El día de hoy es para el tema 5 ¿Vale? Y Bueno, si veis, he descargado
En Aquí tenéis Para el siguiente día Estos no lo suelen preguntar Pero
hay veces que sí lo han preguntado El siguiente día os dejo aquí un
documento Para que lo reviséis Que es sobre Tamaño de efecto Y Potencia
de contraste Entonces para el siguiente día Revisaros este documento Pues
no quiero dedicar la tutoría de hoy A este documento, revisaroslo Y vemos
si tenéis alguna duda O tal Está relacionado Con el Está relacionado con
lo de El tamaño de efecto Pero revisaroslo Aquí lo tenéis disponible
¿Vale? Si alguien no se lo puede descargar Que me ponga un correo Y yo se
lo mando En el buzón de la tutoría No está Mándame un correo Tú me
mandas un correo Vale Y vamos con el Vale Y ahora si os fijáis También
tenéis disponible Soluciones de situaciones De temas 5, 6 y 7 Bueno, les
decía a los compañeros que están presencial que realmente se ha pasado
lo duro de la asignatura. Si habéis aguantado hasta aquí, si habéis
aguantado, oye, que no es ninguna tontería. Desde mi punto de vista, esta
es la asignatura más dura de metodología en la carrera. Es la más dura
porque para poder entender la asignatura tenéis que echarle un montón de
horas para engancharos, ¿sabes? Los que estéis, las que estéis un poco
descolgadas, os sugiero que… Ah, no, esto no es. Os sugiero que miréis
lo que os dejé aquí. Cálculo de nivel crítico y cálculo de valor
crítico, ¿vale? Y que después os dediquéis a hacer exámenes y lo que
tenéis aquí de temas 1 y 2 soluciones, temas 3 y 4 soluciones. Y no os
voy a hacer todos esos casos porque ahí os vienen los ejercicios típicos,
¿vale? En el que os pueden caer. Bueno, tema 5. Oye, los primeros cuatro
temas son el 50% del examen. Sí, sí, tú lo miras y sí. Es decir, la
parte que viene ahora es mucho más equilibrada. A partir del tema 5,
¿qué sucede? A partir del tema 5 lo que sucede es que ya se trabaja con
más de dos muestras, ¿sí? Más de dos muestras. Es decir, sin imaginar,
¿no? Vosotros vais a un centro educativo como psicólogo, como psicóloga
y pasáis una serie de pruebas y queréis comparar los centros. Tenéis el
centro A, el B, el C, ¿no? Hasta ahora, si aplicarais los conceptos que
tenéis, que lo único que tenéis sería una T de Student, ¿no? Pues
comparo el centro 1 con el 2, el 2 con el 3, ¿no? Y el 1 con el 3. Eso
sería un error porque... Cada vez que estáis haciendo un contraste, ¿eh?
Estáis cometiendo un error tipo 1, como ya sabéis. Si con los mismos
datos hacéis un contraste y después volvéis a hacer otro contraste con
los mismos datos, estáis inflando el error tipo 1. Es mayor. Por eso es
por lo que hay pruebas estadísticas para analizar los datos en su
conjunto. Y la primera que tenéis es el análisis de la varianza, ¿sí?
¿Sí? Que hace referencia al tema 5, ¿eh? Si os fijáis en el análisis
de la varianza, lo primero que tenéis es un factor. Factor se refiere a
variable independiente, ¿eh? Como ya sabéis, tenéis variable
independiente y variable dependiente. ¿Sí? Yo digo, bueno, pues una nueva
forma de enseñar las matemáticas. Van a ser tres tipos de programas
distintos. Pues eso sería un factor con tres niveles. Ah, fantástico.
Ellos sí lo ven, pero vosotros no. ¿Vosotros no os dais cuenta al estar
teniendo por aquí? Sí. Os tengo tan cerca. Yo me he dado cuenta, pero en
verdad no lo sé. Vale. Bueno. Sí, entonces, en el tema 5 es análisis de
la varianza y pone de un factor. ¿Qué es un factor? Un factor es una
variable independiente. Una variable independiente. Una variable
independiente. Un factor. Obviamente, si fuera análisis de la varianza
de... Dos factores serían dos variables independientes, ¿vale? Si os
fijáis, tenéis el tema 5 y el tema 6. Vosotros tenéis un diseño de...
pone ANOVA. ANOVA es análisis de la varianza. Lo que pasa es que lo ponen
en inglés y es análisis of variance. Por eso ponen ANOVA. Pero hace
referencia al estudio de las diferencias. Entre una variable cuantitativa,
va a ser siempre ahora... entre más de dos grupos por lo tanto vais a
tener tres o más grupos a comparar ¿no se me oye? ¿estáis diciendo?
