Analisis multivariado. Un manual para investigadores by Andres Catena, Manuel M. Ramos y Humberto M. Trujillo

By Andres Catena, Manuel M. Ramos y Humberto M. Trujillo

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Enhorabuena. Ya est? ? aqu? ­ tu primog? ©nito. Te parece mentira que algo tan perfecto pueda haber salido de tu cuerpo. Le adoras, y cuando le oyes llorar no puedes evitar pensar que no es un sue? ±o sino una maravillosa realidad aunque, a veces, un sentimiento de impotencia te invada. Este handbook te ayudar?

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Las pruebas de Bonferroni y Sidak usan las correcciones que hemos mencionado más arriba. Respecto de las que asumen varianzas desiguales, la más recomendable, debido a su potencia y flexibilidad es la de Games-Howell, el resto deben emplearse solamente cuando el control de la tasa de error sea absolutamente prioritario (véase Glosario para una descripción más detallada). lo que implica que el 90 por 100 de la variabilidad total se debe a los tratamientos. Como hemos podido comprobar, el coeficiente más conservador es R2, que tiende a infraestimar, en relación con los demás, la magnitud de la asociación entre variable independiente y variable dependiente.

La normalización se consigue dividiendo los coefiCIentes de cada comparación por la raíz cuadrada de la suma de los cuadrados de sus coeficientes. Por ejemplo, en nuestro caso, el conjunto ortogonal de contrastes tendría dos comparaciones, sean sus coeficientes los siguientes: TI T15 T25 Sumas se

Si mantenemos la manipulación de niveles que hemos realizado en los dos ejemplos precedentes tendríamos un total de nueve condiciones experimentales: cada tratamiento es estudiado a lo largo de tres niveles de la variable días de terapia. Supongamos que los datos de BDI obtenidos hubiesen sido los siguientes: Al T1 T15 T25 23,67 16,67 13,33 Finalmente, sumando las puntuaciones correspondientes a cada condición experimental y dividiendo por el número de sumandos, obtendremos los promedios de las condiciones experimentales: Al A2 A3 T1 T15 T25 23 24 24 13 15 22 5 15 20 Estos promedios de condición experimental son fundamentales para computar el efecto que supone una aportación radical de los diseños factoriales, la interacción de factores.

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