9.0: Preludio al ANOVA factorial

Hemos llegado a lo más complicado que vamos a discutir en esta clase. Desafortunadamente, tenemos que advertirte que tal vez encuentres este siguiente asunto un poco complicado. Puede que no, ¡y eso sería genial! Haremos nuestro mejor esfuerzo para presentar los temas de varias maneras diferentes, así que tienes algunas herramientas diferentes para ayudarte a entender el problema.

¿Qué es este tema tan complicado? Bueno, la primera parte no es tan complicada. Por ejemplo, hasta ahora hemos estado hablando de experimentos. La mayoría de los experimentos han tenido dos bits importantes, la variable independiente (la manipulación) y la variable dependiente (lo que medimos). En la mayoría de los casos, nuestra variable independiente ha tenido dos niveles, o tres o cuatro; pero, solo ha habido una variable independiente.

¿Y si quisieras manipular más de una variable independiente? Si lo hicieras tendrías al menos dos variables independientes, cada una con sus propios niveles. El resto del libro trata sobre diseños con más de una variable independiente, y las pruebas estadísticas que utilizamos para analizar esos diseños.

Repasemos algunos ejemplos de diseños para poder ver de qué estamos hablando. Estaremos imaginando experimentos que están tratando de mejorar las calificaciones de los estudiantes. Entonces, la variable dependiente siempre será calificación en una prueba.

1. 1 IV (dos niveles)

Usaríamos una prueba t para estos diseños, porque solo tienen dos niveles.

1. Hora del día (Mañana versus Tarde): ¿A los estudiantes les va mejor en las pruebas cuando las toman por la mañana frente a la tarde? Hay una IV (hora del día), con dos niveles (Mañana vs Tarde)
2. Cafeína (algo de cafeína vs no cafeína): ¿A los estudiantes les va mejor en las pruebas cuando beben cafeína en lugar de no tomar cafeína? Hay una IV (cafeína), con dos niveles (algo de cafeína vs no cafeína)

2. 1 IV (tres niveles):

Usaríamos un ANOVA para estos diseños porque tienen más de dos niveles

1. Hora del día (Mañana, Tarde, Noche): ¿A los estudiantes les va mejor en las pruebas cuando las toman por la mañana, la tarde o por la noche? Hay una IV (hora del día), con tres niveles (Mañana, Tarde y Noche)
2. Cafeína (1 café, 2 cafés, 3 cafés): ¿A los estudiantes les va mejor en las pruebas cuando toman 1 café, 2 cafés o tres cafés? Hay una IV (cafeína), con tres niveles (1 café, 2 cafés y 3 cafés)

3. 2 IVs, IV1 (dos niveles), IV2 (dos niveles)

No hemos hablado de qué tipo de prueba ejecutar para este diseño (pista se llama ANOVA factorial)

1. IV1 (Hora del Día: Mañana vs Tarde); IV2 (Cafeína: algo de cafeína vs. no cafeína): ¿Cómo influye la hora del día y el consumo de cafeína en las calificaciones de los estudiantes? Hicimos que los alumnos tomaran exámenes por la mañana o por la tarde, con o sin cafeína. Hay dos IVs (hora del día y cafeína). IV1 (Hora del día) tiene dos niveles (mañana vs tarde). IV2 (cafeína) tiene dos niveles (algo de cafeína vs. no cafeína)

Bien, paremos aquí por el momento. Los dos primeros diseños tenían ambos una IV. El tercer diseño muestra un ejemplo de un diseño con 2 IVs (hora del día y cafeína), cada uno con dos niveles. Esto se llama Diseño Factorial 2x2. Se le llama diseño factorial, debido a que los niveles de cada variable independiente están completamente cruzados. Esto significa que primero cada nivel de una IV, también se manipulan los niveles del otro IV. “¡AGUANTA, DETENTE POR FAVOR!” Sí, parece que estamos empezando a hablar en el idioma extranjero de la estadística y los diseños de investigación. Pedimos disculpas por eso. Vamos a seguir mezclándolo con un lenguaje sencillo, y algunas fotos.