¿no se me oye? están diciendo en el foro que no se me oye ah sí, dice
que sí si me escucha vale bueno ahora si os fijáis tenéis un factor de
grupos igual que ocurría con dos grupos los grupos pueden ser
independientes o pueden estar relacionados ¿sí? dependiendo de si yo tomo
¿vale? dependiendo de si yo tomo los datos en distintos grupos ¿sí? de
cada uno de los programas imaginaros un programa educativo con tres niveles
un grupo le paso ¿no? a una clase le paso el programa A a otra clase le
paso el programa B y a otra clase le paso el programa C o se puede utilizar
un diseño ¿no? longitudinal o intrasujeto es decir en el primer
cuatrimestre paso ¿no? el programa A a la clase en el segundo cuatrimestre
paso el programa B y en el tercer cuatrimestre paso el programa C ese
sería un factor con muestras relacionadas ¿sí? Si cogéis el libro, esto
que parece simple es muy importante porque después a la hora de la verdad,
tú cuando estás en el examen lo único que tienes que hacer es
identificar en qué situación te encuentras. Lo difícil es identificar.
Una vez que ya la identifica, ya sabe dónde está. El tema 5 es diseño de
más de dos grupos independientes. El tema 6 es diseño de más de dos
grupos con muestras relacionadas. Eso quiere decir grupos independientes o
grupos con muestras relacionadas, que sería el tema 6. El tema 7, y si lo
que tenéis que hacer es coger y guiaros por el formulario, tenéis dos
factores de muestras independientes. ¿Qué serán dos factores de muestras
independientes? Serán aquellos casos en los que yo tengo no una variable
independiente, sino que tengo dos variables independientes. ¿Qué sucede?
Que si... Yo solamente tengo un factor, por ejemplo, tipo de programa,
cómo el programa afecta al rendimiento en matemáticas, por ejemplo, pues
solamente puedo estudiar el efecto del programa. que sería el efecto
principal del programa, el único efecto. Si yo tengo dos variables
independientes, yo digo, yo voy a ver cómo afecta el programa y la
formación del profesor o de la profesora. Por lo tanto, en el rendimiento.
Entonces, yo puedo ver si el programa afecta en el rendimiento y puedo
estudiar si la formación del profesor o de la profesora afecta en el
rendimiento. Ya tendríais dos efectos principales. Pero también podríais
estudiar lo que se denomina un efecto interactivo. Vamos a ver si el
programa afecta al rendimiento del alumnado dependiendo de la formación o
no del profesorado. Ese sería un efecto interactivo. Y también podríais
estudiar lo que se denomina efecto simple. Es decir, vamos a ver... El
efecto que tiene el programa en la modalidad A, dependiendo del tipo de
profesor. Vamos a ver el efecto que tiene el programa en la modalidad B
dependiendo del tipo de profesor. Vamos a ver el efecto que tiene el
programa C dependiendo del tipo de profesor. ¿Por qué? Porque a lo mejor
el programa en su conjunto no interacciona con el tipo de profesor, pero
sí alguno de los tipos de programa. ¿Vale? Entonces, eso serían los
efectos simples. Es un poco, porque es importante que os hagáis idea, eso
sería el tema 7, ¿vale? Y si os vais ya al tema 8, en el tema 8 ya
pasamos a regresión, que es análisis de la regresión, ¿vale? Y bueno,
si os fijáis en el tema de dos factores con muestras independientes,
después tenéis dos factores análisis de la interacción por efectos
simples, ¿vale? Podéis estudiar los dos factores que estén o no en
interacción entre sí o dos factores sí que tengan interacción.
