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DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS
OUTPUTS SPSS
2
DISEÑOS EXPERIMENTALESEJEMPLO 1Diseño de dos grupos al azar: prueba t para muestras independientes
Estadísticos del grupo
5 7,6000 1,1402 ,5099
7 5,0000 1,1547 ,4364
droga1,00
2,00
retenciónN Media
Desviacióntíp.
Error típ. dela media
Prueba de muestras independientes
,004 ,953 3,865 10 ,003 2,6000 ,6727 1,1011 4,0989
3,874 8,843 ,004 2,6000 ,6712 1,0776 4,1224
Se han asumidovarianzas iguales
No se han asumidovarianzas iguales
retenciónF Sig.
Prueba de Levenepara la igualdad de
varianzas
t gl Sig. (bilateral)Diferenciade medias
Error típ dela diferencia Inferior Superior
Intervalo de confianzapara la diferencia
Prueba T para la igualdad de medias
EJEMPLO 2Diseño de dos grupos al azar: prueba U de Mann-Whitney
Rangos
7 4,43 31,00
8 11,13 89,00
15
privación1,00
2,00
Total
ensayosN
Rangopromedio
Suma derangos
Estadísticos de contrasteb
3,000
31,000
-2,904
,004
,002a
U de Mann-Whitney
W de Wilcoxon
Z
Sig. asintót. (bilateral)
Sig. exacta [2*(Sig.unilateral)]
ensayos
No corregidos para los empates.a.
Variable de agrupación: privaciónb.
3
EJEMPLO 3Diseño de dos grupos relacionados: prueba t para muestras relacionadas
Estadísticos de muestras relacionadas
75,6000 15 16,7195 4,3170
69,4000 15 17,0621 4,4054
motivación
no motivación
Par 1Media N
Desviacióntíp.
Error típ. dela media
Correlaciones de muestras relacionadas
15 ,927 ,000motivación yno motivación
Par 1N Correlación Sig.
Prueba de muestras relacionadas
6,2000 6,4829 1,6739 2,6099 9,7901 3,704 14 ,002motivación -no motivación
Par 1Media
Desviacióntíp.
Error típ. dela media Inferior Superior
Intervalo de confianzapara la diferencia
Diferencias relacionadas
t gl Sig. (bilateral)
Diseño de dos grupos relacionados: prueba T de Wilcoxon
Rangos
3a 2,83 8,50
12b 9,29 111,50
0c
15
Rangos negativos
Rangos positivos
Empates
Total
MOTIV - NO_MOTIVN
Rangopromedio
Suma derangos
MOTIV < NO_MOTIVa.
MOTIV > NO_MOTIVb.
NO_MOTIV = MOTIVc.
Estadísticos de contrasteb
-2,928a
,003
Z
Sig. asintót. (bilateral)
MOTIV -NO_MOTIV
Basado en los rangos negativos.a.
Prueba de los rangos con signo de Wilcoxonb.
4
EJEMPLO 4Diseño multigrupo: análisis de la variancia unidireccional
Descriptivos
recuerdo
5 2,4000 1,1402 ,5099 ,9843 3,8157 1,00 4,00
5 5,0000 1,5811 ,7071 3,0368 6,9632 3,00 7,00
5 6,6000 1,1402 ,5099 5,1843 8,0157 5,00 8,00
5 8,2000 ,8367 ,3742 7,1611 9,2389 7,00 9,00
20 5,5500 2,4597 ,5500 4,3988 6,7012 1,00 9,00
1,00
2,00
3,00
4,00
Total
N MediaDesviación
típica Error típico Límite inferiorLímite
superior
Intervalo de confianza parala media al 95%
Mínimo Máximo
Prueba de homogeneidad de varianzas
recuerdo
,680 3 16 ,577
Estadísticode Levene gl1 gl2 Sig.
ANOVA
recuerdo
91,750 3 30,583 21,092 ,000
23,200 16 1,450
114,950 19
Inter-grupos
Intra-grupos
Total
Suma decuadrados gl
Mediacuadrática F Sig.
