Anova 2 Factores Flashcards
(21 cards)
Efecto de interaccion
El efecto de la vd no es el mismo en todos los niveles del otro factor
La puntuación de la diferencia entre casillas diferentes o columnas diferentes no es la misma(diferencias intragrupo)
Efecto de distintos factores
Los totales sean distintos entre si diferencias intergrupo
ANOVA-CA
Dos factores
Grupos=factores axb
Hipótesis
2 de efecto de los factores a y b
1 efecto de interacción
La H1 existe diferencias significativas en alguno de los elementos
Supuestos anova-ca
Independencia
Normalidad
Homocedasticidad
Nena recuerda q los supuestos tienen que ser mayores a alfa la p
Y en significacion al revés no te me tuerzas q te veo
Para el contraste hipótesis anova-ca
Miras el p valor de los efectos de factor e interacción cada uno corresponde con una de las 3 hipotesis
Pruebas post hoc
Determina entre de niveles del factor hay significacion y por tanto hay diferencias para saber cual más y cual menos tenemos que mirar el tamaño del efecto wey q no se entera mi pana:v
Post Hoc componentes
Se recomienda mirar las gráficas porq coincide y es más fácil Comparaciones de los efectos individuales (2)
Tamaño del efecto
Tenemos n2 y n2 parcial que son el porcentaje de varianza que comparten
W2 suele ser la más recomendada 0.01 (bajo) 0.06 (medio) 0.14(alto)
Tamaño post Hoc
0.2 peque 0.5 medio 0.8 grande😳
Anova-Mr supuestos
Normalidad
Independencia y esfericidad(Greenhouse hyunfeld si no hay esfericidad y si no estadístico R)
En situación esfericidad malunchy
Anova-ca-mr
Es un diseño que incluye un factor íntersujetos y un factor intrasujetos
Hacemos grupos aleatorios con medidas en distintos momentos
Efecto íntersujetos ca-mr
Las muestras han de ser aleatorias(independientes) y normales, con la misma varianza (homocedasticidad)
Efecto intrasujetos ca-mr
Cumplir con el supuesto de esfericidad multimuestra(se asume que las matrices comparadas son iguales)
Supuestos ca-mr
Normalidad(prueba rachas) , independencia(kolmogorov y Shapiro wilk) , homogeneidad(levene) , esfericidad multimuestra(malunchy y prueba box/greenhouse)
Supuesto homocedasticidad ca-mr
Podemos asumir que en las tres medidas realizadas las varianza son iguales (mira el p valor de levene)
Esfericidad ca-mr
En malunchy se ve el p valor, cuando sale significativo la matriz de varianza no es esférica.
En box si la p no es significativa no hay forma de afirmar que las matrices sean iguales
Estadístico de contraste ca-mr
Si todo va bn F sino hay esfericidad Greenhouse hyund felt. Miramos el nivel de significacion
Para tomar decisión en ca-mr
Miramos en la cajita de efectos entre sujetos miramos el p valor y estadístico f
Para las Comparaciones de interacción
Ahí sacamos las conclusiones luego tiramos de posthoc Y tamaño del efecto
Tukey
Sirve para variables independientes es una o la otra
Si es medidas repetidas o mixto es mejor
Bonferroni