Dependiendo de si se da o no interacción, los análisis se hacen de una
manera u otra. Y ya después, en el tema 8, pasáis a la regresión. Es
decir, la predicción de los valores de una variable a partir de una serie
de criterios, ¿no? Predictoras y criterios. Tenéis, ¿no? Una serie de
regresores y una variable dependiente. Claro, en análisis de dato 1, lo
que veíais era Y es igual a A más beta X. Ahora, lo que se añade son
más X. Ahora es... Si la Y, ¿no? La variable dependiente es igual a una
constante, ¿sí? Más una serie de regresoras, ¿no? X1, X2, X3. Eso
sería obtener la recta de regresión múltiple. Esa es la segunda parte de
la asignatura y yo creo que esta segunda parte de la asignatura es mucho
más asequible que la primera, mucho más asequible que la primera. Un
ejemplo de recta de regresión, realmente cuando vosotros seáis
psicólogos, cuando seáis psicólogas, lo que se supone que vais a hacer
es, si eres psicóloga clínica, imagínate que trabajas en bulimia,
entonces bulimia en adolescente. Entonces tú dices, a ver, ¿sobre qué
variables tengo que intervenir como terapeuta para que este chaval, esta
chavala, este adolescente, este adolescente mejore? Pues imaginaros. Sus
ataques de bulimia. Pues eso es un modelo de regresión, tú dices, pues
no, ingesta desorbitada de alimento, sería la VD. ¿De qué depende? Dice,
bueno, si no hago nada, que es la constante, si no hago absolutamente
ninguna intervención, tiene ingesta, digamos compulsiva de alimento, pues
cada dos días, ¿vale? Y los problemas que son esos. Ahora, si intervengo
sobre control de peso, imaginaros, ¿no? Formación, apoyo emocional, ya he
dicho tres cosas. Cada una de esas tres se supone que es un modelo
teórico... que previamente se ha validado y que te dice que esos son
elementos relevantes para que el niño o la niña, bueno, en este caso el
adolescente, no le den esos ataques de comida sin control. Eso realmente,
cuando vosotros seáis psicólogos, cuando seáis psicólogas, vais a tener
que revisar la literatura y vais a tener parámetros de regresión. En
función de eso, tendréis que decidir cómo orientar vuestra
intervención. Eso así, a grosso modo, son los temas 5, 6, 7 y 8, los
cuatro que os quedan. ¿Y hoy nos vamos a dar el 6 o nos vamos a dar el 5?
Yo espero llegar como mínimo hasta el 7. ¿Vale? Sí, por eso, como espero
llegar como mínimo hasta el 7, ya os he descargado 5, 6 y 7. Antes de él,
¿no? Antes. 5. 5, 6 y 7. Si fijáis, si os fijáis, los que estáis en
línea, os podéis descargar, lo vuelvo a repetir. Si os fijáis, temas 5,
6 y 7, soluciones de situaciones prácticas. Estos, en realidad, son, es
como el libro de problemas resueltos. Estos están sacados de exámenes,
¿vale? Estos son exámenes, ¿vale? Empezamos. Tema 5. Con el objeto de
mejorar la... Ya os lo voy a explicar directamente. Directamente práctico,
¿sí? Nada de irme aquí al formulario y explicar lo que significa cada
numerito, cada... Práctico. Con el objeto de mejorar la función
hepática, un investigador médico está interesado en la tasa máxima de
síntesis de urea en pacientes con cirrosis que experimentan una operación
estándar. Por lo tanto, lo que está midiendo que es la tasa máxima de
síntesis de urea, ¿no? ¿Vale? Vamos a ver eso, ¿no? La síntesis de
urea. Y dice que, bueno, eso lo hace con pacientes con cirrosis, ¿no? Que
han experimentado una operación estándar, que es, la operación estándar
es un bypass no selectivo o un bypass selectivo para pacientes con una
síntesis de urea menor de 40, que sería grupo selectivo 1, y un bypass.
Bypass selectivo para pacientes con una síntesis de urea superior a 40,
que sería el selectivo 2. ¿Vale? Por lo tanto, dice, cada uno de estos
tres grupos, si os fijáis, ya no son dos grupos, son tres grupos. Claro,
te están diciendo el bypass no selectivo, el bypass selectivo grupo 1 o
selectivo 1 o bypass selectivo grupo 2, ¿sí? Tres grupos, ¿sí? ¿Vale?
Obviamente, el factor es el tipo de bypass. ¿Qué le han hecho? Ese factor
tiene tres niveles, ¿sí? ¿Qué son estos tres? No selectivo, selectivo
1, selectivo 2. La variable dependiente es, como decíamos antes, era la
síntesis de urea, ¿no? ¿No? ¿Vale? ¿Vale? Y dice, cada uno de esos
tres grupos, ¿sí? Ya te lo estoy indicando un poco, ¿no? Estuvo
compuesto por seis pacientes. Por lo tanto, estaríamos hablando de un
factor, porque solamente hay un tipo de variable manipulada, que es el
bypass, con tres niveles, ¿sí? Y en cada uno de esos tres niveles tenéis
a seis pacientes. ¿Vale? Tenéis un factor con tres niveles y seis
pacientes. Por lo tanto, estamos en, claramente, ¿no? Dentro del
formulario, siempre digo lo mismo, con el formulario por delante, esta es
en un ANOVA de un factor con muestras independientes. Un factor, porque es
una variable independiente, con tres niveles, ¿sí? ¿Vale? Después, eh,
los niveles del factor se pueden elegir de dos formas, o concretamente unos
niveles, ¿no? Específicos, por lo tanto, sería... Un análisis de la
varianza de efectos fijos, porque yo quiero estudiar exactamente esos
valores. O yo podría haber elegido los valores de la variable
independiente de una manera aleatoria. Imaginaros que yo tengo distintos
tipos de intervenciones quirúrgicas y yo elijo a tres al azar. Pues
entonces sería un análisis de la varianza de efectos aleatorios. La idea,
la diferencia entre efectos fijos o efectos aleatorios. Efecto aleatorio
quiere decir que yo elijo cualquier intervención al azar porque no me
importa qué intervención elija. Yo lo que quiero es analizar si tiene
efecto. Cuando digo un análisis de la varianza de efectos fijos es porque
quiero estudiar exactamente el efecto de esos valores de variable
independiente. Más o menos estáis entendiendo. Si tenéis alguna duda
preguntadme. ¿Hay alguna duda en la gente que está online? No. Vale, pues
sigo. Bueno, entonces si os fijáis tenéis seis pacientes en cada una de
las categorías. La idea del análisis de la varianza es una cuestión...
