DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS OUTPUTS SPSS

30
1 DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS OUTPUTS SPSS

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DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS OUTPUTS SPSS. DISEÑOS EXPERIMENTALES EJEMPLO 1 Diseño de dos grupos al azar: prueba t para muestras independientes. EJEMPLO 2 Diseño de dos grupos al azar: prueba U de Mann-Whitney. EJEMPLO 3 - PowerPoint PPT Presentation

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1

DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS

OUTPUTS SPSS

Page 2: 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.

Page 3: DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS OUTPUTS SPSS

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.

Page 4: DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS OUTPUTS SPSS

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.

Page 5: DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS OUTPUTS SPSS

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)

Page 6: DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS OUTPUTS SPSS

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.

Page 7: DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS OUTPUTS SPSS

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

Page 8: DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS OUTPUTS SPSS

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

Page 9: DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS OUTPUTS SPSS

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

Page 10: DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS OUTPUTS SPSS

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

Page 11: DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS OUTPUTS SPSS

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.

Page 12: DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS OUTPUTS SPSS

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.

Page 13: DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS OUTPUTS SPSS

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

Page 14: DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS OUTPUTS SPSS

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.

Page 15: DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS OUTPUTS SPSS

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.

Page 16: DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS OUTPUTS SPSS

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

Page 17: DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS OUTPUTS SPSS

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

Page 18: DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS OUTPUTS SPSS

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.

Page 19: DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS OUTPUTS SPSS

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.

Page 20: DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS OUTPUTS SPSS

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

Page 21: DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS OUTPUTS SPSS

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.

Page 22: DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS OUTPUTS SPSS

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.

Page 23: DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS OUTPUTS SPSS

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.

Page 24: DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS OUTPUTS SPSS

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

Page 25: DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS OUTPUTS SPSS

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.

Page 26: DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS OUTPUTS SPSS

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.

Page 27: DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS OUTPUTS SPSS

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

Page 28: DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS OUTPUTS SPSS

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.

Page 29: DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS OUTPUTS SPSS

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.

Page 30: DISEÑOS EXPERIMENTALES Y APLICADOS OUTPUTS SPSS

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