Pruebas no paramétricas U, T Mann-Whitney W Wilcoxon T Krustal Wallis F Friedman prueba independ bondad de ajuste.
supuestos pruebas paramétricas y pruebas Normalidad Independencia Homocedasticidad.
Supuestos adicionales ANOVA medidas repetidas Esfericidad Aditividad.
propiedades de un buen estimador insesgado consistente eficiente suficiente.
ANOVA medidas independientes Prueba omnibus para ANOVA homocedástico Prueba omnibus para ANOVA heterocedástico Comparaciones a priori (planificadas) Comparaciones a posteriori (no planificadas) homocedástica Comparaciones a posteriori (no planificadas) heterocedástica.
ANOVA medidas dependientes Prueba para ver si se cumple esfericidad Esfericidad sumida, prueba omnibus comparación post-hoc en esfericidad asumida.
Validez del diseño Validez de la conclusión estadística Validez interna Validez externa Validez de constructo.
Validez del diseño Validez de constructo Validez interna Validez externa.
Validez del diseño Validez de constructo Validez interna Validez externa Validez de conclusión estadística.
Diseños experimentales y cuasiexperimentales diseño de Solomon diseños Split-splot diseños preexperimentales diseño pre y postest con grupo control no equivalente diseño de Cohortes diseño de discontinuidad de la regresión diseño sin grupo de control pero tto repetivo diseño de series temporales interrumpidas diseño de bloques: 1 VB, grupos apareados/equiparados/de cuadrado.
Ex post-facto vs N=1 Ex post-facto N=1.
ex post-facto Diseños prospectivos Diseños retrospectivos.
N=1 Diseños de reversión Diseños de no reversión Diseños de interv. múltiple.
Encuestas Encuesta censal Encuesta muestral Encuesta longitudinal de panel Encuesta longitudinal de series temporales o tendencias Encuesta transversal.
para estudiar Contrabalanceo=Equiponderación En la equiponderación intrasujeto (cross-over) cada sujeto pasa + de una vez por cada condición experimental. En la equiponderación intragrupo las distintas secuencias de tto se administran a distintos sujetos (intersujetos) o subgrupos. La equiponderación intragrupo incluye el cuadrado latino y el contrabalanceo aleatorio. Experimento crucial: permite poner a prueba simultáneamente 2 o + hipótesis contradictorias de forma que una queda confirmada y las demás rechazadas Apareamiento o emparejamiento. Los bloques están constituidos por sujetos que han obtenido idéntica puntuación, eliminándose las puntuaciones que tienen un único sujeto. Como norma general, la validez interna mejora en los diseños que poseen medida pre y aún más cuando se controlan VB pero sin embargo, la validez externa mejora sin medida pre. diseño cruzado es aquel que incluye todas las combinaciones posibles entre los niveles de las diferentes VIs, mientras que uno anidado o jerárquico no incluye todas las posibles, sino que se eligen las que interesan. Los criterios para elegir una VD son: sensibilidad, validez y fiabilidad. enfoque diferencial puede utilizar los 3 tipos de métodos de investigación principales pero por sus características, emplea el método comparativo + frecuentemente.
Para estudiar Una de las condiciones necesarias para establecer relaciones de causalidad es la contigüidad temporal entre la VI y la VD. MAX varianza sistemática primaria, CONTROLAR varianza sistemática secundaria, ELIMINAR varianza error (error aleatorio). La validez externa de una investigación aumenta si la muestra es representativa. Si la interacción es significativa, NO analizar los efectos principales (son inconsistentes). Analizar los efectos simples. ANCOVA permite eliminar la heterogeneidad causada en la VD por la influencia de una o + covariables. diagrama de caja y bigotes (Tukey) representa la variabilidad observada en un conjunto de valores, empleando la Mediana, Q1 y Q3, así como dos valores extremos (LI y LS). Los outliers serían valores entre 1,5-3 longitudes de caja y los valores extremos, se distancian + de 3 longitudes. diagrama o gráfico de tallo y hojas (Tukey) es una alternativa a la representación gráfica de distribuciones de frecuencias. Se utiliza como tallo la primera o dos primeras cifras y como hojas las últimas cifras del dato. Mediana es de 1ª elección para VVs ordinales. Si la distribución es muy asimétrica es preferible recurrir a la mediana que a la media. LA ASIMETRÍA TOMA EL NOMBRE SEGÚN LA PARTE EN DONDE FALTAN DATOS desigualdad de Chebychev recoge el hecho de que las distancias menores hasta la media son + frecuentes que las distancias mayores.
Para estudiar Cuando la distribución es muy asimétrica se puede emplear como dispersión la amplitud semi-intercuartil. coeficiente variación (Sx/media) elimina las unidades de medida para que se pueda comparar la variabilidad de conjuntos de datos. Las transformaciones no lineales sí que alteran la forma de las distribuciones originales, a diferencia de las lineales. Se llevan a cabo para normalizar las puntuaciones típicas. covarianza permite cuantificar el grado de relación lineal entre VVs, siendo el promedio de los productos cruzados de las punt. diferenciales de 2 VVs. está muy ligado a la unidad de medida de las variables. Para vv ordinales también se emplea la correlación de Spearman, la correlación de Kendall (cuando no hayan empates) y la de Goodman y Krustal (para los casos en que se produzcan muchos empates en la posición). Estos coeficientes van de -1 a +1. VV nominales. Q de Yule (-1, +1; para vv dicotómicas o dicotomizadas -> tabla 2x2), el Chi cuadrado (sin restricción sobre las modalidades por variable) y el de contingencia (0, +1). técnicas no paramétricas no exigen que la distribución poblacional tenga una forma específica, poseyendo elevada robustez o fortaleza. Tampoco exigen un nivel de medida elevado (solo ordinal o nominal). No obstante, su potencia es menor Bondad de ajuste -> mediante la Chi cuadrado (estadístico W), comprobando si la distribución empírica (muestra) se ajusta bien a la teórica (población); o mediante Kolmogorov-Smirnov Pruebas de independencia -> comprobación de que las vvs sean independientes. Para vvs aleatorias se emplea la Chi cuadrado (estadístico W) y en caso de no aleatorias, el coef. de contingencia.
Para estudiar Eta cuadrado no sería adecuado como índice de tamaño de efecto pues es sesgado. Para el ANOVA utilizar omega cuadrado!! Para cumplir el supuesto de normalidad, homocedasticidad e independencia de los errores, tiene que aceptarse la hipótesis nula. p>alfa. Bondad de ajuste en regresión -> CD. Cuanto de bueno es tu modelo prediciendo algo.
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