Voy a poner, a ver si soy capaz de escribir y no liarla, a ver si se ve. En
este caso, ¿no? Tendríamos tres grupos, ¿no? Tendríamos tres grupos,
¿no? Tendríamos, voy a ir simplemente a ese. Sí se ve, ¿no? Uno, dos y
tres grupos, ¿sí? Digamos que sería, ¿no? El grupo, vamos, voy a
ponerle el grupo A, grupo A, ¿sí? Grupo B y grupo C. La lógica del
análisis de la varianza es, analiza si cada uno de estos tres grupos,
¿no? Es, ¿no? La intervención. Y yo lo que estoy midiendo en este caso
son los niveles, ¿no? De urea, ¿sí? En seis pacientes, ¿no? Uno, dos,
tres, cuatro, cinco y seis pacientes. En cada uno de ellos, ¿sí? En cada
uno de ellos... En cada uno de ellos yo mido el nivel de urea. Entonces,
aquí este grupo va a tener una variabilidad, ¿no? Una varianza en nivel
de urea. El nivel, ¿no? Es decir, la varianza, ¿no? En el nivel de urea,
la varianza en el grupo A. Tendría aquí la varianza en el grupo B. Y
tendría aquí una varianza en el grupo C. La idea del análisis de la
varianza es... Que la variabilidad que se da entre los grupos, ¿sí?,
debería ser distinta de la variabilidad que se da dentro de cada grupo si
el tratamiento ha tenido un efecto diferencial, ¿sí? Si todos los sujetos
tienen el mismo padecimiento, que es la síntesis de la urea, por el tema
de cirrosis, yo mido la variabilidad en cuanto a cuánta urea están
sintetizando. La variabilidad es calcular la varianza. Si yo calculo la
varianza de cada uno de estos sujetos dentro de cada grupo y la varianza
entre grupos… Lo que hace el análisis de la varianza, que es una F, lo
que hace es comparar, ¿sí?, lo que es la media cuadrática intergrupo, es
decir, la variabilidad que hay entre ellas, ¿sí? Es decir, voy a ver la
variabilidad que hay en el grupo A, la voy a comparar con la variabilidad
que hay en el grupo B y la voy a comparar con la variabilidad que hay en el
grupo C. Y en el denominador lo que hace es poner la variabilidad… Dentro
de cada grupo, que sería la intra, ¿sí?, intragrupo. Entonces compara la
inter con la intra. Dentro de este grupo qué varianza hay, dentro de este
grupo qué varianza hay, dentro de este grupo qué varianza hay. Si el
tratamiento no ha tenido efecto, no va a haber diferencia significativa
entre la variabilidad entre los grupos y la variabilidad dentro de los
grupos. Por eso es lo que se hace, es una comparación de la varianza, la
media cuadrática inter dividido entre la media cuadrática intra. Lo que
tenéis en el formulario, si os fijáis, es cómo se obtienen las distintas
fuentes de variación. ¿Habéis entendido la lógica un poco? ¿Sí? Vale.