5
Coeficientes de contraste
-1 1 0 0
-1 0 1 0
-1 0 0 1
-1 -1 2 0
-1 -1 -1 3
Contraste1
2
3
4
5
1,00 2,00 3,00 4,00
repasos
repasos
4,003,002,001,00
Me
dia
de
re
cue
rdo
9
8
7
6
5
4
3
2
Gráfico de las medias
Pruebas de contraste
2,6000 ,7616 3,414 16 ,004
4,2000 ,7616 5,515 16 ,000
5,8000 ,7616 7,616 16 ,000
5,8000 1,3191 4,397 16 ,000
10,6000 1,8655 5,682 16 ,000
2,6000 ,8718 2,982 7,275 ,020
4,2000 ,7211 5,824 8,000 ,000
5,8000 ,6325 9,171 7,339 ,000
5,8000 1,3416 4,323 9,262 ,002
10,6000 1,5100 7,020 10,540 ,000
Contraste1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
Suponer igualdadde varianzas
No asume igualdadde varianzas
recuerdo
Valor decontraste Error típico t gl Sig. (bilateral)
Diseño multigrupo: comparaciones múltiples a priori (no ortogonales)
6
Diseño multigrupo: comparaciones múltiples a priori (ortogonales)
Coeficientes de contraste
-1 1 0 0
-1 -1 2 0
-1 -1 -1 3
Contraste1
2
3
1,00 2,00 3,00 4,00
repasos
Pruebas de contraste
2,6000 ,7616 3,414 16 ,004
5,8000 1,3191 4,397 16 ,000
10,6000 1,8655 5,682 16 ,000
2,6000 ,8718 2,982 7,275 ,020
5,8000 1,3416 4,323 9,262 ,002
10,6000 1,5100 7,020 10,540 ,000
Contraste1
2
3
1
2
3
Suponer igualdadde varianzas
No asume igualdadde varianzas
recuerdo
Valor decontraste Error típico t gl Sig. (bilateral)
Diseño multigrupo: análisis de tendenciasANOVA
recuerdo
91,750 3 30,583 21,092 ,000
90,250 1 90,250 62,241 ,000
1,500 2 ,750 ,517 ,606
1,250 1 1,250 ,862 ,367
,250 1 ,250 ,172 ,683
,250 1 ,250 ,172 ,683
23,200 16 1,450
114,950 19
(Combinadas)
Contraste
Desviación
Término lineal
Contraste
Desviación
Término cuadrático
ContrasteTérmino cúbico
Inter-grupos
Intra-grupos
Total
Suma decuadrados gl
Mediacuadrática F Sig.
7
Coeficientes de contraste
-3 -1 1 3
1 -1 -1 1
-1 3 -3 1
Contraste1
2
3
1,00 2,00 3,00 4,00
repasos
Pruebas de contraste
19,0000 2,4083 7,889 16 ,000
-1,0000 1,0770 -,928 16 ,367
1,0000 2,4083 ,415 16 ,683
19,0000 2,0881 9,099 10,302 ,000
-1,0000 1,0770 -,928 13,296 ,370
1,0000 2,6907 ,372 8,123 ,720
Contraste1
2
3
1
2
3
Suponer igualdadde varianzas
No asume igualdadde varianzas
recuerdo
Valor decontraste Error típico t gl Sig. (bilateral)
EJEMPLO 5Diseño de bloques de grupos al azar: un solo sujeto por casilla
Factores inter-sujetos
10
10
10
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
1,00
2,00
3,00
métodoenseñanza
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
7,00
8,00
9,00
10,00
coeficienteintelectual
N
8
Pruebas de los efectos inter-sujetos
Variable dependiente: aprendizaje matemáticas
49,967a 11 4,542 2,140 ,073
1400,833 1 1400,833 660,079 ,000
30,467 2 15,233 7,178 ,005
19,500 9 2,167 1,021 ,460
38,200 18 2,122
1489,000 30
88,167 29
FuenteModelo corregido
Intersección
VI
BLOQUE
Error
Total
Total corregido
Suma decuadrados
tipo I glMedia
cuadrática F Sig.
R cuadrado = ,567 (R cuadrado corregido = ,302)a.
