Diseños equilibrados y no equilibrados: ¿Cuál es la diferencia?

En estadística, los modelos ANOVA (“análisis de varianza”) se utilizan para determinar si las medias de los diferentes niveles de tratamiento son iguales o no.

Un ANOVA tiene un diseño equilibrado si los tamaños de muestra son iguales en todas las combinaciones de tratamientos.

Por el contrario, un ANOVA tiene un diseño desequilibrado si los tamaños de muestra no son iguales en todas las combinaciones de tratamientos.

Por ejemplo, suponga que queremos realizar un ANOVA de una vía para determinar si tres fertilizantes diferentes causan el mismo crecimiento medio en las plantas.

El siguiente gráfico muestra un ejemplo de un diseño equilibrado y desequilibrado para este ANOVA unidireccional:

Diseño ANOVA unidireccional equilibrado frente a desequilibrado

En el diseño equilibrado, hay un número igual de plantas en cada tratamiento. En el diseño desequilibrado, hay tamaños de muestra desiguales.

O suponga que queremos realizar un ANOVA de dos vías para determinar si diferentes combinaciones de fertilizante y luz solar causan el mismo crecimiento medio en las plantas.

El siguiente gráfico muestra un ejemplo de un diseño equilibrado y desequilibrado para este ANOVA bidireccional:

Ejemplo de diseño desequilibrado ANOVA bidireccional

Relacionado: ANOVA unidireccional frente a bidireccional: cuándo utilizar cada uno

¿Por qué se prefiere un diseño equilibrado?

Los diseños equilibrados ofrecen las siguientes ventajas sobre los diseños no equilibrados:

1. El poder de un ANOVA es más alto cuando los tamaños de muestra son iguales en todas las combinaciones de tratamientos. Cuando la potencia es más alta, tenemos la mejor oportunidad de detectar diferencias entre las medias en las combinaciones de tratamientos cuando las medias son realmente diferentes.

2. El estadístico F general del ANOVA es menos sensible a las violaciones del supuesto de varianza igual .

¿Cómo ocurren los diseños desequilibrados?

Incluso si los investigadores intentan establecer un diseño equilibrado para un ANOVA, existen varias razones por las que podría ocurrir un diseño desequilibrado, que incluyen:

  • Las personas pueden optar por no participar en un estudio a la mitad del proceso.
  • Las plantas pueden simplemente morir durante el curso del estudio.
  • Es posible que una planta de fabricación se cierre y no pueda entregar ciertos componentes necesarios para un estudio.

Hay muchas razones por las que un experimento puede convertirse repentinamente en un diseño desequilibrado.

Cómo manejar diseños desequilibrados

Como se mencionó anteriormente, se prefieren los diseños balanceados porque ofrecen mayor poder estadístico y estadísticas de prueba más confiables.

Sin embargo, si tiene que realizar un experimento con un diseño desequilibrado, tiene tres opciones:

1. Continúe con un ANOVA de todos modos.

Si los tamaños de muestra en todas las combinaciones de tratamientos no son iguales, pero se cumple el supuesto de varianzas iguales, aún puede proceder a realizar un ANOVA de todos modos.

Es bien sabido que los ANOVA son bastante robustos para tamaños de muestra desiguales si las variaciones en cada combinación de tratamiento siguen siendo iguales.

2. Imputar valores perdidos.

Si solo hay pequeñas diferencias entre los tamaños de las muestras entre las combinaciones de tratamientos, puede imputar los valores faltantes utilizando la media o la mediana de los niveles de tratamiento.

Sin embargo, este enfoque debe usarse con precaución y solo debe usarse cuando los tamaños de muestra son casi iguales para empezar.

3. Realice una prueba no paramétrica.

Si los tamaños de las muestras no son iguales y se viola el supuesto de varianzas iguales, podría realizar un equivalente no paramétrico de un ANOVA como la prueba de Kruskal-Wallis .

Este tipo de prueba es mucho más robusto para tamaños de muestra desiguales y variaciones desiguales entre combinaciones de tratamientos.

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