http://www.minambiente.gov.co/contenido/contenido.aspx?conID=8099&catID=796

SPSS. Univariables bicondicionales
1. DISEÑOS BICONDICIONALES.
1.1.

Archivo de datos.

VI: Posición de los sujetos en clase
1: Primeras filas
2: Ultimas filas
VD: Nota obtenida en un examen de los contenidos impartidos

Para analizar la diferencia entre los promedios de las notas de ambos grupos
puede utilizarse el ANOVA o la t de Student.
1.2. El ANOVA lo encontramos enAnalizar/Comparar medias/ANOVA de un
factor.

1

SPSS. Univariables bicondicionales

Seleccionamos además las opciones/Estadísticos/Descriptivos, Prueba de la
homogeneidad de la varianza y Welch (a utilizar en caso de que no se cumpla
la homogeneidad).

2

SPSS. Univariables bicondicionales
Resultados
Tabla 1: Descriptivos

N

primera
útimas
Total

Media

10
10
20

6,00004,0000
5,0000

Descriptivos
Desviación
típica
Error típico

1,82574
2,26078
2,24781

,57735
,71492
,50262

Intervalo de confianza
para la media al 95%

Mínimo

Límite
superior
7,3061
5,6173
6,0520

Límite inferior
4,6939
2,3827
3,9480

Máximo

3,00
1,00
1,00

En esta tabla aparecen:
- El número de sujetos por grupo (N) que es 10
- Las medias por grupo (6 y 4) yla total (5).
- Las desviaciones típicas de los datos dentro de cada grupo o
variaciones intragrupos (que nos sirve para hacernos una idea del
cumplimiento o no de la homogeneidad de errores)
- El error típico de las medias, que indica una medida de la dispersión que
presentan las medias en la distribución muestral de dichas medias. Es
decir, la dispersión típica que presenta el conjunto demedias calculadas
en muestras infinitas de tamaño n=10 extraídas de la población de la
que proceden nuestros grupos. En nuestro caso se calcula así para el
primer grupo:
S
1.82574
σy =
=
= .57735
n
10
Obsérvese que cuanto mayor es n (tamaño de la muestra) el error típico
de la distribución muestral se hace menor, es decir, sus valores fluctúan
menos. La siguiente ilustraciónrepresenta esquemáticamente el proceso
de configuración de la distribución muestral de medias.

Población

µ

N
y1

Distribución muestral de medias

N
y2

N
y3

οy =

S
N

y1

yi

y2

3

9,00
7,00
9,00

SPSS. Univariables bicondicionales

-

Los intervalos de confianza de las medias al 95%: Son los valores
extremos, entre los que se encuentra el 95% de medias enesta
distribución muestral de medias, es decir, entre los valores que oscilan
dichas medias alrededor de la media de la población. Tal y como
aparece en la tabla, para la primera media estos valores oscilan entre
los límites 4.6939 y 7.3061.

οy =

4.6939

-

6

S
N

7.3061

por último, los mínimos y máximos indican los valores empíricos más
grandes y más pequeños obtenidos encada condición. Así, por ejemplo,
para la primera condición (primeras filas) la nota más baja obtenida por
los sujetos ha sido un 3 y la más alta un 9.

Tabla 2. Prueba de Levene
Prueba de homogeneidad de varianzas
Estadístico
de Levene
,600

gl1

gl2
1

18

Sig.
,449

En la presente tabla aparece, por orden de sucesión:
- el estadístico de Levene que se calcula realizando unANOVA, no con
las puntuaciones directas del diseño, sino con sus estimaciones o
valores de error en términos absolutos. Para nuestros datos tenemos:

4

SPSS. Univariables bicondicionales
a1 ( y a 1 = 6 )

a2 ( y a 1 = 4 )

6−6 = 0

4−4 = 0

7−6 =1

5−4 =1

4−6 = 2

6−4 = 2

8−6 = 2

7−4 = 3

5−6 =1

4−4 = 0

9−6 = 3

7−4 = 3

3−6 = 3

1− 4 = 3

7−6 =1

3−4=1

6−6 = 0

2−4 = 2

5−6 =1

1− 4 = 3

1.7

2.1

Medias

1.9

El ANOVA de estos errores da como resultado:
ANOVA

Inter-grupos
Intra-grupos
Total

-

Suma de
cuadrados
,800
24,000
24,800

Gl
1
18
19

Media
cuadrática
,800
1,333

F
,600

Sig.
,449

Como puede observarse el valor de F de esta tabla es justamente la F
de Levene indicada en el cuadro...