EJEMPLO 6Diseño de bloques de grupos al azar: dos o más sujetos por casilla
Factores inter-sujetos
30
30
30
9
9
9
9
9
9
9
9
9
9
1,00
2,00
3,00
método deenseñanza
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
7,00
8,00
9,00
10,00
coeficienteintelectual
N
9
Estadísticos descriptivos
Variable dependiente: aprendizaje matemáticas
4,6667 1,5275 3
5,3333 1,5275 3
4,0000 1,0000 3
5,3333 ,5774 3
6,6667 1,5275 3
4,0000 1,0000 3
5,0000 1,0000 3
7,3333 1,5275 3
7,0000 1,0000 3
6,6667 ,5774 3
5,6000 1,5447 30
6,0000 1,0000 3
5,3333 ,5774 3
6,6667 ,5774 3
8,0000 1,0000 3
5,3333 1,5275 3
5,0000 1,0000 3
6,0000 1,0000 3
8,0000 1,0000 3
7,0000 1,7321 3
5,0000 1,0000 3
6,2333 1,4308 30
7,3333 1,5275 3
5,6667 1,5275 3
8,6667 1,5275 3
7,0000 1,0000 3
8,6667 1,5275 3
9,0000 1,0000 3
6,3333 1,5275 3
8,6667 1,5275 3
9,0000 1,0000 3
7,0000 1,0000 3
7,7333 1,6174 30
6,0000 1,6583 9
5,4444 1,1304 9
6,4444 2,2423 9
6,7778 1,3944 9
6,8889 1,9650 9
6,0000 2,4495 9
5,7778 1,2019 9
8,0000 1,3229 9
7,6667 1,5000 9
6,2222 1,2019 9
6,5222 1,7625 90
coeficiente intelectual1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
7,00
8,00
9,00
10,00
Total
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
7,00
8,00
9,00
10,00
Total
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
7,00
8,00
9,00
10,00
Total
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
7,00
8,00
9,00
10,00
Total
método de enseñanza1,00
2,00
3,00
Total
Media Desv. típ. N
10
Pruebas de los efectos inter-sujetos
Variable dependiente: aprendizaje matemáticas
188,456a 29 6,498 4,431 ,000
3828,544 1 3828,544 2610,371 ,000
72,022 2 36,011 24,553 ,000
54,456 9 6,051 4,125 ,000
61,978 18 3,443 2,348 ,007
88,000 60 1,467
4105,000 90
276,456 89
FuenteModelo corregido
Intersección
VI
BLOQUE
VI * BLOQUE
Error
Total
Total corregido
Suma decuadrados
tipo I glMedia
cuadrática F Sig.
R cuadrado = ,682 (R cuadrado corregido = ,528)a.
método de enseñanza
3,002,001,00
Me
dia
s m
arg
ina
les
est
ima
da
s
10
9
8
7
6
5
4
3
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
7,00
8,00
9,00
10,00
Gráficos de perfil coeficiente intelectual
11
EJEMPLO 7Diseño factorial 2 x 2
Factores inter-sujetos
16
16
16
16
1,00
2,00
incentivo
1,00
2,00
tarea
N
Estadísticos descriptivos
Variable dependiente: aprendizaje
6,5000 2,6186 8
3,3750 1,0607 8
4,9375 2,5158 16
8,7500 1,2817 8
7,5000 1,1952 8
8,1250 1,3601 16
7,6250 2,3058 16
5,4375 2,3936 16
6,5313 2,5651 32
tarea1,00
2,00
Total
1,00
2,00
Total
1,00
2,00
Total
incentivo1,00
2,00
Total
Media Desv. típ. N
Pruebas de los efectos inter-sujetos
Variable dependiente: aprendizaje
126,594a 3 42,198 15,270 ,000
1365,031 1 1365,031 493,969 ,000
81,281 1 81,281 29,414 ,000
38,281 1 38,281 13,853 ,001
7,031 1 7,031 2,544 ,122
77,375 28 2,763
1569,000 32
203,969 31
FuenteModelo corregido
Intercept
VA
VB
VA * VB
Error
Total
Total corregido
Suma decuadrados
tipo III glMedia
cuadrática F Sig.
R cuadrado = ,621 (R cuadrado corregido = ,580)a.
12
Gráfico de la interacciónMedias marginales estimadas de aprendizaje
incentivo
altobajo
Me
dia
s m
arg
ina
les
est
ima
da
s
10
9
8
7
6
5
4
3
tarea
simple
compleja
EJEMPLO 8Diseño de medidas repetidas simple
Factores intra-sujetos
Medida: MEASURE_1
A1
A2
A3
FACTOR11
2
3
Variabledependiente
Estadísticos descriptivos
5,0333 1,6442 3
4,3667 ,7095 3
2,6000 ,3606 3
300cps
600cps
1200cps
Media Desv. típ. N
Contrastes multivariadosb
,920 5,744a 2,000 1,000 ,283
,080 5,744a 2,000 1,000 ,283
11,488 5,744a 2,000 1,000 ,283
11,488 5,744a 2,000 1,000 ,283
Traza de Pillai
Lambda de Wilks
Traza de Hotelling
Raíz mayor de Roy
EfectoFACTOR1
Valor FGl de lahipótesis Gl del error gl Sig.
