12. Prueba del ANOVA de un factor en SPSS

[@lorenadavila7156]

Saludos muchas gracias por su trabajo. Me ha servido su información.

[@marblaumatematicas]

Muchísimas gracias 6:06 Análisis de la salida de ordenador 6:25 I.C. medias: si se solapan todos entre si NO hay diferencias significativas 7:16 Prueba de Homogeneidad de Varianzas 7:40 ANOVA de un factor 10:06 Pruebas Post Hoc (Scheffé)

[@lauraAlonso-jd1sm]

Muy buen video. Yo tengo una VI con 3 grupos. Cada grupo es un tipo de tratamiento. Tengo que hacer también medidas pretratamiento y postratamiento en cada nivel de la VI. Como puedo reflejarlo en una tabla?

[@pastilino]

Hola, gracias😊 En ese caso, para capturar la variabilidad intergrupo e intragrupo en un solo modelo puedes realizar un ANOVA de medidas repetidas. En caso contrario tendrás que hacer ANOVA de un factor para el pretest, otro para el postest, y prueba para 2 grupos relacionados en cada tratamiento para analizar la evolución.

[@elenagarciacarrera8365]

GRANDE

[@ElBorreguitolenador]

Buen video, me sirvió mucho!!

[@daa8331]

Hola Fernando. En primer lugar, enhorabuena por el vídeo, es muy didáctico. Si tengo un cuestionario y quiero comparar los resultados entre dos CCAA, debo realizar la T de Students para muestras independientes, no? En ningún caso ANOVA, ya que estoy tratando dos grupos, no? Y si quiero comparar si existen diferencias entre CCAA y sexo? En este caso ANOVA? Gracias de antemano.

[@pastilino]

Exactamente, en mi canal explico también esa técnica. Un saludo y gracias

[@josesalva2701]

Hola, una pregunta, ¿por qué dice que la prueba de homogeneidad de varianzas indica que el contraste no se puede realizar? ¿cómo tiene que ser el p-valor para que sí que podamos realizar el ANOVA en vez de Kruskal Wallis? Y, ¿entre Bonferroni y Scheffe, es mejor éste último?Gracias

[@pastilino]

Hola Jose, la prueba de homogeneidad de varianzas (test de Levene) tiene las siguientes hipótesis: H0: Las varianzas son iguales H1: Las varianzas son diferentes Un supuesto previo de los contrastes de hipótesis paramétricos con más de 2 grupos tiene que ver con que las varianzas de los grupos sean iguales en la variable de contraste, por lo que se debe aceptar la hipótesis nula de igualdad de varianzas para poder proceder con el contraste paramétrico (p>=0.05 en el caso de que tu nivel de significación sea del 5%). Si has aceptado la normalidad de la variable de contraste, y también aceptas la homocedasticidad, podrás aplicar un ANOVA. En cuanto a las pruebas post-hoc, no te puedo decir si una es mejor que otra, depende de cada situación. Bonferroni es ciertamente la base de las demás, y algo menos sofisticada en los cálculos, pero los resultados entre ambas post-hoc van a ser prácticametne equivalentes (en el ámbito de las Ciencias de la Educación tenemos costumbre de utilizar sheffé, porque aporta información sobre los grupos homogéneos generados con el post-hoc, lo cual facilita la interpretación de resultados). Muchas gracias y un saludo.

[@losmerges9294]

Hola Fernando! Te quería preguntar alguna referencia bibliográfica que justifique estos análisis. Lo pregunto porque en una tesis doctoral te piden que Justifiques el porque se hace una cosa y otra. Si me ayudas con esto, te quedo muy agradecida.

[@losmerges9294]

Además, quisiera saber si das clases individuales, si es así, me puedes pasar tu correo y poder contactarme contigo ?

