Según \citep{dagnino2014analisis}, el análisis de la varianza (ANOVA, Analysis Of Variance, según la terminología inglesa) es uno de los aspectos más interesantes dentro del tema de las pruebas de hipótesis, por el ingenio desplegado en su desarrollo y, quizás, por las variadas formas que puede tomar. Permite analizar el cambio en una variable de respuesta (variable continua aleatoria) medida en circunstancias definidas por factores discretos (variables de clasificación). Para \citep{giraldo1997aplicacion} el ANOVA es un análisis univariado o de regresión en donde la representación gráfica de tal ecuación ignora información potencialmente disponible concerniente a la tendencia sobre el tiempo o a la comparación de las tendencias de los diferentes tratamientos. Cada factor puede ser de naturaleza cualitativa o cuantitativa y tiene su propia estructura o carece de ella.
Si por medio del ANOVA se concluye que no hay interacción, eso significa que los efectos y las diferencias entre las medias (pero no necesariamente las medias) de los niveles a1, a2,.. , etc., del factor A se mantienen iguales, cualesquiera que sean los niveles del factor B. Por el contrario si la interacción existe los efectos de los niveles del factor  A y las diferencias entre las medias de estos niveles, dependen de cual sea el nivel del factor  B o de los niveles de los otros factores \citep{blanco2001metodos}.
Cuando la prueba de ANOVA falla en detectar diferencias significativas entre medias de tratamientos, el experimento simplemente no provee suficiente evidencia para afirmar que existen diferencias entre los tratamientos. Por tanto, sin información adicional una prueba no significativa deja al investigador con la conclusión general de que las poblaciones tienen medias esencialmente iguales. Desde un punto de vista práctico, no se pueden hacer inferencias adicionales acerca de las medias de tratamientos “\citep{lentner1986experimental}.
En el sistema del Tecnológico Zacatecas occidente se cuenta solo con semestres pares  y en segundo semestre se ofertan ocho asignaturas, en cuarto semestre siete asignaturas, en sexto semestre y octavo se ofertan seis asignaturas respectivamente. Se considera que el segundo semestre es diferente al cuarto y este a su vez al sexto y también al octavo por lo que se trata de hacer experimentos con un factor llamado semestre y cuyos niveles son 2A, 2B  y 2C en el caso de los segundos semestres.
Para estimar el tamaño de muestra se utiliza el muestreo estratificado  y se toman los datos de una muestra piloto de alumnos de cada  semestre  para obtener las varianzas iniciales  y el peso del grupo wi con  base en el total de la población de segundo semestre, aproximadamente wi  es de 1/3 debido a que los grupos son muy similares en tamaño.
Se tiene la fórmula de n de la siguiente manera: