ANOVA de 1 solo factor para medidas repetidas
Se reduce la variabilidad entre sujetos ya que se comparan consigo mismos.
Es por eso que también se llama “diseño intra-sujetos” (within-subjetcs) y existen 2 tipos, de acuerdo al factor de
interés:
• Sujeto x ocasión, donde se mide un antes y un después de aplicar 1 solo tratamiento a los pacientes, en
distintos tiempos tras la intervención.
Ejemplo: se lleva a cabo una medición de presión ocular antes y después de una cirugía para glaucoma. Se evalúa
antes ------------ INTERVENCIÓN ------------ después (T1, T2 Y T3)
• Sujeto x tratamiento, donde se aplica 1 tratamiento secuencial sobre la misma persona, pero se comparan
distintos tratamientos con los demás pacientes.
**Para este tipo de ejercicios, se empleará bastante el gráfico de “Caja y bigotes”, para interpretarlo:
- La línea dentro es la mediana
- El borde inferior es Q1 y el superior es Q3
- Los puntos fuera son los valores atípicos
**Cuánto más alta este una caja con respecto a las demás indica que tiene una mayor media de “un algo”
(correspondiente a una variable). Asimismo, si la raya de la mediana baja es porque indica menor dispersión. Por lo
que si a lo largo vemos una tendencia descendente es porque la intervención funcionó.
El ANOVA de medidas repetidas también se llama rANOVA (repeated measures).
Se usa este y no el ANOVA tradicional porque estaríamos incumpliendo el supuesto de Independencia… ya que
básicamente analizamos los datos de un mismo sujeto.
Se busca probar las diferencias entre las medias de varias poblacionales sobre la base de muestras tomadas.
Es una extensión de la prueba T-pareada… solo que esta se usa para 2 mediciones y el rANOVA para 3 o más
mediciones manteniendo el principio de que las observaciones no son independientes entre sí.
El modelo estadístico es:
Yij = GM + Ni + Tj + Eij Ti positivo > GM
Yij es la observación del sujeto i en tratamiento j Ti negativo < GM
GM es la gran media
Ni es el efecto del sujeto i Solo Eij se asume que es independiente y que
Ti es el efecto del tratamiento j sigue una distribución normal.
Eij es el error aleatorio
El rANOVA divide la variabilidad total (SC) para así eliminar la variación que proviene de las diferencias entre sujetos
y solo enfocarse en el efecto del tratamiento o del tiempo.
SC total = SC sujetos + SC tratamiento(A) + SC error(AxSujeto)
Son los grados de libertad, donde a es
N-1 n-1 a-1 (n-1)(a-1) -----------
niveles del tratamiento
Se reduce la variabilidad entre sujetos ya que se comparan consigo mismos.
Es por eso que también se llama “diseño intra-sujetos” (within-subjetcs) y existen 2 tipos, de acuerdo al factor de
interés:
• Sujeto x ocasión, donde se mide un antes y un después de aplicar 1 solo tratamiento a los pacientes, en
distintos tiempos tras la intervención.
Ejemplo: se lleva a cabo una medición de presión ocular antes y después de una cirugía para glaucoma. Se evalúa
antes ------------ INTERVENCIÓN ------------ después (T1, T2 Y T3)
• Sujeto x tratamiento, donde se aplica 1 tratamiento secuencial sobre la misma persona, pero se comparan
distintos tratamientos con los demás pacientes.
**Para este tipo de ejercicios, se empleará bastante el gráfico de “Caja y bigotes”, para interpretarlo:
- La línea dentro es la mediana
- El borde inferior es Q1 y el superior es Q3
- Los puntos fuera son los valores atípicos
**Cuánto más alta este una caja con respecto a las demás indica que tiene una mayor media de “un algo”
(correspondiente a una variable). Asimismo, si la raya de la mediana baja es porque indica menor dispersión. Por lo
que si a lo largo vemos una tendencia descendente es porque la intervención funcionó.
El ANOVA de medidas repetidas también se llama rANOVA (repeated measures).
Se usa este y no el ANOVA tradicional porque estaríamos incumpliendo el supuesto de Independencia… ya que
básicamente analizamos los datos de un mismo sujeto.
Se busca probar las diferencias entre las medias de varias poblacionales sobre la base de muestras tomadas.
Es una extensión de la prueba T-pareada… solo que esta se usa para 2 mediciones y el rANOVA para 3 o más
mediciones manteniendo el principio de que las observaciones no son independientes entre sí.
El modelo estadístico es:
Yij = GM + Ni + Tj + Eij Ti positivo > GM
Yij es la observación del sujeto i en tratamiento j Ti negativo < GM
GM es la gran media
Ni es el efecto del sujeto i Solo Eij se asume que es independiente y que
Ti es el efecto del tratamiento j sigue una distribución normal.
Eij es el error aleatorio
El rANOVA divide la variabilidad total (SC) para así eliminar la variación que proviene de las diferencias entre sujetos
y solo enfocarse en el efecto del tratamiento o del tiempo.
SC total = SC sujetos + SC tratamiento(A) + SC error(AxSujeto)
Son los grados de libertad, donde a es
N-1 n-1 a-1 (n-1)(a-1) -----------
niveles del tratamiento
