Saltar al contenido principal
LibreTexts Español

15.2: Diseños ANOVA

  • Page ID
    152310
  • \( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)\(\newcommand{\AA}{\unicode[.8,0]{x212B}}\)

    Objetivos de aprendizaje

    • Determinar si un factor es un factor entre sujetos o dentro de los sujetos
    • Definir diseño factorial

    Existen muchos tipos de diseños experimentales que pueden ser analizados por ANOVA. En esta sección se analizan muchos de estos diseños y se definen varios términos clave utilizados.

    Factores y Niveles

    La sección sobre variables definió una variable independiente como una variable manipulada por el experimentador. En el estudio de caso “Sonrisas y clemencia”, se investigó el efecto de diferentes tipos de sonrisas sobre la indulgencia mostrada a una persona. Se mostraron cuatro tipos diferentes de sonrisas (neutras, falsas, sentidas y miserables). En este experimento, “Tipo de sonrisa” es la variable independiente. Al describir un diseño de ANOVA, el término factor es sinónimo de variable independiente. Por lo tanto, “Tipo de Sonrisa” es el factor en este experimento. Dado que se compararon cuatro tipos de sonrisas, el factor “Tipo de Sonrisa” tiene cuatro niveles.

    Un ANOVA realizado sobre un diseño en el que solo hay un factor se denomina ANOVA unidireccional. Si un experimento tiene dos factores, entonces el ANOVA se denomina ANOVA bidireccional. Por ejemplo, supongamos que se realizó un experimento sobre los efectos de la edad y el género en la velocidad de lectura utilizando tres grupos de edad (\(8\)\(10\)años,\(12\) años y años) y los dos géneros (masculino y femenino). Los factores serían la edad y el género. La edad tendría tres niveles y el género tendría dos niveles.

    Factores entre sujetos y dentro de los sujetos

    En el estudio “Sonrisas y clemencia”, los cuatro niveles del factor “Tipo de sonrisa” estuvieron representados por cuatro grupos separados de sujetos. Cuando se utilizan diferentes sujetos para los niveles de un factor, el factor se denomina factor entre sujetos o variable entre sujetos. El término “entre sujetos” refleja el hecho de que las comparaciones son entre diferentes grupos de sujetos.

    En el estudio “Tratamiento del TDAH”, cada sujeto fue probado con cada uno de los cuatro niveles de dosificación (\(0, 0.15, 0.30, 0.60\)mg/kg) de un medicamento. Por lo tanto, solo hubo un grupo de sujetos, y las comparaciones no fueron entre diferentes grupos de sujetos sino entre condiciones dentro de los mismos sujetos. Cuando se utilizan los mismos sujetos para los niveles de un factor, el factor se denomina factor dentro de los sujetos o una variable dentro de los sujetos. Las variables dentro de los sujetos a veces se denominan variables de medidas repetidas ya que hay mediciones repetidas de los mismos sujetos.

    Diseños multifactoriales

    Es común que los diseños tengan más de un factor. Por ejemplo, considere un estudio hipotético de los efectos de la edad y el género en la velocidad de lectura en el que se prueban hombres y mujeres de los niveles de edad de\(8\)\(10\) años,\(12\) años y años. Habría un total de seis grupos diferentes como se muestra en la Tabla\(\PageIndex{1}\).

    Tabla\(\PageIndex{1}\): Género\(x\) Edad Diseño
    Grupo Género Edad
    1 Hembra 8
    2 Hembra 10
    3 Hembra 12
    4 Macho 8
    5 Macho 10
    6 Macho 12

    Este diseño tiene dos factores: edad y género. La edad tiene tres niveles y el género tiene dos niveles. Cuando se incluyen todas las combinaciones de los niveles (como están aquí), el diseño se llama diseño factorial. Una manera concisa de describir este diseño es como un diseño\(Gender (2) \times Age (3)\) factorial donde los números entre paréntesis indican el número de niveles. Los diseños complejos suelen tener más de dos factores y pueden tener combinaciones de factores entre sujetos y dentro de los sujetos.


    This page titled 15.2: Diseños ANOVA is shared under a Public Domain license and was authored, remixed, and/or curated by David Lane via source content that was edited to the style and standards of the LibreTexts platform; a detailed edit history is available upon request.