¿Alguna duda de la gente que está online? No. Muy bien. Bueno, un error
que se suele cometer aquí y que no se tiene en cuenta es que el análisis
de la varianza es lo que se denomina, originariamente, el análisis de la
varianza es lo que se denomina es una análisis estadístico, es una prueba
de análisis ómnibus. Ómnibus significa que cuando yo calculo la F,
¿recordáis? Que cuando vosotros calculabais los temas... Teníais un
valor y con ese valor sabíais si había una diferencia significativa, si
un grupo era mayor que otro, si otro era menor. Aquí, originariamente,
cuando tú calculas una F de una análisis de la varianza, lo que obtienes
es un valor, igual que siempre, un valor del estadístico. Pues este valor
del estadístico, lo único que le dice cuando es el valor del
estadístico, cuando tú lo obtienes y sabes si es o no significativo, lo
único que tú te puede decir eso es que hay o no diferencias entre los
grupos. Pero no te dice entre qué grupos hay diferencias. Eso significa
que es una prueba ómnibus. Lo único que te dice, originariamente, es
¿hay diferencia entre los grupos? Sí o no, sí o no. Pero no te dice
entre qué grupos hay diferencias. Por eso, en la análisis de la varianza,
si os fijáis en el formulario, aparece... Primero, cómo se constituye la
matriz de datos, cómo se obtiene la tabla de fuente de variación. Y ahora
vamos a ver lo de la fuente de variación, en qué consiste. Eso
simplemente para sacar el valor del estadístico y después lo comparamos
con las tablas para ver si el valor estadístico es mayor o menor que el
valor teórico de las tablas. Y como ya sabéis, si es menor, se acepta
hipótesis nula. Si es mayor, se rechaza hipótesis nula. Si es mayor el
valor del estadístico, ¿sí? El estadístico de contraste, si sobrepasa
el valor crítico, ¿sí? Por lo tanto rechazamos hipótesis nula. Si
rechazamos hipótesis nula estamos diciendo que hay diferencias
significativas. Por lo tanto nos tenemos que ir a, si os fijáis en el
formulario, comparaciones múltiples chefe, que es la prueba siguiente que
tenemos que realizar en caso de que la F sea significativa. Si te da una F
significativa, que hay diferencias significativas, después tenemos que
analizar entre qué grupos hay diferencias, ¿vale? Define F significativa.
F significativa, ya lo deberías saber amigo, es... F es la F de Snedecor,
¿sí? Y que sea significativa significa que yo rechazo la hipótesis nula.
Que yo rechazo la hipótesis nula significa que hay diferencias
significativas, en este caso, entre la variabilidad entre grupos. Es decir,
que el tratamiento ha tenido efecto, ¿vale? Más o menos me estáis
siguiendo, ¿hay alguien que se haya perdido? ¿Todo bien? Bueno, que las
diferencias significativas no tienen por qué... Que sea un indicativo de
que funcione el tratamiento. Sí, bueno, hay diferencias significativas, te
dice que hay diferencias entre los efectos de tratamiento, ¿vale? Y ahora
vamos a ver entre qué. Entonces, bueno, aquí por ejemplo, lo primero que
tenéis que calcular en un análisis de la varianza es lo que se llama las
fuentes de variación. Esto que tenéis puesto aquí, Fv, ¿veis? Fuentes
de variación. Tenéis que calcular la fuente de variación, como yo os he
explicado ahora, ¿sí? Tenéis la fuente de variación intergrupo, la
variabilidad intergrupo y la variabilidad intragrupo, que también se le
denomina la varianza del factor, la fuente de variación del factor y la
fuente de variación del error, ¿ok? Entonces tenéis, ¿veis? Aquí
tenéis fuentes de variación y sumas de cuadrado. Si os fijáis, tenéis
sumas de cuadrado intergrupo, sumas de cuadrado intragrupo y sumas de
cuadrado total. Si os vais al formulario, en las sumas de cuadrado, si os
fijáis, la suma de cuadrado intergrupo, que es la diferencia que hay entre
la media de un grupo... ...con respecto a la media total, ¿eh? Eso sería
la suma de cuadrado intergrupo. Lo que hace, lo que se hace en la
intergrupo es comparar, ¿eh? En la intergrupo lo que se hace es comparar,
¿eh? La, la, la intergrupo, tú sacas, tú tienes una media, ¿eh? Una
media total de todos los datos y tú comparas, ¿eh? La media del grupo 1
con la media del grupo 2, la media del grupo 3 y compara la media del grupo
1 con la total, la de grupo 2 con la total, la de grupo 3 con la total. Si
os fijáis en la suma de cuadrados intergrupo veis que aparece el sumatorio
de a sub j, que son los distintos niveles del factor menos la media total.
Eso sería la intergrupo. Y si os fijáis, eso sería la variabilidad entre
los grupos. Si os fijáis en la intragrupo lo que hace es comparar cada
puntuación dentro de cada grupo con respecto a su media. Cada puntuación
con respecto a su media. Esa es la variabilidad intragrupo. ¿Vale? Y
obviamente la variabilidad total hace referencia a la diferencia que hay.
Entragrupo. Entre la puntuación de cada sujeto, ¿sí? Con respecto a la
media total. Bueno, entonces si ahí hacéis los cálculos, ¿vale? Cuando
se hacen los cálculos de esto, ¿veis? Tenéis la suma de cuadrados
intergrupo y la suma de cuadrados intragrupo. Ahora, lo siguiente son
preguntas típicas de examen. Hasta aquí más o menos estáis entendiendo
cómo se calcula la suma de cuadrados. Hay una cosa que se llama aquí la
ronda. Las razones básicas que... Se supone que haciendo esto es más
fácil para el cálculo de las sumas de cuadrado. No sé si habéis tenido
ocasión de verlo o de hacer algún ejemplo antes de la tutoría, pero
veis, las razones básicas os ponen la T, la A y la I. ¿Qué es la T? Dice
la T entre crochetes, ¿no? Que es la T al cuadrado partido por N. ¿Qué
es la T? La T es simplemente el sumatorio de todas las puntuaciones. ¿Sí?
Esa sería la T. Pues dice T que es total. ¿Qué sería la A? Pues la A
es, si os fijáis arriba, cuando aparece la A, te está indicando, ¿veis?
Que es el sumatorio de todas las As, todo el efecto de la A al cuadrado
partido por N sub 1, ¿sí? ¿Vale? Y así. Lo podéis sacar dato a dato,
como yo os he dicho, o podéis utilizar las razones básicas. ¿Cuál?
Cualquiera de las dos os va a servir, ¿vale? En el libro tenéis más
ejemplos de cómo se calculan, ¿sí? De cómo es paso a paso cada uno de
los pasos que tenéis que dar. Normalmente los exámenes te suelen dar los
datos, ¿sabes? No te hacen que te pongas a hacer toda la... No,
normalmente esos cálculos no. O te dan, por ejemplo, las razones básicas,
¿sabes? Para que obtenga las sumas de cuadrado. o te dan incluso ya la
tabla no completa del todo pero por ejemplo te dan la suma de cuadrado
inter y tienes la total pues ya sabes que la suma de la inter más el error
es la total igual, te van dando parte te dan parte de la tabla de la fuente
de variación y ahí lo deduce lo podéis ver en exámenes si queréis os
puedo ver un examen ahora, pero vamos a seguir con esto lo siguiente es,
porque claro que la F sea una F, que es el resultado final la F era,
recordad que era la media cuadrática inter partido por la media
cuadrática intra, que en realidad la media cuadrática inter no es otra
cosa que la varianza intergrupo y la media cuadrática intra, no es otra
cosa que la varianza intragrupo, vale bueno, pues para llegar a esta
fracción a esta ratio, si tenéis que dividir estas sumas de cuadrado
entre lo que se llaman los grados de libertad entonces tenéis que los
grados de libertad del factor, ¿qué es? pues el número de niveles del
factor menos uno en este caso eran tres, tres menos uno dos, los grados de
libertad del error o la intra es el número total de casos, de sucesos en
este caso de participantes menos, ¿eh? el número de niveles del factor,
pues obviamente aquí teníais dieciocho personas y tenéis 3 niveles de
factor 15 siempre tenéis que saber podéis constatar que la suma de
cuadrados que se han obtenido previamente van a ser la guía de los grados
de libertad podéis constatar que los grados de libertad totales van a ser
la suma de los grados de libertad del factor y los grados de libertad del
error si tú como los grados de libertad total es n total menos 1, tú
tienes 18 menos 1, 17 si tú sumas la inter y la intra y no te da 17, pues
es que te has equivocado calculando los grados de libertad te puede estar
indicando que a lo mejor has detectado o has identificado un número de
niveles erróneos de factor entonces siempre es una comprobación fácil
¿eh? que la podéis ver fácilmente normalmente muchas veces os dan la
tabla medio rellena y bueno, ya de aquí sacáis la media de cuadrado la
media de cuadrado que es la suma de cuadrado la suma cuadrática inter que
era esto, ¿veis? 60 y 360 con 4 dividido entre el sumado de libertad que
son 2 710 dividido entre 3 no, perdón, dividido entre 15 ¿qué es esto?
