explica qué comandos se usa, cómo se usa y qué resultados nos da esos comandos.es_ES
dc.description.abstractIn this paper we proceed to explain a method of data analysis which is the analysis of variance, in order to deepen a little more in the knowledge behind this method that allows us to compare means of different populations in order to draw conclusions accurately. Within this method we are going to find two methods of analysis of variance which are the t-Student test and ANOVA. Depending on the starting conditions, one method or the other will be used. In each method the distribution on which the methods are based is explained, i.e. Student's t-distribution is the basis of the t-Student test while the basis of ANOVA is the Snedecor's F-distribution. Both methods are explained theoretically from equations and the procedure to use the method correctly for each subtype within the method. Finally, everything that we have explained theoretically is going to be taken to a computer, specifically to the R tool or software, because nowadays we work from the computer and not with paper and pen. This section explains which commands are used, how they are used and what results these commands give us.es_ES
dc.format.extent21 p.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.subject.otherAnálisis de la Varianzaes_ES
dc.subject.otherTest T-Studentes_ES
dc.subject.otherTest ANOVAes_ES
dc.subject.otherF de Snedecores_ES
dc.titleTécnicas de análisis de datos : análisis de la varianzaes_ES
dc.title.alternativeData analysis techniques : analysis of variancees_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessRightsopenAccesses_ES
dc.description.degreeGrado en Administración y Dirección de Empresases_ES


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