Anova De Medidas Repetidas

Análisis de varianza con medidas repetidas: El procedimiento MLG: Medidas repetidas

Los modelos de análisis de varianza (ANOVA) con medidas repetidas (MR) sirven para estudiar el efecto de uno o más factores cuando al menos uno de ellos es un factor intra-sujetos. En los factores inter-sujetos o completamente aleatorizados (los estudiados en los capítulos 14 y 15), a cada nivel del factor sele asigna o le corresponde un grupo diferente de sujetos. Por el contrario, un factor intra-sujetos o con medidas repetidas se caracteriza porque todos los niveles del factor se aplican a los mismos los sujetos. El diseño más simple de medidas repetidas consiste en medir dos variables en una misma muestra de sujetos. Los datos de este diseño se analizan con la prueba T para muestras relacionadas yaestudiada en el capítulo 13. Pero los diseños de medidas repetidas pueden tener más de dos medidas y más de un factor. Imaginemos una investigación diseñada para conocer la opinión de los consumidores sobre cinco productos alternativos o rivales. Podemos optar por seleccionar tantos grupos de sujetos como productos disponibles (cinco) y hacer que cada grupo opine sobre un solo producto. De estamanera, tendremos un diseño con un factor (tipo de producto, con cinco niveles) y tantos grupos de sujetos como niveles tiene el factor (cinco). Para analizar los datos de este diseño podemos utilizar un ANOVA de un factor completamete aleatorizado (ver capítulo 14). En lugar de esto, podemos seleccionar un único grupo de sujetos y pedirles que expresen su preferencia por cada uno de los cincoproductos rivales. En ese caso, seguiremos teniendo un diseño de un factor (el tipo de producto, con cinco niveles), pero un sólo grupo de sujetos que hacemos pasar por las cinco condiciones definidas por los niveles del factor (tendremos a todos los sujetos opinando sobre todos los productos). Para analizar los datos de este diseño podemos utilizar un ANOVA de un factor con medidas repetidas.Capítulo 16. ANOVA con medidas repetidas

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Las ventajas de los diseños de medidas repetidas son evidentes: requieren menos sujetos que un diseño completamente aleatorizado y permiten eliminar la variación residual debida a las diferencias entre los sujetos (pues se utilizan los mismos). Como contrapartida, es necesario vigilar algunos efectos atribuibles precisamente a la utilización de losmismos sujetos, tales como el efecto de arrastre, que ocurre cuando se administra una condición antes de que haya finalizado el efecto de otra administrada previamente; o el efecto del aprendizaje por la práctica, que ocurre cuando las respuestas de los sujetos pueden mejorar con la repetición y, como consecuencia de ello, los tratamientos administrados en último lugar parecen más efectivos que losadministrados en primer lugar, sin que haya diferencias reales entre ellos (en estos casos es importante controlar el orden de presentación de las condiciones). Obviamente, conviene conocer las ventajas e inconvenientes de estos diseños para decidir correctamente cuándo es apropiado utilizarlos. La opción Medidas repetidas del procedimiento Modelo lineal general permite ajustar modelos de ANOVAunifactoriales y factoriales con medidas repetidas en todos los factores o sólo en algunos. También permite ajustar modelos de análisis de covarianza.

Capítulo 16. ANOVA con medidas repetidas

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Modelo de un factor
Vamos a comenzar el estudio del ANOVA de medidas repetidas con el caso más simple de todos: el modelo de un factor. Los datos que permite analizar este modelo son los procedentesde un diseño con un solo grupo de sujetos y un único factor cuyos niveles se aplican a todos los sujetos. Las distintas medidas, tantas como niveles tiene el factor, se toman sobre los mismos sujetos. De ahí el nombre de medidas repetidas que reciben estos modelos.

Capítulo 16. ANOVA con medidas repetidas

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Datos
Para ilustrar este procedimiento vamos a utilizar un ejemplo tomado de...