pedagogia

TEMA 11
LAS PRUEBAS PARAMÉTRICAS EN DISEÑOS ESPECÍFICO

PRUEBA DE TUKEY

Cuando los niveles de la v.i. son más de dos se pueden resolver mediante ANAVA o prueba F, ya que la prueba t es para dos grupos, y si se cumplen los supuestos para pruebas paramétricas.
Pero como F sólo indica que hay diferencias en general, conviene hacer pruebas a posteriori para ver entre qué pares de medias sedan dichas diferencias. Para comparar grupos con el mismo número de miembros se puede utilizar la Prueba de Tukey = media A – media B
√MCD/n

El resultado se compara con el valor q; este valor se compone del nº de grupos y de N-g que son los g.l., para el nivel de significación que le corresponda. Tukey tiene una tabla especial. (pág. 595)
Ejemplo: con α de 0,01 0,99 q 3,78 g.l = x (para 3 grupos con N de 81)
Si el resultado de la prueba de Tukey es > que q, se interpreta que la diferencia es estadísticamente significativa.


ANÁLISIS DE COVARIANZA

Covariables: variables que covarían con la dependiente, con la que mantienen correlaciones significativas.
El análisis de covarianza nos aporta la posibilidad de contrastar si las diferencias finales vanmás allá del azar, ajustándolas a las posibles diferencia iniciales no controladas. Es necesario contar con una covariable, debe tratarse de una variable que correlaciones con la v.d., algo que se podría constatar aplicando el coeficiente de correlación adecuado.

Aquí los grupos a comparar son la v.d. y la covarianza, a los que se los puede denominar X e Y. Se deben calcular las SC, las MC ylas F tanto para el total como entre grupos y dentro de los grupos, para la variable X (v.d.), variable Y (covarianza) y para su producto (XY). Si se tratara de un ANAVA simple solo se calcularía para Y.

Con estos datos se calculan las SC y MC ajustados con las ecuación 11.1. y el resultado que se obtiene (F) se lo compara con la tabla, según los g.l. y el nivel de significación.Si las diferencias encontradas resulten significativas, y se quiere saber si también lo son para, por ejemplo, el grupo A y B, se realiza un contraste específico. Para lo que se deben calcular las medias ajustadas de los grupos A y B, lo que exige el cálculo del coeficiente de regresión dentro de los grupos para la ecuación 11.2. Y por último se calcula F, se lo compara con la tabla y se decidesobre si la diferencia es significativa o no.


CUADRO LATINO

Este diseño trabaja con bloques, que se constituyen con sujetos tan homogéneos como sea posible en variables que, de no ser controladas, bien podrían actuar como extrañas. Por tanto, estas variables no son tomadas como independientes, lo que importa es poder controlar su posible efecto sobre la v.d. En el ejemplo, grado deextraversión y edad.
Los sujetos de los diferentes grupos pasarán por los distintos niveles de la variable tratamiento (v.i.) para equilibrar su efecto. En el ejemplo, sistemas de disciplina M, N y O





Cuando hay más de un sujeto por celdilla, puede aparecer en la resolución estadística, una nueva fuente de variación, conocida como residual entre celdas. Ya que en cada celda confluyen el cruce dedos niveles de las variables de bloqueo (edad y grado de extraversión) con los datos del correspondiente nivel de la v.i. (M,N,O).

Por lo tanto, si la interacción fuera estadísticamente significativa, no se podría esclarecer si los resultados en la v.d. se deben a la v.i. o dicha interacción. Es por ello que en este diseño se calcula la F residual entre celdas.Si F tratamiento fuera estadísticamente significativo, y F residual también lo fuera, sería imposible hacer inferencias correctas sobre la v.d., ya que no se podría separa lo que es efecto de la v.i. y lo que lo es de las interacciones.

A tener en cuenta:
Cuanto más elevado es el nivel de confianza estadística,...