Estadístico exactoa.
Diseño: Intercept Diseño intra sujetos: FACTOR1
b.
13
Prueba de esfericidad de Mauchlyb
Medida: MEASURE_1
,619 ,479 2 ,788 ,724 1,000 ,500Efecto intra-sujetosFACTOR1
W de MauchlyChi-cuadrado
aprox. gl Sig.Greenhouse-Geisser Huynh-Feldt Límite-inferior
Epsilona
Contrasta la hipótesis nula de que la matriz de covarianza de error de las variables dependientes transformadas esproporcional a una matriz identidad.
May be used to adjust the degrees of freedom for the averaged tests of significance. Corrected tests are displayed in theTests of Within-Subjects Effects table.
a.
Diseño: Intercept Diseño intra sujetos: FACTOR1
b.
Pruebas de efectos intra-sujetos.
Medida: MEASURE_1
9,487 2 4,743 5,832 ,065
9,487 1,448 6,550 5,832 ,097
9,487 2,000 4,743 5,832 ,065
9,487 1,000 9,487 5,832 ,137
3,253 4 ,813
3,253 2,897 1,123
3,253 4,000 ,813
3,253 2,000 1,627
Esfericidad asumida
Greenhouse-Geisser
Huynh-Feldt
Límite-inferior
Esfericidad asumida
Greenhouse-Geisser
Huynh-Feldt
Límite-inferior
FuenteFACTOR1
Error(FACTOR1)
Suma decuadrados
tipo III glMedia
cuadrática F Sig.
EJEMPLO 9Diseño factorial mixto
Factores intra-sujetos
Medida: MEASURE_1
B1
B2
B3
B4
FACTOR11
2
3
4
Variabledependiente
Factores inter-sujetos
4
4
1,00
2,00
campo post-exposiciónN
14
Estadísticos descriptivos
25,2500 4,1932 4
20,2500 7,8899 4
22,7500 6,4310 8
31,0000 3,9158 4
22,7500 8,3016 4
26,8750 7,4534 8
30,7500 4,5000 4
30,5000 7,1880 4
30,6250 5,5533 8
37,0000 2,9439 4
37,0000 4,1633 4
37,0000 3,3381 8
campo post-exposición1,00
2,00
Total
1,00
2,00
Total
1,00
2,00
Total
1,00
2,00
Total
30 msg
90 msg
180 msg
240 mseg
Media Desv. típ. N
Contrastes multivariadosb
,939 20,676a 3,000 4,000 ,007
,061 20,676a 3,000 4,000 ,007
15,507 20,676a 3,000 4,000 ,007
15,507 20,676a 3,000 4,000 ,007
,715 3,345a 3,000 4,000 ,137
,285 3,345a 3,000 4,000 ,137
2,508 3,345a 3,000 4,000 ,137
2,508 3,345a 3,000 4,000 ,137
Traza de Pillai
Lambda de Wilks
Traza de Hotelling
Raíz mayor de Roy
Traza de Pillai
Lambda de Wilks
Traza de Hotelling
Raíz mayor de Roy
EfectoFACTOR1
FACTOR1 * VA
Valor FGl de lahipótesis Gl del error gl Sig.
Estadístico exactoa.
Diseño: Intercept+VA Diseño intra sujetos: FACTOR1
b.
15
Prueba de esfericidad de Mauchlyb
Medida: MEASURE_1
,783 1,157 5 ,950 ,888 1,000 ,333Efecto intra-sujetosFACTOR1
W de MauchlyChi-cuadrado
aprox. gl Sig.Greenhouse-Geisser Huynh-Feldt Límite-inferior
Epsilona
Contrasta la hipótesis nula de que la matriz de covarianza de error de las variables dependientes transformadas esproporcional a una matriz identidad.
May be used to adjust the degrees of freedom for the averaged tests of significance. Corrected tests are displayed in theTests of Within-Subjects Effects table.
a.
Diseño: Intercept+VA Diseño intra sujetos: FACTOR1
b.