[@pastilino]

Buenas! La bibliografia dependerá de tu área de conocimiento. En Ciencias sociales, por ejemplo, un manual de referencia que explica estos análisis es este: www.amazon.es/inferencial-educaci%C3%B3n-Metodolog%C3%ADa-Investigaci%C3%B3n-Educativa/dp/8471337592 En cuanto a tu otra duda, yo soy profesor universitario, no doy clases particulares, lo lamento. Un saludo

[@pastilino]

Otro manual más general que está muy bien y que podrías citar: www.casadellibro.com/libro-analisis-de-datos-en-ciencias-sociales-y-de-la-salud-i/9788497566476/1484632

[@losmerges9294]

Muchísimas gracias!! De verdad! Muchísimas gracias!

[@abelgarciagonzalez4915]

Hola, una duda. Voy a comparar los resultados en tres grupos, pero en uno de estos grupos no existe normalidad en la distribución (p = .011) ¿debo utilizar una prueba paramétrica o no paramétrica? Gracias!!

[@pastilino]

Hola Abel, estás al límite...entiendo que no hay una receta mágica, y que depende de la decisión de los investigadores...formalmente lo más adecuado sería hacer un contraste no paramétrico, pero en el caso del ANOVA... has comprobado la homocedasticidad? Quizás puedes tomar esa comprobación como información para tomar la decisión...

[@abelgarciagonzalez4915]

@@pastilino Muchas gracias.

[@danielmartines8197]

Has la prueba de homegenidad de varianzas, mejor conocida como prueba de Levene y sí no te resulta significativa la homegenidad de varianza entonces puede irte al campo no paramétrica o en su defecto puedes hacer transformación de datos

[@Eltocaito9]

Hola buenas, una duda. Si al realizar la prueba de normalidad de notas en lengua castellana en los grupos independientes te hubiese dado por ejemplo que en salamanca es no paramétrica la distribución y en valladolid y león es paramétrica, que prueba se podría hacer para comparar el nivel de significancia entre grupos independientes?

[@pastilino]

La prueba no paramétrica de la H de Kruskal-Wallis, puedes buscar en mis vídeos, en uno de ellos explico esta prueba, con sus correspondientes pruebas post-hoc

[@pastilino]

Aquí tienes el vídeo: kzbin.info/www/bejne/Y4nElImLjbaobbM

[@mariarizo351]

Hola, lo primero enhorabuena por el canal porque me está ayudando mucho a entender..tengo una duda. En mi estudio todas las variables tienen N explorar pero mi duda es si debo segmentar los datos o no antes de analizarlo ya que, depende de si segmento o no, la variable sale normal o no..Tampoco sé si debo segmentar o no antes de hacer ANOVA o Kruskal Wallis.. Mis variables son 3 grupos de materiales cerámicos a los que se evalúa varios parámetros celulares numéricos (area, perimetro, etc).Muchas gracias!

[@mariarizo351]

Perdón, mi N (conjunta de los 3 grupos cerámicos) es igual a 49.

[@pastilino]

Hola Maria, en primer lugar, yo te recomendaría, ya que dispones de menos de 30 elementos por grupo, aplicar directamente la alternativa no paramétrica, ya que es más robusta en estos casos, al no estar basada en la media. Por otro lado, si finalmente decides aplicar ANOVA, lo más adecuado es probar la normalidad para cada uno de los subgrupos por separado (segmentando), ya que el contraste compara la distribución de la variable de contraste en cada subgrupo por separado. Ahí, efectivamente, lo más apropiado es shapiro-wilk, ya que los grupos son muy pequeños. Mucho ánimo y muchas gracias!

[@Ivanconv]

Graciaaaaaaaas! (solo era eso)

[@karinatorressalas4615]

Hola buen dia en donde puedo ver los apuntes? para entender lo que significan varios terminos. Gracias

[@pastilino]

Hola Karina, los tengo publicados aquí: es.slideshare.net/Plastilino/anlisis-de-datos-inferencial-paramtrico-y-no-paramtrico-en-ciencias-sociales

[@jonathancordovillo3537]

Muy buena explicación, pero tengo una pregunta, en la prueba de homogeneidad siempre debe ser el p-valor > 0.05 o necesariamente debo transformar los datos si el p valor < 0.05, no hay otra manera de poder corregir esto?

