Calculadora ANOVA de modelo mixto
Carga el conjunto de datos
Si quieres calcular un análisis mixto de la varianza (ANOVA de 2 vías con medidas
repetidas), sólo tienes que seleccionar una variable nominal y más de dos variables
métricas.
Los resultados del análisis de varianza mixto se muestran claramente:
ANOVA de modelo mixto
Un ANOVA (Análisis de Varianza) de modelo mixto es una técnica estadística que combina
características de los diseños entre sujetos (o "medidas independientes") y dentro de
los sujetos (o "medidas repetidas"). En este contexto, "mixto" se refiere al uso de
efectos fijos y aleatorios en el modelo.
Factores
En el contexto del ANOVA, un factor es una variable independiente. En un ANOVA de modelo
mixto, podrías tener:
-
Factores entre sujetos: Los distintos niveles (o grupos) de este
factor están representados por distintos sujetos. Por ejemplo, si estás probando los
efectos de un fármaco, puedes tener un grupo de control y un grupo de tratamiento, y
cada sujeto está en uno solo de estos grupos.
-
Factores intra-sujetos: Todos los sujetos experimentan cada nivel (o
condición) de este factor. Por ejemplo, si estás evaluando el recuerdo en tres
momentos diferentes del día (mañana, tarde, noche), todos los sujetos serían evaluados
en los tres momentos.
Efectos fijos frente a aleatorios
En el contexto de los modelos mixtos, los "efectos fijos" suelen referirse a los efectos
principales y las interacciones de los factores que te interesan específicamente. Son
los efectos que crees generalizables a una población mayor. Los "efectos aleatorios" son
variaciones aleatorias que no pueden atribuirse a los efectos fijos. A menudo
representan la variabilidad debida a los sujetos o a otros factores aleatorios que no
son de interés principal.
Ventajas
Una de las principales ventajas de un ANOVA de modelo mixto es que te permite examinar
los efectos de un tratamiento o intervención a lo largo del tiempo o en diferentes
condiciones, teniendo en cuenta la no independencia de las observaciones. Esto puede dar
más potencia para detectar un efecto, ya que la variabilidad dentro de los sujetos puede
separarse de la variabilidad entre sujetos.
Supuestos
Al igual que otros modelos ANOVA, el ANOVA de modelo mixto tiene varios supuestos, como
la normalidad, la esfericidad (para medidas repetidas) y la homogeneidad de la varianza.
Es crucial comprobar estos supuestos antes de interpretar los resultados.
Análisis
Realizar un ANOVA de modelo mixto puede ser complejo y requiere un software estadístico
como SPSS, R, SAS o DATAtab. Los resultados proporcionarán información sobre los efectos
principales de cada factor, así como sobre cualquier efecto de interacción entre
factores.
En resumen, un ANOVA de modelo mixto es una herramienta versátil para comprender los
efectos de múltiples factores, especialmente cuando tienes medidas entre sujetos y
dentro de los sujetos. Como con cualquier prueba estadística, es esencial comprender sus
supuestos y limitaciones.