Pruebas de efectos intra-sujetos.
Medida: MEASURE_1
878,625 3 292,875 37,723 ,000
878,625 2,664 329,852 37,723 ,000
878,625 3,000 292,875 37,723 ,000
878,625 1,000 878,625 37,723 ,001
95,125 3 31,708 4,084 ,022
95,125 2,664 35,712 4,084 ,028
95,125 3,000 31,708 4,084 ,022
95,125 1,000 95,125 4,084 ,090
139,750 18 7,764
139,750 15,982 8,744
139,750 18,000 7,764
139,750 6,000 23,292
Esfericidad asumida
Greenhouse-Geisser
Huynh-Feldt
Límite-inferior
Esfericidad asumida
Greenhouse-Geisser
Huynh-Feldt
Límite-inferior
Esfericidad asumida
Greenhouse-Geisser
Huynh-Feldt
Límite-inferior
FuenteFACTOR1
FACTOR1 * VA
Error(FACTOR1)
Suma decuadrados
tipo III glMedia
cuadrática F Sig.
16
Pruebas de los efectos inter-sujetos
Medida: MEASURE_1
Variable transformada: Promedio
27495,125 1 27495,125 255,274 ,000
91,125 1 91,125 ,846 ,393
646,250 6 107,708
FuenteIntercept
VA
Error
Suma decuadrados
tipo III glMedia
cuadrática F Sig.
Gráfico de la interacción
Medias marginales estimadas de MEASURE_1
FACTOR1
4321
Media
s m
arg
inale
s e
stim
adas
40
30
20
10
VA
1,00
2,00
17
DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN APLICADOSEJEMPLO 10Diseño de grupo control no equivalente: AVAR de la variable antes (X)
Descriptivos
X
5 4,2000 1,3038 ,5831 2,5811 5,8189 3,00 6,00
5 5,4000 1,1402 ,5099 3,9843 6,8157 4,00 7,00
10 4,8000 1,3166 ,4163 3,8582 5,7418 3,00 7,00
1,00
2,00
Total
N MediaDesviación
típica Error típico Límite inferiorLímite
superior
Intervalo de confianza parala media al 95%
Mínimo Máximo
ANOVA
X
3,600 1 3,600 2,400 ,160
12,000 8 1,500
15,600 9
Inter-grupos
Intra-grupos
Total
Suma decuadrados gl
Mediacuadrática F Sig.
Diseño de grupo control no equivalente: AVAR de la variable después (Y)Descriptivos
Y
5 6,2000 ,8367 ,3742 5,1611 7,2389 5,00 7,00
5 8,6000 1,1402 ,5099 7,1843 10,0157 7,00 10,00
10 7,4000 1,5776 ,4989 6,2714 8,5286 5,00 10,00
1,00
2,00
Total
N MediaDesviación
típica Error típico Límite inferiorLímite
superior
Intervalo de confianza parala media al 95%
Mínimo Máximo
18
ANOVA
Y
14,400 1 14,400 14,400 ,005
8,000 8 1,000
22,400 9
Inter-grupos
Intra-grupos
Total
Suma decuadrados gl
Mediacuadrática F Sig.
Diseño de grupo control no equivalente: AR (DEP=Y/ENTER T)
Variables introducidas/eliminadasb
Ta , IntroducirModelo1
Variablesintroducidas
Variableseliminadas Método
Todas las variables solicitadas introducidasa.
Variable dependiente: Yb.
Resumen del modelo
,802a ,643 ,598 1,0000Modelo1
R R cuadradoR cuadradocorregida
Error típ. de laestimación
Variables predictoras: (Constante), Ta.
ANOVAb
14,400 1 14,400 14,400 ,005a
8,000 8 1,000
22,400 9
Regresión
Residual
Total
Modelo1
Suma decuadrados gl
Mediacuadrática F Sig.
Variables predictoras: (Constante), Ta.
Variable dependiente: Yb.
19
Gráfico regresión
X
8765432
Y11
10
9
8
7
6
5
4
GRUPO
2,00
1,00
Diseño de grupo control no equivalente: ACOVAR(DEP=Y/ENTER X/ENTER T/ENTER XT)
Variables introducidas/eliminadasb
Xa , Introducir
Ta , Introducir
XTa , Introducir
Modelo1
2
3
Variablesintroducidas
Variableseliminadas Método
Todas las variables solicitadas introducidasa.