¿la f qué es? la media cuadrática inter dividido entre la intra y aquí
tenéis el valor de la f este es el valor empírico de la f. Este valor
empírico habría que compararlo con un valor teórico. ¿Cómo comparo yo
esa f empírica con un valor teórico? Pues obviamente la f, si recordáis,
que ya lo sabéis de la primera parte, la f necesitáis lo que se
denominaba los grados de libertad del numerador y del denominador,
¿recordáis? Pues aquí lo tenéis, el numerador es los grados de libertad
del factor y el denominador los grados de libertad de la varianza intra o
del error. Entonces aquí tendríamos que irnos a un nivel del nivel de
confianza del 95% por ejemplo, ¿sí? ¿Para cuánto sería? ¿Para cuánto
grado de libertad? Señores, los que estáis online, ¿para cuánto grado
de libertad? ¿Cuál sería el valor teórico para 2,15? Muy bien, muy
bien. ¿No? Pues entonces si yo me voy a la tabla de la f, ¿no? ¿Vale? Si
nos vamos a la, ¿no? A la tabla de la f, para esta no, porque esta es al
0,90, ¿veis? ¿Vale? Esta tabla de la f no, porque es al 0,90. Al 0.95,
voy a bajar, la siguiente es ya, ¿no? 0.95, ¿veis? Para 2, ¿no? Y 15 es
3.68, ¿vale? ¿Estáis de acuerdo? Sería 3.68, ¿no? Vale, para 2 y 15
sería 3.68 el valor. Entonces, si yo tengo un valor empírico que era
1.69, ¿no? Y el valor teórico era 3.68, ¿no? Pero este se puede decir
nula, ¿no? Muy bien. Ya, pues ya sabéis, ya. Yo me voy a, ¿no? Yo tengo
la distribución F, ¿sí? Con, y había obtenido un valor, una F
empírica, ¿sí? Una F empírica de... ¿Cuánto era? 1.693. 1.693,
¿vale? Y la F teórica con un alfa de 0.05... ¿Y cuánto eran? 2 y 15
grados de libertad, 2 es el grado de libertad del numerador, los grados de
libertad inter, ¿sí? Inter. Y estos son los grados de libertad intra,
¿sí? Intra, ¿sí? ¿Sí? Esto daba 3,682, ¿no? Entonces yo iba más o
menos por aquí, ¿no? Esto es el 3,682, ¿sí? De aquí hacia la izquierda
estamos hablando del 0,95%. ¿Cómo? El valor empírico, ¿sí? 1,682. 1,69
es menor, ¿sí? El empírico, ¿sí? Es menor que el teórico, ¿sí? Por
lo tanto, yo acepto hipótesis nula, ¿sí? ¿Ok? Porque el valor
empírico, vamos a poner que está por aquí, 1,693, ¿vale? Acepto
hipótesis nula. Con lo cual, diríamos que no hay diferencia
significativa. ¿Acepto por qué? ¿Acepto por qué? Si lo has dicho tú
antes. Porque el valor empírico es menor que el teórico, ¿no? No, lo que
quería que estuve diciendo es que se rechazaba. el valor empírico si el
valor empírico es menor que el teórico aceptamos hipótesis de acuerdo
del día siempre la zona de rechazo y la zona de aceptación vamos a ver
esto es siempre igual 95 por ciento si mi valor del estadístico está
aquí dentro en esta zona acepto si estás fuera el rechazo si el valor
crítico 168 69 y al ser menor está dentro de la zona de aceptación esto
es uno menos alfa y esto sería alfa ok claro exactamente pero eso te he
dicho que os repaséis y es lo del es claro la parte la parte de los
documentos esos simples que os dejé pero que son ilustrativos para que
aprendáis un poco, ¿sabes? ¿Vale? Y siempre nos vamos a ver la F en el
095 Sí, aquí te lo van a indicar siempre te van a indicar siempre cómo
buscarlo esto ¿Vale? Sí, en este caso sí Entonces bueno vamos a ver un
poco ya el problema La hipótesis nula, ¿cuál es? Ahora ya fijaros lo
rápido que vais a resolver esto La B evidentemente La hipótesis nula
sería que no hay diferencias entre ellos, ¿no? África era tu nombre
¿Cuál es la hipótesis nula? Pues que no hay diferencias ¿No? Que va a
ir para la media en el grupo 1 es igual que la media de grupo 2 y la media
de grupo 3 Segundo ¿Qué supuesto debo verificar que se cumple en el caso
del análisis de la varianza? Bueno, esto está en el libro al final del
tema está lo supuesto que son la homocedasticidad bueno, la normalidad, la
homocedasticidad la independencia de los errores y también en realidad la
linealidad pero creo que ese no os lo pone, creo recordar Eso lo tenéis en
el libro en la página 182, ¿veis? Aparece normalidad de las
distribuciones, homogeneidad de las varianzas e independencia ¿Vale? La
normalidad significa que los datos cumplen la curva normal, ¿sí? La
homocelasticidad hace referencia a que las varianzas entre los grupos deben
ser homólogas para poder ser comparables. Y la independencia significa que
la estimación de los parámetros, es decir, en este caso el efecto del
tratamiento, no esté correlacionada con variabilidad debido al error,
¿vale? Bueno, y de esa dice aquí, las observaciones se distribuyen según
la distribución F, ¿no? De los tres grupos, eso no tiene nada que ver. En
todo caso, las observaciones se deberían distribuir según la normal, que
sería la normalidad de las distribuciones, ¿vale? La varianza de los tres
grupos deben ser similares, o sea, efectivamente, esa es una de las
condiciones, la homocelasticidad, ¿vale? ¿Sí? Y que esto se comprenda.
