Anova BIFACTORIAL

Anova BIFACTORIALPS.JUAN ARELLANOObjetivosComprender el uso e interpretacin del ANOVA Bifactorial. Aprender la redaccin de conclusiones formales sobre ANOVA Bifactorial.Aplicar los conocimiento de la unidad sobre la lectura crtica de artculos cientficos. Cundo usar ANOVA Bifactorial?El ANOVA de dos Factores [Two Way Anova] es una extensin del ANOVA de un Factor.Se utiliza para comparar la media de grupos en un diseo que incluya 2 variables independientes categricas [Factores]. Cundo usar ANOVA Bifactorial?1 Factor: 2 o ms Categoras- -- Una Variable Dependiente: Numrica. 2 Factor: 2 o ms Categoras- -- Prueba de HiptesisEl ANOVA bifactorial Contrasta tres hiptesis. Efecto Principal del Factor 1. Efecto Principal del Factor 2. Efecto de Interaccin entre ambos Factores. Prueba de HiptesisEfecto Principal del Factor 1. Equivale al contraste de hiptesis para el ANOVA de un Factor. Efecto Principal del Factor 2. Equivale al contraste de hiptesis para el ANOVA de un Factor. Efecto de Interaccin. H1: Hay interaccin en la poblacin, entre los efectos del factor 1 y del factor 2 sobre la variables dependiente. H0: No hay interaccin en la poblacin, entre los efectos del factor 1 y del factor 2 sobre la variables dependiente.

Efecto PrincipalSe refiere al efecto de cada uno de los factores sobre la variable dependiente, por separado. Es decir, ocurre cada vez que el efecto del factor A sobre la dependiente es constante a lo largo de las distintas categoras del factor B. Efecto de InteraccinSe refiere a un efecto combinado de los factores sobre la variable dependiente.Es decir, ocurre cada vez que el efecto relativo de un Factor A sobre una variable dependiente cambia a travs de los distintos niveles que toma un Factor B. Factores Fijos V/S Factores Aleatorios. Factor Fijo. Es aquel cuyos niveles fueron especificados previamente por el investigador porque dichos niveles son sobre los cuales necesita concluir. Factor Aleatorio. Es aquel para el cual los niveles del factor no fueron especificados previamente, y obedecen ms bien a la lgica del muestreo aleatorio, para los cuales los niveles del factor son desconocidos. SupuestosDistribucin Normal. Aplica a cada posible combinacin entre los diferentes niveles de los factores. Homogeneidad de Varianzas. De la misma forma, aplica a cada posible combinacin entre los diferentes niveles de los factores. Independencia de los Datos. Asociado habitualmente al diseo metodolgico del estudio. Caso: Destreza ManualSuponga que un director de un centro de rehabilitacin de drogas seleccion a 30 sujetos asignndolos aleatoriamente a 3 diferentes tratamientos. Luego de 5 semanas de tratamiento, se midi la destreza manual a travs de un test estandarizado. Los datos recopilados son los siguientes: Caso: Destreza ManualIDTratamiento 1Tto. 2Tto. 3164621022383246565914683577238525964310544Caso: Destreza ManualGeneroTto1Tto2Tto3Femenino10, 9, 8, 8,7

5,4,3,2,14,3,3,2,2Masculino6,6,6,5,54,4,3,2,26,6,5,5,4Caso: Destreza Manual1 Factor: Tratamiento123Una Variable Dependiente: Destreza Manual 2 Factor: Gnero1 Masculino2 - FemeninoCaso: Destreza Manual en SPSS

Caso: Destreza Manual en SPSS

Grficos sin InteraccinLawner & Knapp (2008). Statistics using SPSS. An Integrative Approach.

Efecto de Interaccin

Caso.Destreza Manual Para someter a evaluacin la hiptesis que plantea diferencias segn tratamiento y gnero en la destreza manual se llev a cabo un ANOVA factorial de 2x3. El anlisis de los datos muestra un efecto de interaccin significativo F(2, 24)=15.631; p