En estadística, el análisis de varianza (anova) es una forma de analizar diferentes grupos de datos para ver si están relacionados o son similares. Una prueba importante dentro de anova es el error cuadrático medio (mse). esta cantidad es una forma de estimar la diferencia entre los valores pronosticados por un modelo estadístico y los valores medidos del sistema real. el cálculo de la mse raíz se puede hacer en unos pocos pasos sencillos.
suma de errores cuadrados (sse)
calcular la media global de cada grupo de conjuntos de datos. por ejemplo, digamos que hay dos grupos de datos, conjunto a y conjunto b, donde conjunto a contiene los números 1, 2 y 3 y conjunto b contiene los números 4, 5 y 6. la media del conjunto a es 2 (que se encuentra en sumando 1, 2 y 3 juntos y dividiendo por 3) y la media del conjunto b es 5 (se encuentra sumando 4, 5 y 6 juntos y dividiendo por 3).
restar la media de los datos de los puntos de datos individuales y cuadrar el valor resultante. por ejemplo, en el conjunto de datos a, restar 1 por la media de 2 da un valor de -1. cuadrar este número (es decir, multiplicarlo por sí mismo) da 1. repetir este proceso para el resto de los datos del conjunto a da 0, y 1, y para el conjunto b, los números son 1, 0 y 1 también .
Suma todos los valores al cuadrado. del ejemplo anterior, al sumar todos los números cuadrados se obtiene el número 4.
calculando la raíz mse en anova
encuentre los grados de libertad de error restando el número total de puntos de datos por los grados de libertad de tratamiento (el número de conjuntos de datos). en nuestro ejemplo, hay seis puntos de datos totales y dos conjuntos de datos diferentes, lo que da 4 como los grados de libertad para el error.
Divida la suma de cuadrados de error por los grados de libertad para el error. Continuando con el ejemplo, dividir 4 por 4 da 1. este es el error cuadrático medio (mse).
tomar la raíz cuadrada de la mse. concluyendo el ejemplo, la raíz cuadrada de 1 es 1. por lo tanto, la raíz mse para anova es 1 en este ejemplo.