ANOVA de medidas repetidas en RStudio

Summary

Este video muestra cómo realizar un análisis de ANOVA de medidas repetidas en R Studio paso a paso. El tutorial guía al espectador en la instalación de los paquetes necesarios, la lectura de la base de datos, y la ejecución de los comandos para visualizar, describir y analizar los datos. También se abordan los supuestos estadísticos, como la normalidad, los valores extremos y la homogeneidad de la varianza. Además, se realizan comparaciones múltiples para identificar diferencias significativas entre tiempos, y finalmente, se presentan los resultados con una visualización lista para publicación. Se enfatiza la importancia de comprender la teoría detrás del análisis, más allá de memorizar comandos.

Takeaways

• 😀 El video explica cómo realizar una ANOVA de medidas repetidas en RStudio paso a paso.
• 😀 Se puede descargar una base de datos desde un enlace en la descripción del video para replicar el análisis.
• 😀 Es importante tener en cuenta la teoría estadística detrás del análisis, ya que no siempre es necesario memorizar los comandos.
• 😀 Los scripts que se encuentran en línea pueden ser utilizados y modificados sustituyendo las variables por las de tu propio estudio.
• 😀 Se deben instalar y cargar las librerías necesarias en RStudio para realizar el análisis, como 'ggplot2', 'dplyr' y otras.
• 😀 Para verificar los supuestos de la ANOVA, es necesario comprobar la normalidad de los datos, la igualdad de las varianzas y la presencia de valores extremos.
• 😀 La verificación de valores extremos se puede realizar mediante un diagrama de caja (box plot).
• 😀 Se utiliza la prueba de Shapiro-Wilk para comprobar la normalidad de los datos; si los p-valores son mayores a 0.05, se cumple con el supuesto de normalidad.
• 😀 Si no se cumple el supuesto de normalidad, se recomienda usar pruebas no paramétricas como la Friedman Test.
• 😀 Se realizan comparaciones múltiples post-hoc para identificar entre qué tiempos existen diferencias significativas, utilizando la corrección de Bonferroni para controlar el error de Tipo I.
• 😀 Los resultados del análisis se deben interpretar reportando los valores F, los grados de libertad, el valor p y el tamaño del efecto (eta cuadrado).

Q & A

¿Qué es una ANOVA de medidas repetidas y para qué se utiliza?

La ANOVA de medidas repetidas es una técnica estadística utilizada para analizar diferencias en las medias de un mismo grupo de participantes a través de varios momentos en el tiempo. Se usa cuando se toman múltiples medidas de los mismos individuos, como en estudios longitudinales o experimentos con evaluaciones repetidas.

¿Cómo se prepara la base de datos para realizar una ANOVA de medidas repetidas en RStudio?

Primero, se debe descargar y guardar la base de datos en un directorio de trabajo. Luego, se debe abrir RStudio, cargar los paquetes necesarios, y leer la base de datos con la función 'read.csv'. Finalmente, se puede visualizar la base de datos usando la función 'view()'.

¿Por qué es importante conocer la teoría del análisis estadístico antes que los comandos de RStudio?

Es crucial comprender la teoría detrás del análisis estadístico porque permite interpretar correctamente los resultados y saber qué tipo de análisis es adecuado para el tipo de datos. No es necesario memorizar todos los comandos, ya que es posible buscar y adaptar scripts ya existentes a los propios datos.

¿Cuáles son los pasos para realizar una ANOVA de medidas repetidas en RStudio?

Los pasos incluyen la instalación de paquetes necesarios, la importación de la base de datos, la realización de análisis descriptivos (promedios, desviaciones estándar), la creación de visualizaciones (como diagramas de caja), la comprobación de los supuestos (normalidad, valores extremos), y finalmente la ejecución del análisis ANOVA.

¿Qué es un diagrama de caja y cómo se utiliza en la ANOVA de medidas repetidas?

Un diagrama de caja es una visualización que muestra la distribución de los datos, incluyendo los cuartiles, la mediana, y los valores atípicos. Se utiliza para identificar rápidamente la variabilidad y posibles valores extremos en los diferentes momentos de medición.

¿Cómo se verifica la normalidad de los datos en una ANOVA de medidas repetidas?

Se puede verificar la normalidad mediante la prueba de Shapiro-Wilk, que compara la distribución de los datos con una distribución normal. Si los valores p son mayores que 0.05, se puede asumir que los datos siguen una distribución normal.

¿Qué se hace si los datos no cumplen con los supuestos de normalidad en una ANOVA de medidas repetidas?

Si los datos no cumplen con los supuestos de normalidad, se debe utilizar una prueba no paramétrica, como la prueba de Friedman, que es el equivalente no paramétrico de la ANOVA de medidas repetidas.

¿Qué es la homogeneidad de varianzas y cómo se verifica en una ANOVA de medidas repetidas?

La homogeneidad de varianzas se refiere a que las varianzas de las diferencias entre los tiempos sean iguales. Se verifica mediante la prueba de Levene, que evalúa si las varianzas son iguales entre los grupos. Si el valor p es mayor que 0.05, se cumple este supuesto.

¿Qué significa un valor p menor a 0.05 en el resultado de una ANOVA de medidas repetidas?

Un valor p menor a 0.05 indica que hay diferencias significativas entre los tiempos evaluados. Esto sugiere que las medias de los distintos momentos de medición no son iguales y que el efecto observado no es debido al azar.

¿Cómo se interpretan las comparaciones múltiples en una ANOVA de medidas repetidas?

Las comparaciones múltiples se utilizan para analizar cuáles grupos específicos tienen diferencias significativas entre sí. Si el valor p ajustado es menor a un umbral, como 0.05 o 0.016, se considera que la diferencia entre esos grupos es significativa.