Análisis de la varianza

El análisis de la varianza (ANOVA) surge al quererse encontrar las causas que provocan determinados efectos, como sería el querer encontrar que tipo de producto es más apreciado, qué nivel de precios interesa desde la óptica del beneficio de las ventas o qué tipo de actuación promocional es más atractiva para los distribuidores o para los consumidores.

Una de las principales maneras de abordar estos retos es mediante la experimentación (manipulación intencionada) de una o más variables para ver que consecuencias generan en otras. A pesar de esta base de experimentación, ANOVA permite explotar datos obtenidos mediante encuesta, o sea, no propiamente experimentales.

ANOVA distingue entre variables dependientes y independientes, por lo que es un método de dependéncia, y eso lo diferencia de otros análisis como el de regresión y el discriminante.

Cuando se tiene una variable dependiente (ventas, satisfacción, valoración de un producto o marca, intención de compra, etc) y una variable interdependiente (edad, sexo, residencia, estado civil, etc) y se desea comprobar la existencia de diferencias significativas para dos categorías de la variable interdependiente, se aplica ANOVA.

A veces interesa comprobar los efectos de varias variables interdependientes sobre varias variables dependientes, en eso caso deberíamos utilizar análisis multivariante, y más en concreto MANOVA (Análisis multiple de varianza). Así que el ANOVA no deja de ser un caso particular de MANOVA, normalmente se venía utilizando el ANOVA por su mayor facilidad de uso, pero con el auge de las herramientas informáticas de tratamiento de datos, el MANOVA empieza a ser el más utilizado ya que la información que nos aporta es más relevante e importante para las decisiones de las empresas.

El análisis de la varianza ha sido considerado desde dos prespectivas distintas:
• Relación con la experimentación. Se apoya en un modelo aleatorio según el cual las modalidades de una variable explicativa son muestras extraídas de un conjunto mayor de modalidades posibles.
• Relación con el análisis de datos. Acepta que los grupos estén compuestos por un número diferente de efectivos, descansa sobre un modelo lineal donde las influencias conciernen únicamente a las modalidades de la variable explicativa que han sido explicadas.

Las aplicaciones son muy variadas y se extienden a toda aquella situación que suponga una o varias causas y uno o varios efectos. Normalmente se utiliza para medir efectos sobre cualquier acción. Por ejemplo para medir respuestas a acciones sobre precios, atributos del producto, promoción, comunicación, imagen de marca o corporativa, estratégicas, etc.