Calculadora de ANOVA de Medidas Repetidas

Pruebas Estadísticas Avanzadas

Introduce tus datos a continuación. Cada fila debe representar un solo sujeto, y cada columna una condición o punto temporal diferente. Los valores pueden estar separados por comas, espacios o tabulaciones.

Ejemplos Prácticos

Explora cómo funciona la Calculadora de ANOVA de Medidas Repetidas con estos escenarios comunes.

Eficacia de Medicamento a lo Largo del Tiempo

Ejemplo 1

Un estudio mide la respuesta de un paciente a un nuevo medicamento a los 1, 2 y 3 meses post-tratamiento.

Datos Crudos:

10, 12, 15
11, 13, 16
9, 11, 14
8, 10, 13

Rendimiento en Ensayos de Aprendizaje

Ejemplo 2

Evaluando el rendimiento de sujetos en cuatro ensayos de aprendizaje consecutivos.

Datos Crudos:

5, 6, 8, 9
4, 5, 7, 8
6, 7, 9, 10
5, 6, 8, 8
4, 6, 7, 9

Comparando 3 Diferentes Dietas

Ejemplo 3

Midiendo el peso del mismo grupo de individuos después de seguir tres dietas diferentes durante un mes cada una.

Datos Crudos:

85, 82, 80
90, 87, 84
78, 76, 75
92, 90, 88
88, 85, 83
81, 79, 78

Tiempo de Reacción Bajo Diferentes Condiciones

Ejemplo 4

Midiendo el tiempo de reacción de participantes bajo dos condiciones: con y sin distracción.

Datos Crudos:

250, 280
265, 290
240, 275
280, 310
255, 285
Otros Títulos
Entendiendo ANOVA de Medidas Repetidas: Una Guía Completa
Sumérgete en los principios, aplicaciones y cálculos detrás de la prueba ANOVA de Medidas Repetidas.

¿Qué es ANOVA de Medidas Repetidas?

  • Concepto Central
  • Cuándo Usarlo
  • Suposiciones Clave
ANOVA de Medidas Repetidas (Análisis de Varianza) es un método estadístico usado para comparar las medias de tres o más grupos en los que se usan los mismos sujetos en cada grupo. Este enfoque es poderoso para analizar datos de estudios longitudinales, experimentos donde los participantes están expuestos a múltiples condiciones, o cualquier diseño donde se toman mediciones de la misma entidad a lo largo del tiempo o bajo diferentes tratamientos.
Concepto Central
La ventaja principal de un diseño de medidas repetidas es su capacidad para controlar las diferencias individuales entre sujetos. Dado que cada participante actúa como su propio control, la variabilidad en los datos que proviene de diferencias entre personas se elimina, llevando a una prueba estadística más potente. El análisis se enfoca en los cambios en las mediciones dentro de los sujetos a través de las diferentes condiciones o puntos temporales.
Cuándo Usarlo
  • Investigación Longitudinal: Rastrear cambios en una variable a lo largo del tiempo (ej., métricas de salud del paciente durante varios meses).
  • Diseños Experimentales: Exponer participantes a múltiples condiciones experimentales (ej., probar el efecto de diferentes tipos de estímulos en el tiempo de reacción).
  • Estudios Pre-test/Post-test: Comparar puntuaciones antes y después de una intervención, especialmente con múltiples seguimientos.
Suposiciones Clave
  • Normalidad: La variable dependiente debe estar aproximadamente distribuida normalmente dentro de cada condición.
  • Esfericidad: Las varianzas de las diferencias entre todos los pares posibles de condiciones intra sujetos deben ser iguales. Esta es una suposición crítica. La prueba de Mauchly se usa para verificar esto, y si se viola, son necesarias correcciones (como Greenhouse-Geisser).
  • Sin Valores Atípicos: No debe haber valores atípicos significativos en el conjunto de datos.

Guía Paso a Paso para Usar la Calculadora

  • Formato de Entrada de Datos
  • Ejecutando el Cálculo
  • Interpretando la Tabla de Resultados
Nuestra calculadora simplifica el proceso de realizar un ANOVA de Medidas Repetidas. Sigue estos pasos para obtener tu análisis.
Formato de Entrada de Datos
Tus datos deben estar organizados con un sujeto por línea. En cada línea, las mediciones para las diferentes condiciones o puntos temporales deben estar listadas, separadas por coma, espacio o tabulación. Es crucial que cada sujeto (fila) tenga el mismo número de mediciones (columnas).
Ejecutando el Cálculo
Una vez que tus datos estén introducidos en el área de texto, simplemente haz clic en el botón 'Calcular ANOVA'. La herramienta validará automáticamente la entrada y realizará los cálculos necesarios.
Interpretando la Tabla de Resultados
  • Tabla Resumen ANOVA: Esta es la salida principal. Mira la fila 'Intra Sujetos'. El valor F y el valor P asociado te dicen si hay una diferencia estadísticamente significativa en algún lugar entre las medias de tus grupos.
  • Prueba de Mauchly para Esfericidad: Verifica el valor p aquí. Si p < .05, la suposición de esfericidad se viola, y debes referirte a los valores p corregidos de abajo.
  • Correcciones para Esfericidad: Si la esfericidad se viola, usa los valores p corregidos de Greenhouse-Geisser o Huynh-Feldt para evaluar la significancia de tu estadístico F.
  • Eta Cuadrado Parcial (η²p): Este es tu tamaño del efecto. Te dice cuánto de la varianza en tu resultado es explicada por las diferentes condiciones o puntos temporales.

Derivación Matemática y Fórmulas

  • Suma de Cuadrados (SC)
  • Grados de Libertad (gl) y Cuadrados Medios (CM)
  • El Estadístico F
El ANOVA de Medidas Repetidas particiona la varianza total en los datos en diferentes componentes para determinar la significancia del efecto del tratamiento.
Suma de Cuadrados (SC)
  • SC-Total: Variabilidad total en los datos.
  • SC-Entre Sujetos: Variabilidad debida a diferencias individuales entre sujetos.
  • SC-Intra Sujetos: Variabilidad dentro de los sujetos mismos, que se divide además en:
    • SC-Tratamientos (o Condiciones): Variabilidad debida a las condiciones experimentales.
    • SC-Error: Variabilidad no explicada o error aleatorio.
El cálculo clave es aislar la SC-Tratamientos de la SC-Error.
Grados de Libertad (gl) y Cuadrados Medios (CM)
  • gl-Tratamientos = k - 1 (donde k es el número de condiciones)
  • gl-Error = (n - 1) * (k - 1) (donde n es el número de sujetos)
  • CM (Cuadrado Medio) se calcula dividiendo la SC por su gl correspondiente (ej., CM-Tratamientos = SC-Tratamientos / gl-Tratamientos).
El Estadístico F
El estadístico F es la razón de la varianza explicada por el tratamiento a la varianza no explicada (error).
F = CM-Tratamientos / CM-Error
Un valor F grande sugiere que la variación debida a las condiciones del tratamiento es mayor que el error aleatorio, indicando un efecto significativo.