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El análisis de varianza ANOVA (ANalysis Of VAriance) según Dagnino (2014) nos posibilita el análisis en una variable de respuesta que es medida en circunstancias definidas por factores concretos, además expone que ANOVA se usa principalmente en 4 situaciones: Cuando hay más de dos grupos que necesitan ser comparados; un caso especial de ANOVA de una vía, es el test t de Student. Cuando existen mediciones repetidas en más de dos ocasiones. Cuando los sujetos pueden variar en uno o más características que pueden afectar el resultado. Cuando se desea analizar simultáneamente el efecto de dos tratamientos que son diferentes. Por otro lado Lind, et al (2019), expresa que hay 3 supuestos que deben ser verdaderos para aplicar el ANOVA: una de ellas es que las poblaciones de estudio siguen una distribución normal; otra es que todas las poblaciones deben tener desviaciones estándar iguales; y por último que cada población sea independiente. El ANOVA puede ser de utilidad al probar un nuevo fár...

Según Lind et al., (2019) se trata de seleccionar un punto aleatorio de inicio y posteriormente se elige cada k-ésimo miembro de la población condicionado por el primero. Casal & Mateu (2003) expresan que este método es muy simple de aplicar en la práctica y tiene la ventaja de que no hace falta disponer de un marco de encuesta elaborado. En general este método para escoger el primer elemento siempre lo hace de forma aleatoria muy parecida al muestreo aleatorio simple, mientras los siguientes son obtenidos de forma sistemática para un mejor entendimiento sigue el siguiente ejemplo: Tenemos una población (N) de 15000 personas, pero requerimos simplemente trabajar con una muestra(n) de 1000, para aplicar calculamos el intervalo de muestreo(k) con la siguiente fórmula k=N/n en este caso es bastante sencillo y obtenemos el intervalo k=15, seleccionamos al azar un número del 1 al 15, por ejemplo el 5 entonces la persona en la posición 5 es elegida, ahora al 5 le sumamos 15 y ahora l...