Variable dependiente: Yb.
20
Resumen del modelo
,792a ,627 ,580 1,0222 ,627 13,438 1 8 ,006
,926b ,858 ,817 ,6747 ,231 11,362 1 7 ,012
,928c ,862 ,792 ,7187 ,004 ,169 1 6 ,696
Modelo1
2
3
R R cuadradoR cuadradocorregida
Error típ. de laestimación
Cambio enR cuadrado Cambio en F gl1 gl2
Sig. delcambio en F
Cambiar los estadísticos
Variables predictoras: (Constante), Xa.
Variables predictoras: (Constante), X, Tb.
Variables predictoras: (Constante), X, T, XTc.
ANOVAd
14,041 1 14,041 13,438 ,006a
8,359 8 1,045
22,400 9
19,213 2 9,607 21,103 ,001b
3,187 7 ,455
22,400 9
19,300 3 6,433 12,454 ,005c
3,100 6 ,517
22,400 9
Regresión
Residual
Total
Regresión
Residual
Total
Regresión
Residual
Total
Modelo1
2
3
Suma decuadrados gl
Mediacuadrática F Sig.
Variables predictoras: (Constante), Xa.
Variables predictoras: (Constante), X, Tb.
Variables predictoras: (Constante), X, T, XTc.
Variable dependiente: Yd.
Diseño de grupo control no equivalente: t de los datos de diferencia (Y-X)
Estadísticos del grupo
5 2,0000 ,7071 ,3162
5 3,2000 ,8367 ,3742
GRUPO1,00
2,00
DIFN Media
Desviacióntíp.
Error típ. dela media
21
Prueba de muestras independientes
,590 ,464 -2,449 8 ,040 -1,2000 ,4899 -2,3297 -7,03E-02
-2,449 7,784 ,041 -1,2000 ,4899 -2,3352 -6,48E-02
Se han asumidovarianzas iguales
No se han asumidovarianzas iguales
DIFF Sig.
Prueba de Levenepara la igualdad de
varianzas
t gl Sig. (bilateral)Diferenciade medias
Error típ dela diferencia Inferior Superior
Intervalo de confianzapara la diferencia
Prueba T para la igualdad de medias
Diseño de grupo control no equivalente: AVAR de los datos de diferencia (Y-X)
Descriptivos
DIF
5 2,0000 ,7071 ,3162 1,1220 2,8780 1,00 3,00
5 3,2000 ,8367 ,3742 2,1611 4,2389 2,00 4,00
10 2,6000 ,9661 ,3055 1,9089 3,2911 1,00 4,00
1,00
2,00
Total
N MediaDesviación
típica Error típico Límite inferiorLímite
superior
Intervalo de confianza parala media al 95%
Mínimo Máximo
ANOVA
DIF
3,600 1 3,600 6,000 ,040
4,800 8 ,600
8,400 9
Inter-grupos
Intra-grupos
Total
Suma decuadrados gl
Mediacuadrática F Sig.
22
Diseño de grupo control no equivalente: AR de los datos de diferencia (Y-X)
Variables introducidas/eliminadasb
GRUPOa , IntroducirModelo1
Variablesintroducidas
Variableseliminadas Método
Todas las variables solicitadas introducidasa.
Variable dependiente: DIFb.
Resumen del modelo
,655a ,429 ,357 ,7746Modelo1
R R cuadradoR cuadradocorregida
Error típ. de laestimación
Variables predictoras: (Constante), GRUPOa.
ANOVAb
3,600 1 3,600 6,000 ,040a
4,800 8 ,600
8,400 9
Regresión
Residual
Total
Modelo1
Suma decuadrados gl
Mediacuadrática F Sig.
Variables predictoras: (Constante), GRUPOa.
Variable dependiente: DIFb.
23
EJEMPLO 13Diseño de serie temporalPASO 1
Variables introducidas/eliminadasb
Ta , Introducir
Xa , Introducir
Modelo1
2
Variablesintroducidas
Variableseliminadas Método
Todas las variables solicitadas introducidasa.
Variable dependiente: Yb.
Resumen del modelob
1,632aModelo2
Durbin-Watson
Variables predictoras: (Constante), T, Xa.
Variable dependiente: Yb.
