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Calculadora de Anova One Way

Estadísticas Gratis Instantáneo Privado

Utiliza la Calculadora de Anova One Way (Análisis of Varianza & F-Test) en CalcuSolve gratis. Obtén estimaciones inmediatas, precisas y detallada.

Revisado por Ahmad Faraz · BSCS

Última actualización: Agosto 2026

Pautas Editoriales

⚙ Valores de Entrada

📊 Resultados

F-Statistic & Null Hypothesis Verdict Resumen

F-Statistic: 0.000 (df: 2, 0) ➔ Not Significant | Effect Size η²: 100.0%

Calculated F-Statistic

F = 0.0000 (df₁ = 2, df₂ = 0)

✦ Statistical Hypothesis Test Decision

FAIL TO REJECT NULL HYPOTHESIS H₀ (p ≥ 0.05): Insufficient statistical evidence of difference among group means.

entre-Groups (Treatment): SS, df, MS

SSB = 84.667 | df = 2 | MSB = 42.333

Within-Groups (Error / Residual): SS, df, MS

SSW = 0.000 | df = 0 | MSW = 0.000

Total Sum de Squares (SST) & Total df

SST = 84.667 | df = 2

Effect Size (Eta-Squared η² & Omega-Squared ω²)

η² = 1.0000 (100.0%) | ω² = 1.0000

✦ Individual Group Sample Sizes & Means

G1 (n=1): x̄ = 12.00 | G2 (n=1): x̄ = 18.00 | G3 (n=1): x̄ = 25.00

✦ ANOVA Resumen Table & Post-Hoc Diagnóstico

One-Way Analysis of Variance (ANOVA) Summary: Evaluated 3 treatment groups across 3 total observations (Grand Mean: 18.333): [1. ANOVA Omnibus Table]: **Between-Groups (Treatment)**: SS = 84.67, df = 2, MS = 42.33 | **Within-Groups (Error)**: SS = 0.00, df = 0, MS = 0.00 | **Total**: SS = 84.67, df = 2. [2. Test Statistic]: **F = 0.0000** (F = MSB / MSW). [3. Hypothesis Verdict]: **FAIL TO REJECT NULL HYPOTHESIS H₀ (p ≥ 0.05): Insufficient statistical evidence of difference among group means.** [4. Effect Size]: **Eta-Squared η² = 1.0000** (100.0% of total variance attributable to group membership) and **Omega-Squared ω² = 1.0000**. [5. Post-Hoc Recommendation]: Omnibus test is non-significant; pairwise post-hoc tests are not indicated.

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📐 Fórmula

One-Way Analysis de Variance (ANOVA) Omnibus formulas: Grand Mean: X_grand = Σ_j=1^k Σ X_ijN Sum de Squares entre: SSB = Σ_j=1^k n_j ( X_j - X_grand)^2, df_b = k - 1 Sum de Squares dentro de: SSW = Σ_j=1^k Σ (X_ij - X_j)^2, df_w = N - k Mean Squares: MSB = (SSB ÷ df_b), MSW = (SSW ÷ df_w) ANOVA F-Statistic: F = (MSB ÷ MSW) Eta-Squared (Effect tamaño): ^2 = (SSB ÷ SST) = (SSB ÷ SSB + SSW) Omega-Squared: ^2 = (SSB - (k - 1)MSW ÷ SST + MSW)

💡 Ejemplo Práctico

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Ejemplo de aplicación: Al introducir los datos de prueba en la Calculadora de Anova One Way con valores estándar de referencia, la herramienta procesa las magnitudes de entrada y genera el resultado desglosado con total precisión matemática y visualización inmediata.

📖 Acerca de Calculadora de Anova One Way

La Calculadora de Anova One Way

Cómo usar esta calculadora

Introduce tu Group 1 Data (comma o space separated), Group 2 Data (comma o space separated), Group 3 Data (comma o space separated), Group 4 Data [Optional] (comma o space separated), Significance Level (α) — α = 0.05 (Estándar 95% Confidence), α = 0.01 (Strict 99% Confidence), α = 0.10 (Exploratory 90% Confidence). Los resultados se actualizan al instante al cambiar cualquier valor — sin botón de envío.

La Fórmula

One-Way Analysis de Variance (ANOVA) Omnibus formulas: Grand Mean: X_grand = Σ_j=1^k Σ_i=1^n_j X_ijN Sum de Squares entre: SSB = Σ_j=1^k n_j (X_j - X_grand)^2, df_b = k - 1 Sum de Squares dentro de: SSW = Σ_j=1^k Σ_i=1^n_j (X_ij - X_j)^2, df_w = N - k Mean Squares: MSB = (SSB)/(df_b), MSW = (SSW)/(df_w) ANOVA F-Statistic: F = (MSB)/(MSW) Eta-Squared (Effect tamaño): ^2 = (SSB)/(SST) = (SSB)/(SSB + SSW) Omega-Squared: ^2 = (SSB - (k - 1)MSW)/(SST + MSW)

Ejemplo práctico

For example, comparing 3 independent groups with \ each: Group 1 [12, 15, 14, 11, 13]), Group 2 [18, 17, 20, 19, 16]), and Group 3 [25, 23, 24, 28, 26]): With \ and Grand Mean \, \, \) and \, \). The F-statistic is \ (p < 0.0001), confirming highly significant treatment differences with \ (92.9% of variance explained).

Qué significan tus resultados

Usa tu resultado como punto de partida y valídalo en el contexto de tu caso de uso específico. Prueba dos o tres variaciones de los datos de entrada para comprender la sensibilidad del resultado a tus hipótesis clave. Para decisiones de alto impacto, contrasta con una fuente secundaria o un experto en la materia antes de actuar.

💡 Estándares Metodológicos y Precisión de Cálculo

Todos los cálculos se ejecutan íntegramente en su navegador del lado del cliente bajo estrictos estándares de privacidad y seguridad.
Los resultados se ofrecen con fines formativos y analíticos; corrobore aplicaciones críticas con profesionales acreditados.
Asegúrese de introducir los datos cuantitativos en las unidades pertinentes seleccionadas para garantizar la máxima exactitud.
Se recomienda recalcular periódicamente los escenarios ante variaciones en las variables de partida o condiciones del entorno.

Fuentes: Asociación Española de Normalización (UNE) · Organización Internacional de Normalización (ISO)

Los resultados son exclusivamente para fines informativos y educativos. Consulte siempre a un profesional cualificado para decisiones críticas.