Una investigación obtiene un contraste significativo con un tamaño de efecto d=0.8 con una muestra de 1000 personas.
Si la muestra hubiese sido de 500 personas El tamaño de efecto habria sido el doble El tamaño de efecto prácticamente se mantendria El tamaño de efecto habria sido la mitad.
Si la interacción entre dos factores tiene una probabilidad asociada MENOR que el criterio alfa NO existen diferencias entre las medias de los grupos las diferencias entre los niveles de un factor dependen de los niveles del otro las diferencias entre los niveles de un factor NO dependen de los niveles del otro.
La potencia estadística se entiende como La probabilidad de rechazar una hipótesis nula falsa El suceso contrario al error tipo II Ambas son correctas.
Para comprobar si la variable Autoestima (alta-baja) presenta diferencias en función del sexo (hombre-mujer) debo realizar un contraste: Diferencia de medias independientes Anova de dos factores inter Chi-cuadrado de independencia.
Para realizar un contraste de hipótesis de medias independientes con una potencia del 80% y un tamaño de efecto d=0.5 es necesario contar con 64 personas por grupo. Si fuese un contraste de medias relacionadas: se necesitaría 34 personas por medida se necesitaría 64 personas por medida se necesitaría 86 personas por medida.
Para realizar un contraste de hipótesis de medias independientes con una potencia del 80% y un tamaño de efecto d=0.5 es necesario contar con 64 personas por grupo. Si esperase encontrar un tamaño de efecto d=0.2: necesitaría más personas necesitaría menos personas el número de personas se mantendría prácticamente igual.
El tamaño de efecto de una prueba de chi-cuadrado se mide mediante: Phi de Cramer d de Cohen Eta cuadrado.
A partir de los resultados de un contraste de medias (t(48)=-4,11; p<.001; d=-1,16), podernos concluir que: La diferencia entre las medias de los grupos es significativa, con un tamaño de efecto grande La diferencia entre las medias de los grupos es significativa, con un tamaño de efecto pequeño La diferencia entre las medias de ambos grupos NO es significativa.
El tamaño de efecto "d de Cohen" es un indice que da cuenta de tamaño en desviaciones típicas de la diferencia entre medias porcentaje de varianza explicado de la variable dependiente porcentaje de varianza explicado de la variable independiente.
Para comprobar si la variable Autoestima (alta-baja) guarda relación con el sexo (hombre-mujer) hemos llevado a cabo una prueba Chi-cuadrado de independencia, obteniendo un resultado estadísticamente significativo. Por tanto, podemos afirmar que: Ambas variables guardan relación Las variables son independientes No es la prueba adecuada para determinar si ambas variables están relacionadas.
El análisis de la potencia estadística a priori permite: Determinar el tamaño muestral con un determinado tamaño de efecto Determinar el tamaño de efecto que se obtendrá en el análisis Determinar la probabilidad de no cometer un error tipo Il.
La probabilidad de NO rechazar una hipótesis nula FALSA se denomina: Error tipo I Error tipo II Decisión correcta.
La corrección de Welch se aplica cuando se incumple el supuesto de independencia de las observaciones distribución normal de las observaciones homogeneidad de las varianzas de los grupos.
El supuesto de homogeneidad de las varianzas afecta a los factores_(1)_ y el supuesto de esfericidad a los factores(2). (1) inter, (2) intra (1) intra, (2) inter ambos supuestos a factores inter e intra.
El tamaño de efecto "eta cuadrado parcial" es un indice que da cuenta de El tamaño en desviaciones típicas de la diferencia entre medias El porcentaje de varianza explicado de la variable dependiente El porcentaje de varianza explicado de la variable independiente.
Para comprobar si el personal de caja varía su Empatía (0-10) escuchando distintos tipos de música (clásica-pop) debo realizar un contraste... Diferencia de medias relacionadas Anova de un factor mixto Chi-cuadrado de independencia.
Las pruebas a priori y las pruebas a posteriori NO se realizan cuando el efecto a estudiar no es significativo solamente se cuenta con dos grupos ambas son correctas.
Los grados de libertad del efecto principal de un factor inter son número de sujetos menos 1 • número de niveles menos 1 número de niveles menos 1 número de sujetos menos 1 ° número de niveles.
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