Coeficientesa
4,502 ,200 22,498 ,000
7,947E-02 ,011 ,800 7,051 ,000
4,007 ,165 24,303 ,000
,141 ,014 1,422 10,412 ,000
-1,389 ,249 -,761 -5,576 ,000
(Constante)
T
(Constante)
T
X
Modelo1
2
B Error típ.
Coeficientes noestandarizados
Beta
Coeficientes
estandarizados
t Sig.
Variable dependiente: Ya.
24
PASO 2
Variables introducidas/eliminadasb
Ta , Introducir
Xa , Introducir
Modelo1
2
Variablesintroducidas
Variableseliminadas Método
Todas las variables solicitadas introducidasa.
Variable dependiente: YTRANSb.
Resumen del modelob
1,718aModelo2
Durbin-Watson
Variables predictoras: (Constante), T, Xa.
Variable dependiente: YTRANSb.
Coeficientesa
3,783 ,175 21,655 ,000
6,001E-02 ,010 ,755 6,098 ,000
3,388 ,157 21,596 ,000
,109 ,013 1,377 8,471 ,000
-1,110 ,237 -,761 -4,680 ,000
(Constante)
T
(Constante)
T
X
Modelo1
2
B Error típ.
Coeficientes noestandarizados
Beta
Coeficientes
estandarizados
t Sig.
Variable dependiente: YTRANSa.
EJEMPLO 15Diseño longitudinal de medidas repetidas (1GMO): estudio de las curvas de crecimiento
Factores intra-sujetos
Medida: MEASURE_1
O1
O2
O3
O4
FACTOR11
2
3
4
Variabledependiente
Estadísticos descriptivos
38,0000 2,3664 6
30,0000 3,0984 6
25,0000 2,7568 6
22,0000 3,2249 6
O1
O2
O3
O4
Media Desv. típ. N
25
Contrastes multivariadosb
,990 99,214a 3,000 3,000 ,002
,010 99,214a 3,000 3,000 ,002
99,214 99,214a 3,000 3,000 ,002
99,214 99,214a 3,000 3,000 ,002
Traza de Pillai
Lambda de Wilks
Traza de Hotelling
Raíz mayor de Roy
EfectoFACTOR1
Valor FGl de lahipótesis Gl del error gl Sig.
Estadístico exactoa.
Diseño: Intercept Diseño intra sujetos: FACTOR1
b.
Prueba de esfericidad de Mauchlyb
Medida: MEASURE_1
,154 6,967 5 ,237 ,532 ,742 ,333Efecto intra-sujetosFACTOR1
W de MauchlyChi-cuadrado
aprox. gl Sig.Greenhouse-Geisser Huynh-Feldt Límite-inferior
Epsilona
Contrasta la hipótesis nula de que la matriz de covarianza de error de las variables dependientes transformadas esproporcional a una matriz identidad.
May be used to adjust the degrees of freedom for the averaged tests of significance. Corrected tests are displayed in theTests of Within-Subjects Effects table.
a.
Diseño: Intercept Diseño intra sujetos: FACTOR1
b.
26
Pruebas de efectos intra-sujetos.
Medida: MEASURE_1
880,500 3 293,500 258,971 ,000
880,500 1,597 551,455 258,971 ,000
880,500 2,227 395,327 258,971 ,000
880,500 1,000 880,500 258,971 ,000
17,000 15 1,133
17,000 7,983 2,129
17,000 11,136 1,527
17,000 5,000 3,400
Esfericidad asumida
Greenhouse-Geisser
Huynh-Feldt
Límite-inferior
Esfericidad asumida
Greenhouse-Geisser
Huynh-Feldt
Límite-inferior
FuenteFACTOR1
Error(FACTOR1)
Suma decuadrados
tipo III glMedia
cuadrática F Sig.
Pruebas de contrastes intra-sujetos
Medida: MEASURE_1
842,700 1 842,700 324,115 ,000
37,500 1 37,500 187,500 ,000
,300 1 ,300 ,500 ,511
13,000 5 2,600
1,000 5 ,200
3,000 5 ,600
FACTOR1Lineal
Cuadrático
Cúbico
Lineal
Cuadrático
Cúbico
FuenteFACTOR1
Error(FACTOR1)
Suma decuadrados
tipo III glMedia
cuadrática F Sig.
