Si hay algo que abunda en un laboratorio, aparte de café y galletas, son los datos.
Datos por aquí, datos por allá, en fin. Todos esos datos son inútiles por si solos, a menos que apliquemos técnicas estadísticas para su análisis.
La prueba ANOVA es una de las herramientas estadísticas más poderosas de las que disponemos al momento de analizar los datos obtenidos en el laboratorio, en especial para cuando queremos evaluar la precisión en la validación o verificación de un método.
Si en este momento te metes a google y buscas un software estadístico para realizar una prueba ANOVA, verás que la oferta es bastante generosa. Algunos de ellos son muy sofisticados y enfocados en este tipo de análisis. Sin embargo, Excel no se queda atrás en este aspecto.
Excel posee unos complementos de análisis estadísticos de datos dentro de los cuales está incluido el análisis tipo ANOVA. Si se compara este análisis de Excel con el dado por herramientas más sofisticada de análisis estadístico como Minitab, los resultados prácticamente son los mimos.
En este sentido, hoy quiero que aprendas a realizar una prueba ANOVA empleando Excel, y lo mejor de todo, con datos reales de un laboratorio.
¡Empecemos!
¿Qué es una prueba ANOVA?
Sin entrar en detalles muy técnicos, la prueba ANOVA es un tipo de análisis estadístico que nos permite comparar dos o más medias obtenidas a partir de una serie de conjuntos de valores.
La prueba nos permite determinar si dentro de un conjunto de medias existen diferencias significativas entre ellas. Esto se realiza con un nivel de confianza preseleccionado, generalmente de 95%.
¿Qué tipos de pruebas ANOVA existen?
Hay muchos, pero hay un tipo en particular, el ANOVA de un factor, que es el que nos interesa aquí, el cuál veremos en detalle a continuación.
Prueba ANOVA de un factor.
Puedes entender a un factor como una de las variables dentro de nuestro sistema de medición que afectan al resultado de la medida.
En este sentido, un factor podría ser por ejemplo los diferentes analistas que realizan el mismo ensayo. O también, un factor podría ser diferentes días en los que se realiza una misma prueba.
Si dentro de tu proceso de medición cambias tan solo una de estas variables es posible usar una prueba ANOVA de un solo factor.
Es decir, la prueba ANOVA de un factor es aquella en la cual se varia tan solo una variable independiente para observar su efecto sobre una variable dependiente, que para el caso de los ensayos o calibraciones corresponde al resultado de la medida.
Veamos un ejemplo.
Supongamos que deseas conocer cuál es el efecto de variar el momento en el cual se realiza una medición, como por ejemplo la de calibrar una balanza analítica. Para observar este efecto se realizarían series de medidas repetidas distribuidas en diferentes días de ensayo, tal como se indica en la siguiente tabla.
En este ejemplo, en cada día se obtiene una medida promedio. En este caso usaríamos una prueba ANOVA de un factor para determinar si existe al menos un valor promedio que resulte diferente de los demás.
Esto a su vez permitiría determinar si los resultados son precisos cuando se varían el día en que se realiza el ensayo, algo muy útil en la validación o verificación de métodos.
¿Cuándo usar una prueba ANOVA en el laboratorio?
La prueba ANOVA resulta útil cuando es necesario evaluar los datos obtenidos durante el proceso de validación o verificación de métodos.
Específicamente, esta prueba te permite evaluar los valores obtenidos durante el protocolo de evaluación de la precisión bajo condiciones de precisión intermedia o lo que es lo mismo, cuando se realizan pruebas de reproducibilidad intra-laboratorio.
En este tipo de pruebas, por ejemplo, dos o más analistas llevan a cabo una serie de medidas repetidas bajo condiciones de repetibilidad.
A partir de los resultados obtenidos es posible obtener un valor promedio por cada analista. Es aquí donde la prueba resulta útil.
Antes de comenzar a utilizar la prueba ANOVA debes tener instalado el complemento en Excel, no te preocupes, te lo explico en seguida.
¿Cómo instalar el complemento de análisis de datos en Excel?
Para poder usar la prueba ANOVA en Excel es necesario activar un complemento de análisis de datos que vienen integrado en el software y que por defecto está desactivado.
Para hacer esto sigue estos pasos:
Paso 1: Abre un nuevo archivo en Excel y haz clic en la pestaña archivo.
Paso 2: Dirígete en la etiqueta opciones y haz clic ella.
Paso 3: Ingresa en la opción complementos.
Después de realizar el paso anterior aparecerá una ventana emergente. En esta ventana busca y haz clic sobre la opción complementos.
Paso 4: Dirígete a la opción complementos de Excel.
Después del paso anterior se abrirá una ventana emergente dentro de la cual se encuentra, en la parte inferior, la opción complementos de Excel.