[@pastilino]

Gracias Jonathan. Existen técnicas para resolver problemas de heterocedasticidad previamente a la aplicación del contraste de hipótesis, como puede ser la transformación logarítmica, pero no te la recomiendo, ya que existen alternativas en el propio ANOVA de 1 factor (o empleando un contraste no paramétrico) que permiten trabajar con esos problemas sin necesidad de transformar la variable previamente. La falta de homocedasticidad es un problema bastante grave en el ANOVA que no se suele tener en cuenta y supone un sesgo más grande en la estimación que el ocurrido cuando tenemos falta de normalidad. Por ello no es una cuestión menor. Yo en estos casos suelo recomendar el uso de la alternativa no paramétrica (H de Kruskal-Wallis: kzbin.info/www/bejne/Y4nElImLjbaobbM), aunque sí es cierto que puedes perder potencia en la prueba. Ciertamente existen algunos ajustes para salvar la heterocedasticidad empleando el ANOVA de un factor que permiten mantener el enfoque paramétrico. En concreto, se puede emplear el ajuste robusto de Brown-Forsythe o el de Welch (ambos disponibles en SPSS en las OPCIONES del ANOVA de un factor) para el contraste de hipótesis general, y el ajuste de Games-Howell para las comparaciones Post-Hoc entre parejas en caso de que se mantenga la heterocedasticidad en la varianza de la pareja comparada. Un saludo.

[@SANDRAMARCHENARICIS]

hola buenas, he visto tu video y tengo una duda que me ha surgido, ojala me la puedes resolver si no es mucha molestia. En mis resultados me ha salido en la prueba de normalidad un p valor menor que el nivel de significancia (no podría hacer anova) pero comprobando las varianzas me sale un valor superior a 0,05, ¿eso es posible? si es que si, ¿no podría hacer anova no? ¿muchas gracias !

[@pastilino]

Buenas. Si la prueba de normalidad indica que no existe distribución normal (como indicas), yo recomiendo realizar la prueba no paramétrica de la H de Kruskal-Wallis (en mi canal hay un vídeo explicando cómo realizar dicha prueba y los contrastes post-hoc correspondientes. La prueba de homogeneidad de varianzas es independiente de la de normalidad.

[@gongamo12]

buenas, a mi cuando intento hacer la Anova solo me deja las variables que sean de escala, no me aparecen las nominales y ordinales, ¿Como puedo solucionarlo?

[@pastilino]

Hola Gonzalo, en primer lugar, decirte que en la técnica del ANOVA la variable de contraste (Variable dependiente) conceptualmente debe ser cuantitativa o de escala. Si tienes una variable de contraste ordinal lo más recomendable es aplicar la prueba no paramétrica equivalente, que en este caso es la H de Kruskal-Wallis (disponible en 'pruebas no paramétricas' --> muestras independientes). El contraste de la H de Kruskal-Wallis lo tengo explicado para SPSS: kzbin.info/www/bejne/Y4nElImLjbaobbM Si por el contrario dispones de dos variables de naturaleza nominal, lo más adecuado es calcular una tabla de contingencia y aplicar el contraste Chi-cuadrado de independencia: kzbin.info/www/bejne/moGvmZZ7gdeGlck En todo caso, SPSS sí que permite introducir variables definidas como ordinales o cualitativas en el ANOVA (al menos las versiones que he manejado hasta la fecha). Si ese es el problema, tiene fácil solución, accede a la 'vista de variables' y en la columna 'medida' define la variable que quieres que sea variable de contraste (la que se introduce en el ANOVA en 'lista de dependientes') como de 'escala'. Otro problema que puedes estar teniendo es que la variable se haya introducido en SPSS como cadena y no como una variable numérica. Para modificar eso debes, en la 'vista de variables', en la columna 'tipo', cambiar 'cadena' por 'numérico'. Este cambio debes hacerlo en todas las variables que quieras incluir en el ANOVA, tanto las criterio como las de agrupación. Espero que te sirva, un saludo.