27
Gráfico de perfil
Medias marginales estimadas de MEASURE_1
FACTOR1
4321
Me
dia
s m
arg
ina
les
est
ima
da
s
40
30
20
EJEMPLO 16Diseño longitudinal de medidas repetidas (2GMO): Diseño split-plot
Factores intra-sujetos
Medida: MEASURE_1
O1
O2
O3
O4
FACTOR11
2
3
4
Variabledependiente Factores inter-sujetos
5
5
1,00
2,00
GRUPON
28
Contrastes multivariadosb
,953 40,911a 3,000 6,000 ,000
,047 40,911a 3,000 6,000 ,000
20,455 40,911a 3,000 6,000 ,000
20,455 40,911a 3,000 6,000 ,000
,017 ,035a 3,000 6,000 ,990
,983 ,035a 3,000 6,000 ,990
,017 ,035a 3,000 6,000 ,990
,017 ,035a 3,000 6,000 ,990
Traza de Pillai
Lambda de Wilks
Traza de Hotelling
Raíz mayor de Roy
Traza de Pillai
Lambda de Wilks
Traza de Hotelling
Raíz mayor de Roy
EfectoFACTOR1
FACTOR1 * GRUPO
Valor FGl de lahipótesis Gl del error gl Sig.
Estadístico exactoa.
Diseño: Intercept+GRUPO Diseño intra sujetos: FACTOR1
b.
Prueba de esfericidad de Mauchlyb
Medida: MEASURE_1
,268 8,843 5 ,119 ,538 ,738 ,333Efecto intra-sujetosFACTOR1
W de MauchlyChi-cuadrado
aprox. gl Sig.Greenhouse-Geisser Huynh-Feldt Límite-inferior
Epsilona
Contrasta la hipótesis nula de que la matriz de covarianza de error de las variables dependientes transformadas esproporcional a una matriz identidad.
May be used to adjust the degrees of freedom for the averaged tests of significance. Corrected tests are displayed in theTests of Within-Subjects Effects table.
a.
Diseño: Intercept+GRUPO Diseño intra sujetos: FACTOR1
b.
29
Pruebas de efectos intra-sujetos.
Medida: MEASURE_1
36,475 3 12,158 35,585 ,000
36,475 1,613 22,610 35,585 ,000
36,475 2,213 16,484 35,585 ,000
36,475 1,000 36,475 35,585 ,000
7,500E-02 3 2,500E-02 ,073 ,974
7,500E-02 1,613 4,649E-02 ,073 ,895
7,500E-02 2,213 3,389E-02 ,073 ,943
7,500E-02 1,000 7,500E-02 ,073 ,794
8,200 24 ,342
8,200 12,906 ,635
8,200 17,702 ,463
8,200 8,000 1,025
Esfericidad asumida
Greenhouse-Geisser
Huynh-Feldt
Límite-inferior
Esfericidad asumida
Greenhouse-Geisser
Huynh-Feldt
Límite-inferior
Esfericidad asumida
Greenhouse-Geisser
Huynh-Feldt
Límite-inferior
FuenteFACTOR1
FACTOR1 * GRUPO
Error(FACTOR1)
Suma decuadrados
tipo III glMedia
cuadrática F Sig.
Pruebas de contrastes intra-sujetos
Medida: MEASURE_1
36,125 1 36,125 88,110 ,000
,225 1 ,225 ,450 ,521
,125 1 ,125 1,087 ,328
4,500E-02 1 4,500E-02 ,110 ,749
2,500E-02 1 2,500E-02 ,050 ,829
5,000E-03 1 5,000E-03 ,043 ,840
3,280 8 ,410
4,000 8 ,500
,920 8 ,115
FACTOR1Lineal
Cuadrático
Cúbico
Lineal
Cuadrático
Cúbico
Lineal
Cuadrático
Cúbico
FuenteFACTOR1
FACTOR1 * GRUPO
Error(FACTOR1)
Suma decuadrados
tipo III glMedia
cuadrática F Sig.
30
Pruebas de los efectos inter-sujetos
Medida: MEASURE_1
Variable transformada: Promedio
390,625 1 390,625 446,429 ,000
,625 1 ,625 ,714 ,423
7,000 8 ,875
FuenteIntercept
GRUPO
Error
Suma decuadrados
tipo III glMedia
cuadrática F Sig.
Gráfico de perfil
Medias marginales estimadas de MEASURE_1
FACTOR1
4321
Me
dia
s m
arg
ina
les
est
ima
da
s
5,0
4,5
4,0
3,5
3,0
2,5
2,0
1,5
1,0
GRUPO
1,00
2,00