Selecciona la opción complementos de Excel y has clic en el botón Ir.
Paso 5. Activa la opción análisis de datos.
Después de realizar el paso anterior se abre una ventana emergente como la indicada a continuación. En esta ventana activa la casilla herramientas para análisis y haz clic en el botón aceptar.
Paso 6. Verifica que la opción análisis de datos esté activa.
Dirígete a la pestaña Datos, opción Análisis y revisa que esté activa la función de análisis de datos. Encontrarás esta función en la parte superior derecha de la pestaña Datos.
Cómo realizar una prueba ANOVA de un solo factor en Excel paso a paso.
Para este ejemplo vamos a usar el siguiente conjunto de datos.
Estos datos representan los resultados obtenidos al realizar medidas de la alcalinidad total en agua en 3 días diferentes. En cada día se realizaron 10 medidas bajo condiciones de repetibilidad.
Paso 1. Ingresa los valores a Excel.
Después de obtener tus resultados los vas a ingresar en una nueva hoja de Excel de la siguiente manera.
Paso 2. Abre la opción análisis de Datos.
Dirígete a la opción análisis de datos y haz clic en ella. Si por algún motivo esta opción está desactivada repite los pasos descritos en el apartado anterior: Cómo instalar el complemento de análisis de datos en Excel.
Al hacer clic en la opción análisis de datos aparecerá una ventana emergente. Busca la opción análisis de varianza de un factor, selecciónala y haz clic en aceptar.
Paso 3. Ajusta los parámetros de la prueba.
Después del paso anterior se abrirá una ventana emergente como la siguiente:
Lo primero que debes hacer en este paso es seleccionar el rango de entrada. Para ello haz clic sobre el icono de la flecha y selecciona los valores relacionados con el rango de entrada.
En este paso es importante que incluyas en la selección los encabezados colocados en cada serie de datos. Estos encabezados corresponden al nombre colocado en la celda que se ubica justo encima de cada serie de datos. Para el ejemplo en cuestión se tienen tres encabezados: Dia 1, Dia 2 y Dia 3.
Después de seleccionar estos datos vas a seleccionar la opción nombrada como: agrupado por columnas.
En este punto ten en cuenta la manera en la cual ingresas los valores a la hoja de Excel. Te recomiendo que siempre ingreses los datos agrupando las series de datos por columnas, tal como se indica en el ejemplo.
Ahora selecciona la opción rótulos en primera fila y escribe un alfa de 0,05.
Paso 4. Selección la opción de salida de la prueba.
Una vez ajustados estos parámetros selecciona el lugar dentro de Excel donde quieres que se muestres los resultados de la prueba ANOVA. Te recomiendo seleccionar la opción rango de salida.
Al hacer clic en esta opción puedes seleccionar una celda que esté ubicada cerca de los datos que hayas ingresado para tener una mejor lectura cuando aparezcan los datos.
Después de ajustar estos parámetros has clic en el botón aceptar de la ventana emergente. Después de realizar estos pasos se generan los resultados de la prueba ANOVA.
A continuación, te indico cómo interpretar estos resultados.
Cómo interpretar los resultados de una prueba ANOVA en Excel.
Los resultados obtenidos que ofrece la prueba ANOVA realizada para el ejercicio anterior se indican en las siguientes dos tablas:
En la primera tabla encontramos un resumen de valores. Dentro de estos se encuentran los valores de promedio y varianza para cada conjunto de datos. En nuestro ejemplo se obtienen tres valores de promedio y tres valores de varianza.
La segunda tabla muestra los resultados que nos interesan. En la primera columna de esta segunda tabla se indica cuál es el origen de la variación. Si consideras la columna que dice “entre grupos” ésta indica cuál es la variabilidad que se presenta al comparar los valores entre los conjuntos de datos.
El valor que es útil para determinar si existen diferencias estadísticamente significativas es el indicado en la columna “Probabilidad”. El valor que se indica en esta celda corresponde al P valor de la prueba ANOVA.
Si este valor es mayor a 0,05 podemos establecer que las medias del conjunto de datos no presentan diferencias estadísticamente significativas.
Para el ejemplo en cuestión, como el valor es mayor a 0,05 se puede tener una seguridad elevada de que el valor promedio obtenido en el día 1 es igual al día 2 y al día 3.
Ideas para comer en el camino
La prueba ANOVA es una herramienta imprescindible al de comparar valores promedio y establecer la existencia de diferencias significativas entre las mismas.
El tipo más usado para realizar esta evaluación es la prueba ANOVA de un solo factor.
Esta herramienta es útil para realizar una evaluación de los datos obtenidos en protocolos de validación o verificación de métodos.
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Hasta la próxima!
