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Tema 14
DISEÑOS CON MEDIDAS
REPETIDAS
M. Dolores Frías http://www.uv.es/~friasnav
1
DISEÑO DE INVESTIGACIÓN
Ecuación estructural: 
–
Y = Y + A + S + AS
n A S=1
Variable
Dependiente
Media Efectos principales
de los factors
general
Error
Variable Independiente Variable Independiente
de Tratamiento
de Sujetos de EFECTOS
ALEATORIOS:
Factor de Bloqueo
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Características:
(p.289 y siguientes)
1º. Diseño factorial completo
2º. El factor sujeto no forma parte de la hipótesis experimental
3º. La variable sujeto que actúa com un factor de bloquo es de
efectos aleatorios: las condiciones experimentales
representan una muestra de todos los niveles de la variable
sujeto
4º. La interacción entre la variable sujeto de efectos
aleatorios y la variable de tratamiento de efectos fijos (A 
S) se utiliza en la prueba de hipótesis como el término de
error de la variable de tratamiento
(FA = MCA/MC A  S)
5º. Destacar el problema de la dependencia serial o efectos
de orden
Aleatorizar el orden de administración de la variable
de tratamiento o bloquear el orden y los sujetos en un
diseño de Cuadrado Latino
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Características:
6º. Destacar el problema de la correlación del término de error
Afecta el Error de Tipo I
ACTUACIÓN
METODOLÓGICA
(1) comprobar el grado de la
correlación para ajustar la
distribución muestral del
estadístico de referencia (la
ALTERNATIVAS DE
ANÁLISIS
(1) corregir los grados de
libertad para hacer la
comparación del estadístico de
la prueba de la hipótesis con el
distribución muestral del error de valor de F teórica o tabular
Tipos I del estadístico)
o
o
(2) en la prueba de hipótesis
(2) optar por una solución
que se realice, corregir el
efecto de la correlación
multivariada y considerar en
dicha prueba la correlación que
realmente existe entre los
residuales
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Datos y medias
Matriz de resultados p. 293
A: Haloperidol S: Sujetos
–
S
a1 a2 a3
Ys.
1
22
14
12
16
2
27
21
12
20
3
21
15
9
15
4
25
15
11
17
5
10
10
1
7
21
15
–
Ya.
9
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–
Y = 15
5
Estimación de Efectos
A: Haloperidol S: Sujetos
S
a1
a2
a3
^
.
1
0
-2
2
1
2
1
1
-2
5
3
0
0
0
0
4
2
-2
0
2
5
-3
3
0
-8
6
0
^
a.
-6
–
Y = 15
AS
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6
Desarrollo de la ecuación estructural
a S
N a
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
1
1
1
1
1
2
2
2
2
2
3
3
3
3
3
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
 SC
 gl
 MC
Y

22
27
21
25
10
14
21
15
15
10
12
12
9
11
1
–
Y
15
15
15
15
15
15
15
15
15
15
15
15
15
15
15
y
7
12
6
10
-5
-1
6
0
0
-5
-3
-3
-6
-4
-14
A
1
5
0
2
-8
1
5
0
2
-8
1
5
0
2
-8
0
1
0
2
-3
-2
1
0
-2
3
2
-2
0
0
0
4057
3375 682
360 282
15
1
14
2
4
270.5 3375.0 48.7 180.0 70.5
40
8
5.0
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6
6
6
6
6
0
0
0
0
0
-6
-6
-6
-6
-6
S AS
7
Análisis de la varianza
ANOVA de medidas repetidas A = 3
Solución Mixta
Fuentes SC
gl
MC
A
360 2
S
282 4 70.5
A x S 40 8
Total 682 14
180
Razón F
36
p
<0.050
5
Ftablas (2, 8, 0.05) = 4.459
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Validez de Conclusión Estadística:
matriz poblacional es esférica
•En caso contrario la F está sobreestimada
Corregir el problema: disminuir los grados de
libertat de la distribución muestral en una
proporción denominada ‘épsilon’ ()
glA* =  gllA
glERROR* =  gllERROR
F (glA*, glERROR*)
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Validez de Conclusión Estadística:
matriz poblacional es esférica
La violación del supuesto de independencia
afecta al Error de Tipo I y a la potencia
Barcikowsky (1981):
autocorrelación 0.30 y N = 50, el alfa = 0.68
(y no 0.05)
La posibilidad de rechazar
erróneamente la H0 se ha incrementado
en tres
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Validez de Conclusión Estadística:
matriz poblacional es esfèrica
•‘épsilon’ ()
Épsilon
Mínimo
 de Box
mín
 de
Huynh y
Feldt
1
glA* =  glA
glA* =  glA
a-1
glE* = glE
glE* =  glE
glA* = m glA
glE* = m glE
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Corrección de los grados de libertad en una
proporción denominada ‘épsilon’ ()
Épsilon
SIN
Valor glA*
glE*
F TABLAS
1
2
8
4.459
1/2
1
4
7.709
de Box
0.840
1.680
6.720
5.987
 de
1.379
mín
2
8
+
-
4.459
Huynh y
Feldt
Conservadora
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¿Univariado o Multivariado?
Matriz No es
esférica
Multivariada
mantiene el alfa = 0.05
Univariada NO
mantiene el alfa = 0.05
Corregir Grados de Llibertad
+ Potencia:
Univariada
Matriz ES
esférica
Si 
Maxwell (1980):

+
 0.85

2
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