Manova

30 Análisis multivariado de variancia (MANOVA)

30.1 Descripción general
MANOVA hace análisis de variancia y covariancia univariado y multivariado, usando un modelo lineal general. Se pueden usar hasta ocho factores (variables independientes). Si se especifica más de una variable dependiente, se hacen análisis univariados y multivariados. El programa acepta números iguales y desigualesde casos en las celdas.

MANOVA es el único programa de IDAMS para análisis multivariado de variancia. Se recomienda ONEWAY para el análisis univariado de variancia. MCA maneja problemas univariados de múltiples factores. No tiene limitaciones con relación a celdas vacías, acepta más de ocho predictores y permite más de 80 celdas. Sin embargo, el modelo básico de análisis de MCA es diferente delde MANOVA. Una diferencia importante es que MCA no es sensible a los efectos de interacción.

Modelo jerárquico de regresión. MANOVA usa aproximación de la regresión al análisis de variancia. De manera más particular, el programa emplea un modelo jerárquico. Hay una consecuencia importante para el usuario: si una ejecución de MANOVA involucra más de una variable de factor y hay un númerodesproporcionado de casos en las celdas construidas por la clasificación cruzada de los factores, entonces se debe considerar el orden en el cual están especificadas las variables de factores. La desproporción de los números de casos en las subclases confunde los efectos principales y el investigador debe escoger el orden en el cual se deben eliminar los efectos de confusión. Al usar MANOVA, esto selogra con el orden en el que se especifican las variables de factor: cuando se usa orden estándar, las primeras variables especificadas tienen los efectos de las variables retiradas más tarde, es decir, el primer efecto listado se probará con todos los otros efectos principales eliminados. La regla general es que cada prueba elimina los efectos listados antes en las especificaciones de nombre deprueba e ignora los efectos listados después. Para un análisis estándar de dos entradas, el término de interacción no se afecta con el orden de las variables de factor; de forma general, para un análisis estándar de n entradas, el término de la n-ésima interacción y sólo ese término, no es afectado. El problema existe para ambos análisis, unvariado y multivariado.

Opción de contraste. Hay dosopciones disponibles para definir los contrastes (ver el parámetro de factor CONTRAST). Los contrastes nominales se generan por defecto; son las desviaciones acostumbradas de las medias de fila y columna de la gran media y la generalización de las mismas para los contrastes de interacción. El programa también puede generar contrastes de Helmert.

Aumento de la suma de cuadrados dentro de lasceldas. Es posible aumentar la suma de cuadrados dentro de las celdas (término de error) usando los estimativos ortogonales (ver el parámetro AUGMENT). Esto permite usar el programa para cuadrados Latinos y para reunir los términos de interacción con errores.

Reordenamiento y/o reunión de estimativos ortogonales. El programa tiene un ordenamiento convencional de estimativos de efectos ortogonalespara uso estándar (media, C, B, A, BxC, AxC, AxB, AxBxC en diseño con tres factores). Sin embargo los estimativos ortogonales se pueden disponer en otro orden (ver el parámetro REORDER). Más aún, es posible reunir varios estimativos ortogonales tales como términos de interacción para pruebas simultáneas o fragmentar el cúmulo de estimativos ortogonales para un efecto dado en varios cúmulos máspequeños para hacer pruebas por separado (ver el parámetro de nombre de prueba DEGFR).

30.2 Características estándar de IDAMS
Selección de casos y variables. El filtro estándar está disponible para escoger casos para ejecución. Las variables dependientes se escogen con el parámetro DEPVARS y las covariadas con el parámetro COVARS. Las variables de factor se especifican con proposiciones...