3.4. Análisis de Varianzas.
La técnica del Análisis de Varianza, abreviada como ANOVA por su nombre en inglés llamada “Analysis Of Variance”, es usada para probar simultáneamente si las medias de tres o más poblaciones son iguales o no, el estadístico de prueba empleado es la Distribución F, en donde las poblaciones bajo estudio deben tener una distribución normal y sus datos estar medidos en una escala de intervalo. Básicamente se utiliza para determinar si los tratamientos1 , que en esta investigación denominamos como Factores Internos y Externos bajo estudio, producen o no resultados diferentes. A continuación se muestran las Tablas ANOVA para las pruebas de hipótesis:

Tabla 35. Tabla ANOVA para las Pruebas de Hipótesis de los Factores Internos:

Fuente: Elaboración propia con base en los resultados del SPSS

Lo que representa este resultado es, que se debe rechazar la hipótesis nula de que no existen diferencias entre las medias con un nivel de 0.001; esto indica que las diferencias observadas no se deben al azar. Desde el punto de vista práctico, se pude afirmar que los puntajes obtenidos para los diferentes Factores Internos están relacionados con la capacidad inherente para explicar la competitividad agrícola sustentable.

Tabla 36. Tabla ANOVA para las Pruebas de Hipótesis de los Factores Externos:

Fuente: Elaboración propia con base en los resultados del SPSS

De este resultado, se establece que debemos aceptar la hipótesis alterna acerca de que si existen diferencias entre las medias con un nivel de significancia del 0.001; también queda indicado que las diferencias observadas no se deben al azar. Con un enfoque pragmático, es posible afirmar que los puntajes obtenidos para los Factores Externos están relacionados con su capacidad para explicar la competitividad agrícola sustentable
Finalmente, estos datos nos permiten concluir que no son iguales todas las medias para los diferentes tratamientos o Factores Internos y Externos, y que tampoco se deben al azar; esto con una probabilidad de 0.001 de hallar algún dato a la derecha del valor crítico de la distribución F. De modo que la probabilidad de cometer un error del Tipo I de rechazar una H0 verdadera es muy pequeña.

Tabla 37. ANOVA para Pruebas de Hipótesis de Factores Internos y Externos:

Fuente: Elaboración propia con base en los resultados del SPSS

De acuerdo con Mason y Lind (1998: 559), pueden existir otras fuentes de variación, esto se debe a que existirá una familia diferente de distribuciones F, conforme se cambien los grados de libertad del numerador y del denominador, esto significa que al cambiar la fuente o la causa de variación (tratamiento) se presentará un cambio en los valores encontrados; tal es el caso de hacer otra corrida del análisis ANOVA considerando ahora cambiar las Localidades o los Municipios, sin embargo este será un elemento a discutir en otro análisis posterior para publicar un segundo articulo de investigación a partir de los datos recolectados.