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16: ANOVA factorial

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    A lo largo de los últimos capítulos probablemente se pueda detectar una tendencia general. Empezamos buscando herramientas que puedes usar para comparar dos grupos entre sí, más notablemente la prueba t (Capítulo 13). Luego, se introdujo el análisis de varianza (ANOVA) como método para comparar más de dos grupos (Capítulo 14). El capítulo sobre regresión (Capítulo 15) abarcó un tema algo diferente, pero al hacerlo introdujo una nueva y poderosa idea: construir modelos estadísticos que tengan múltiples variables predictoras utilizadas para explicar una sola variable de resultado. Por ejemplo, podría usarse un modelo de regresión para predecir el número de errores que comete un estudiante en una prueba de comprensión lectora en función del número de horas que estudió para la prueba y su puntaje en una prueba de CI estandarizada. El objetivo en este capítulo es importar esta idea al marco de ANOVA. Por ejemplo, supongamos que estábamos interesados en usar la prueba de comprensión lectora para medir los logros de los estudiantes en tres escuelas diferentes, y sospechamos que las niñas y los niños se están desarrollando a diferentes ritmos (y así se esperaría que tuvieran un desempeño diferente en promedio). Cada alumno se clasifica de dos maneras diferentes: en función de su género, y en base a su escuela. Lo que nos gustaría hacer es analizar los puntajes de comprensión lectora en términos de ambas variables de agrupación. La herramienta para hacerlo es referida genéricamente como ANOVA factorial. Sin embargo, como tenemos dos variables de agrupación, a veces nos referimos al análisis como un ANOVA de dos vías, en contraste con los ANOVA unidireccionales que ejecutamos en el Capítulo 14.


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