Orientaciones tema 12, 13 y 14 analisis de datos ii

UNIDAD DIDÁCTICA Nº V


BLOQUE I (ESQUEMA GENERAL)



C. HIPÓTESIS (MÁS DE DOS MUESTRAS INDEPENDIENTES)


CONTRASTES PARAMÉTRICOS

ANOVA DE UN FACTOR (MODELO UNIFACTORIAL)

ANOVA DE DOS FACTORES (MODELO BIFACTORIAL)

CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS

TEST DE KRUSKAL-WALLIS

TEST DE JONCKHEERE


C. HIPÓTESIS (MÁS DE DOS MUESTRAS DEPENDIENTES)


CONTRASTES PARAMÉTRICOSANOVA CON MEDIDAS REPETIDAS (MODELO UN FACTOR)

ANOVA CON MEDIDAS REPETIDAS (MODELO DOS FACTORES)

CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS

TEST DE FRIEDMAN

TEST DE COCHRAN










TEMA 12 à INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE VARIANZA (ANOVA)
TEMA 13 à ANÁLISIS DE VARIANZA (DOS FACTORES)
TEMA 16 à CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS (MÁS DE DOS MUESTRAS)

BLOQUE I (ESQUEMA OPERATIVO)

C. HIPÓTESIS(MÁS DE DOS MUESTRAS INDEPENDIENTES)

CONTRASTES PARAMÉTRICOS:

SUPUESTOS
Escala de medida VD, al menos, de intervalo.
Observaciones independientes (Test de Rachas).
Distribuciones de la VD Normales (Pruebas de Bondad de Ajuste).
Varianzas Homogéneas (Test de Cochran – Test de Barlett)

MODELOS

ANOVA UNIFACTORIAL

Efectos fijos (hipótesis estadísticas sobre las medias).
Efectosaleatorios (hipótesis estadísticas sobre las varianzas // para medias iguales, la varianza = 0).
Comparaciones múltiples a posteriori:
HDSTUKEY (comparaciones dos a dos) // CRSCHEFFÉ (comparaciones complejas)
Nota: los procedimientos de cálculo son similares para efectos fijos y aleatorios.

ANOVA BIFACTORIAL

Anova Bifactorial sin interacción (ADITIVO):
Modelo Básico à Efectos fijosy muestras equilibradas
Variaciones a partir del modelo básico:
Similar para modelos equilibrados y no equilibrados (únicamente hay que tener en cuenta que las distintas n pueden variar) y también cuando se plantea modelo mixto (efectos aleatorios para un factor y fijos para el otro). Si el diseño plantea efectos aleatorios para los dos factores, las hipótesis se realizan sobre las varianzas.Anova Bifactorial con interacción (NO ADITIVO):
Modelo Básico à Efectos fijos y muestras equilibradas
Variaciones a partir del modelo básico:
Cuando el diseño plantea efectos aleatorios o mixtos para los dos factores, cambian Los estadísticos de contraste, siempre que la interacción sea significativa.

Anova con clasificación subordinada o jerárquica:
Ciertos niveles de un factor estánligados a ciertos niveles de otro.

CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS:

SUPUESTOS
Escala de medida VD, al menos, ordinal.
Diseños de un solo factor.
Observaciones aleatorias e independientes.

MODELOS

TEST DE KRUSKAL-WALLIS à Sin orden de predicción entre las muestras.
TEST DE JONCKHEERE à Se establece orden de predicción entre las muestras.




FUNDAMENTOS DEL ANÁLISIS DE VARIANZA(ANOVA):
El diseño de más de dos grupos tiene por objeto estudiar la influencia de más de dos valores de la variable independiente sobre la variable dependiente y, por tanto, tiene más posibilidades de establecer la relación precisa entre ellas. Una de las características más importantes del diseño de experimentos es la aleatoriedad: elección de un grupo (muestra) y su distribución en tres o másgrupos de forma aleatoria.

Al comparar distintos grupos para realizar un estudio tenemos en cuenta la variabilidad que aparezca entre los sujetos en la variable dependiente que se considera formada por dos componentes: la que se debe al factor estudiado (atribuible a los distintos tratamientos experimentales; variable independiente) y la que se debe a factores extraños y no controlados (ErrorExperimental). El Análisis de Varianza se fundamenta en el estudio de estas variabilidades. La varianza general o común se divide en: varianza intergrupos (atribuible a los distintos niveles del factor estudiado) y varianza intragrupos (atribuible al error experimental). Al comparar ambas varianzas obtenemos la aceptación o rechazo de la hipótesis nula (que consiste en afirmar que no existe...