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Actualizado el 8 de mayo de 2022, por Luis Benites.
¿Qué son los factores implícitos?
Los factores implícitos implican alguna conexión entre los elementos de una muestra . Si su muestra carece de independencia , eso es una indicación de que puede haber uno o más factores implícitos en su muestra. La palabra “factor” es extremadamente amplia y significa que prácticamente cualquier cosa puede ser un factor implícito. Los factores implícitos pueden ser difíciles de detectar; Para identificar los factores que afectan su muestra, realmente necesita estar familiarizado con sus datos y sus métodos de recopilación de datos .
El tiempo como factor
Un factor implícito común es el tiempo . Los valores recopilados durante períodos de tiempo (es decir, cada minuto, cada hora o cada año) se pueden correlacionar en serie . Por ejemplo, podría estar realizando un experimento para ver cómo la dieta afecta el aumento de peso en los adolescentes. El peso de una persona puede aumentar con el tiempo debido al crecimiento humano normal, lo que significa que el tiempo y el aumento de peso están correlacionados. Los efectos del tiempo a veces se pueden encontrar haciendo un gráfico de índice del valor de los datos frente al número de fila.
Efectos sobre los resultados experimentales
Los factores implícitos pueden afectar el resultado de su experimento de maneras que no esperaba. Supongamos que está trabajando con datos del peso de las personas. Encuentra que tanto los hombres como las mujeres siguen una distribución normal . Sin embargo, cuando fusiona los datos, termina con una distribución no normal . Esta distribución puede estar sesgada , como la distribución compuesta en la imagen de arriba, o puede tener una curtosis no normal , las cuales afectarán las probabilidades que calcule a partir de la distribución.
La respuesta fácil para evaluar la normalidad de sus datos sería usar una prueba de normalidad para detectar cualquier problema subyacente. Sin embargo, si el tamaño de su muestra es demasiado pequeño, es posible que su prueba no tenga suficiente poder para detectar problemas (de ahí la importancia de estar familiarizado con sus datos).
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