[@joumaqui]

@@pastilino Muchas gracias por el video y por la solución a este problema; me aparecía como cadena. Vamos a ver si salvo el TFG ...

[@SANDRAMARCHENARICIS]

tengo otra duda, imagina que en tu ejemplo tienes 20 muestras en salamanca pero en valladolid sigues teniendo 69, ¿mirarías el p-valor de salamanca en la prueba de shapiro y el de valladolid en el de KOLMOGOROV? ¿muchas gracias!

[@pastilino]

Buena pregunta, no hay una respuesta clara. Personalmente, por coherencia general, haría Shapiro-Wilk en ambas submuestras.

[@SANDRAMARCHENARICIS]

@@pastilino ¡muchísimas gracias! Me has ayudado muchísimo la verdad

[@dzarturo5]

Hola, como estas? Veo que corres los ANOVA con variables tipo escala, pero en los resultados te salen no los valores del grupo, por ejemplo 1,2,3; sino te sale Valladolid, Leon, Salamanca. Como puedo hacer esto ya que necesito expresar de esta manera los resultados y no logro realizarlo. Gracias.

[@pastilino]

Estimado Diego, en la prueba ANOVA la variable factor debe ser categórica, en el ejemplo se emplea como factor la variable provincia, siendo esta una variable cualitativa politómica (nominal). Lo que ocurre es que, como es habitual en el manejo de SPSS (aunque en realidad es contraintuitivo, TODAS las variables (independientemente de que sean categóricas o de escala) están introducidas de manera numérica (mira en la columna TIPO, que aparecen como variables numéricas aunque sean nominales). Por ejemplo, en la variable PROVINCIA, a un sujeto que sea de valladolid se le ha asignado en la 'vista de datos' el valor '1', a uno de León el valor '2', etc. Así, si te fijas, posteriormente se ha señalado en la columna MEDIDA que esta variable es NOMINAL (cualitativa), y en la columna VALORES se han señalado las etiquetas de valor correspondientes a cada número en las variables nominales y ordinales. Por lo tanto, en primer lugar, debes introducir todas las variables como numéricas en la vista de datos, en segundo, tener una variable categórica (nominal u ordinal) como factor y una variable de escala (cuantitativa) como variable dependiente. En tercer lugar, debes añadir las etiquetas de valor de la variable categórica en la 'vista de variables', en la columna VALORES. Una vez hagas esto, si pides el ANOVA de un factor, te saldrán las tablas como a mí. Un saludo.

[@dzarturo5]

@@pastilino Gracias Fernando me ha sido de gran utilidad y me ha dado todo bien.

[@angelcontrerascruz8887]

No puedo encontrar la continuacion del video. Lo puedes compartir Fernando Martinez Abad? Saludos

[@pastilino]

Hola Ángel, imagino que te refieres a la prueba de la H de Kruskal-Wallis: kzbin.info/www/bejne/Y4nElImLjbaobbM&t Un saludo.

[@angelcontrerascruz8887]

@@pastilino Gracias. saludos

[@danielanapurirodriguez8935]

Y para una tesis experimental con ratas?

[@pastilino]

La técnica seleccionada dependerá de los objetivos e hipótesis del estudio, y de las variables empleadas

[@reinaldojaimesgranados3290]

Una cosa es hacer y otra cosa es explicar. Usted no explica.

[@pastilino]

Estimado Reinaldo, lamento que no le haya resultado de utilidad el vídeo. Estoy a su disposición para ayudarle si tiene cualquier duda sobre la prueba del ANOVA de un factor. Un saludo.

[@lorenadavila7156]

Saludos muchas gracias por su trabajo. Me ha servido su información.

[@pastilino]

Gracias a días Lorena

[@lorenadavila7156]

Saludos muchas gracias por su trabajo. Me ha servido su información.