La prueba normalmente con la prueba de Levin, pero eso no lo tenéis que
vosotros calcular. Bueno, eso lo hicisteis, si recordáis, una cosa
parecida, cuando hicisteis la TED-STUDENT, ¿recordáis? Que había,
suponiendo las varianzas iguales o distintas, se hacía una comparación
entre las varianzas de un grupo y otro, y en función de si éste aceptaba
o no hipótesis nula, tú dices, ah, acepto hipótesis nula, no hay
diferencia entre las varianzas, pues hago un mefís por la TED-STUDENT para
grupos suponiendo las varianzas iguales. ¿Vale? Pues esto un poco va por
ahí, ¿eh? Comprobar que las varianzas no hay diferencia significativa
entre los tres grupos. ¿Vale? Y la última dice, la distribución de las
puntuaciones es simétrica para los tres grupos. Eso se lo han inventado,
eso no tiene nada que ver. ¿Tenéis alguna duda la gente que está online
por ahora? Ahora, ¿vale? Por lo tanto, resumiendo por ahora lo que
llevamos es, estamos en un análisis de la varianza de un factor, ¿sí?
Análisis de la varianza de un factor con tres niveles, seis sujetos en
cada factor, 18 sujetos en total, defecto fijo porque no lo han elegido,
los valores no lo han elegido de asignado al azar. La persona ha decidido
esos valores en concreto. En realidad es un análisis de la varianza de un
factor. Con tres niveles de defecto fijo equilibrado. Equilibrado significa
que tiene el mismo número de sujetos en cada una de las condiciones. Puede
haber ocasiones en que tengáis más o menos sujetos los distintos grupos,
¿vale? Pero eso es una cosa. ¿Por qué se utiliza la F? Sí, la F. De
Fischer y Enelco. Y no otra, como la F de Tudem o la Norma. ¿El motivo por
el que usa la F? Sí. Porque lo que está haciendo es... Una comparación
de varianza, ¿vale? Que es el análisis de la varianza. Vale, la siguiente
pregunta, fijaros lo rápido que voy a responder ahora. ¿Los grados de
libertad del estadístico de contrastes cuáles son? Ya lo hemos hecho,
¿no? 2.15, ¿vale? El estadístico de contraste para evaluar el efecto del
tipo de operación, ¿vale? El estadístico de contraste ya lo hemos
calculado. Era 1.69, ¿vale? Con un nivel de confianza del 95%, ¿vale? Ya
lo hemos buscado. 3.68, ¿vale? Fácil, ¿no? ¿Eh? Muy bien, pues para el
siguiente día ya, con eso estarían todas las preguntas. Vamos a ver un
caso más y si queréis, a ver, nos va a dar tiempo. Tenemos un par de
minutillos, fijaros. Vamos a ver si me da tiempo, si compartimos... Ah, no,
esto no hay. Si comparto escritorio, si me voy a al campus, aquí diseño
de investigación y análisis de datos, exámenes anteriores, ¿vale? Por
ejemplo, tenéis el último modelo el modelo C, este mismo. Abro este.
¿Vale? Bueno, este es de la primera parte, ¿vale? La primera parte,
¿vale? ¿Veis? Aquí tenéis... Sí. Normalmente lo que te hacen es una
situación de una parte ... Y otra situación de otra, ¿vale? Vale, aquí
lo que pasa es que, ¿ves lo que te da? ¿Ves? Tiene, aquí dice, tiene
hombres y mujeres, ¿no? Alto y bajo con respecto a, quiero estudiar,
actitudes negativas hacia la obesidad, ¿no? ¿Vale? Bueno, entonces tiene,
¿no? Puede ser alto y bajo, ¿ves? Si te das cuenta, te da el valor de la
A, de la B y de la interacción y de la total, ¿ves? Te da las razones
básicas, ¿ves? Y ya a partir de aquí, bueno, en este caso se trata de un
análisis de la varianza de dos factores con efecto interactivo. Pues tiene
el efecto del género, el efecto de, ¿no? De la empatía. Este es el tema
8. Claro. Tenéis, ¿no? Estamos en el 5, 6, sí, correcto, en el 7, en el
7. ¿Vale? ¿Veis? Así es como lo suelen plantear. No os van a plantear
los datos porque entonces tardaría en mucho. Normalmente os dan esto,
¿vale? Bueno, aquí lo vamos a dejar. En la siguiente clase, ¿eh? En la
siguiente clase seguimos, ¿vale?