Lectura: Diseño Factorial y ANOVA de Dos Vías
Introducción
- Se inicia con Slayer, canción sobre Ed Gein (serial killer).
- Tema de la semana: ANOVA (Análisis de Varianza).
- Variaciones en ANOVA, enfoque en ANOVA de dos vías.
ANOVA de Dos Vías
- Similar a ANOVA de una vía pero con más de una variable independiente.
- Se usa en investigaciones con múltiples variables categóricas.
- Ejemplos típicos: estudios psicológicos con diferentes condiciones experimentales.
Conceptos Principales
- Variable Independiente: Variable manipulada (ej. grupos de tratamiento).
- Variable Dependiente: Resultado medido (ej. puntuaciones de atractivo).
- Diseño Factorial: Más de una variable independiente.
- Interacción: Efecto de una variable independiente sobre otra.
Efectos
- Efecto Principal: Efecto de una variable independiente por sí sola.
- Interacción/Moderación: Cómo una variable independiente influye en el efecto de otra.
Ejemplos
Moderación (
Ejemplo de estudiar dos cursos diferentes con distintos perfiles de estudiantes.
Contexto
- Evaluación del perfil de estudiantes de dos cursos: Análisis estadístico y Ansiedad en Niños.
- Diferencias en actitudes y expectativas de los alumnos.
Diseño Factorial de Estudios de Caso
Primer Ejemplo: Efecto "Beer Goggles"
Variables: Alcohol (no, 2 pints, 4 pints) y Género (masculino, femenino)
- Efecto Principal del Alcohol: Mayor consumo de alcohol -> menor atractivo del compañero elegido.
- Efecto Principal del Género: No es significativo.
- Interacción: El consumo de alcohol afecta más a hombres (más bajas calificaciones de atractivo a cuatro pintas).
Segundo Ejemplo: Lesiones por Jugar Videojuegos
Variables: Tipo de consola (Wii vs. Xbox) y Tipo de juego (Estático vs. Activo)
- Efecto Principal de la Consola: Wii -> Más lesiones en juegos activos.
- Efecto Principal del Juego: Juegos activos -> Más lesiones.
- Interacción: Las lesiones por usar Wii son mayores en juegos activos en comparación con Xbox.
Tercer Ejemplo: Estudio sobre el efecto de Robbie Williams vs. Ed Gein
Variables: Tipo de Prime (Robbie vs. Ed Gein) y Tipo de Característica (Amable vs. Nasty)
- Efecto Principal del Prime: Más palabras contenidas cuando se usa a Robbie.
- Efecto Principal de la Característica: Más palabras detectadas para características desagradables.
- Interacción: Características desagradables más reconocidas con la imagen de Robbie.
Interpretación de Resultados en ANOVA de Dos Vías
Particionamiento de Varianza
- Varianza Total -> Varianza atribuible a manipulaciones experimentales y error.
- Varianza debida a manipulaciones -> Efectos principales y su interacción.
- Similaridad en todos los modelos lineales -> Mayor número de Fs (tres en lugar de uno).
Tabla de ANOVA en SPSS
- Tres efectos: Genero, Dosis de Alcohol, Interacción.
- Interpretar valores de F y p para determinar significancia.
Ejemplos Visuales
- Uso de Gráficos de Línea y Barras para ilustrar efectos principales e interactivos.
- Gráficos de Línea: Identificar diferencias significativas (cruce de líneas) y paralelismos.
- Gráficos de Barras: Comparar alturas entre diferentes condiciones.
- Pruebas Múltiples: Ejemplos visuales ajustados a niveles de significancia.
Conclusiones
- Importancia de entender y analizar interacciones en diseños factoriales.
- Facilidad de interpretación basada en líneas paralelas vs. cruzadas en gráficos.
- Ejercicio continuo en la interpretación de interacciones en futuras clases y estudios.