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medidas repetidas ANOVA

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cuando las mediciones se realizan bajo diferentes condiciones, las condiciones son los niveles (o grupos relacionados) de la variable independiente (por ejemplo, el tipo de pastel es la variable independiente con chocolate, caramelo y pastel de limón como los niveles de la variable independiente). A continuación se muestra un esquema de un diseño de medidas repetidas de condiciones diferentes. Cabe señalar que a menudo los niveles de la variable independiente no se conocen como afecciones, sino como tratamientos., Cuál quieres usar depende de ti. No hay una convención de nomenclatura correcta o incorrecta. También verá la variable independiente más comúnmente conocida como el factor dentro de los sujetos.,

Los dos esquemas anteriores han mostrado un ejemplo de cada tipo de diseño ANOVA de medidas repetidas, pero también verá a menudo estos diseños expresados en forma tabular, como se muestra a continuación:

esta tabla en particular describe un estudio con seis sujetos (S1 A S6) realizando bajo tres condiciones o en tres puntos de tiempo (T1 a T3). Como se destacó anteriormente, el factor dentro de los sujetos también podría haber sido etiquetado como » tratamiento «en lugar de»tiempo/condición»., Todos se relacionan con la misma cosa: sujetos sometidos a mediciones repetidas en diferentes momentos o bajo diferentes condiciones / tratamientos.

hipótesis para medidas repetidas ANOVA

la ANOVA de medidas repetidas prueba si hay alguna diferencia entre las medias de la población relacionada. La hipótesis nula (H0) establece que las medias son iguales:

H0: µ1 = µ2 = µ3 = µ = µk

donde µ = media de población y k = número de grupos relacionados., La hipótesis alternativa (HA) establece que las medias de la población relacionada no son iguales (al menos una media es diferente a otra media):

HA: al menos dos medias son significativamente diferentes

para nuestro ejemplo de ejercicio-entrenamiento, la hipótesis nula (H0) es que la presión arterial media es la misma en todos los puntos de tiempo (pre, 3 meses y 6 meses). La hipótesis alternativa es que la presión arterial media es significativamente diferente en uno o más puntos de tiempo. Un ANOVA de medidas repetidas no le informará dónde se encuentran las diferencias entre los grupos, ya que es una prueba estadística omnibus., Lo mismo sería cierto si estuviera investigando diferentes condiciones o tratamientos en lugar de puntos de tiempo, como se usa en este ejemplo. Si su ANOVA de medidas repetidas es estadísticamente significativa, puede ejecutar pruebas post hoc que pueden resaltar exactamente dónde se producen estas diferencias. Puede aprender a ejecutar pruebas post-hoc apropiadas para un ANOVA de medidas repetidas en SPSS Statistics en la página 2 de nuestra guía: ANOVA de medidas repetidas Unidireccionales en SPSS Statistics.,

lógica de la ANOVA de medidas repetidas

la lógica detrás de una ANOVA de medidas repetidas es muy similar a la de una ANOVA entre sujetos. Recuerde que una ANOVA entre sujetos divide la variabilidad total en variabilidad entre grupos (SSb) y variabilidad dentro de grupos (SSw), como se muestra a continuación:

en este diseño, la variabilidad dentro del grupo (SSw) se define como la variabilidad de error (SSerror)., Después de la división por los grados de libertad apropiados, se determina una suma media de cuadrados entre grupos (MSb) y dentro de los grupos (MSw) y se calcula un estadístico F como la relación de MSb A MSw (o MSerror), como se muestra a continuación:

una medida repetida ANOVA calcula una F-estadística de manera similar:

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