Cómo realizar un ANOVA de medidas repetidas en SPSS

Se utiliza un ANOVA de medidas repetidas para determinar si existe o no una diferencia estadísticamente significativa entre las medias de tres o más grupos en los que aparecen los mismos sujetos en cada grupo.

Este tutorial explica cómo realizar un ANOVA de medidas repetidas unidireccionales en SPSS.

Ejemplo: ANOVA de medidas repetidas en SPSS

Los investigadores quieren saber si cuatro medicamentos diferentes conducen a tiempos de reacción diferentes. Para probar esto, miden el tiempo de reacción de cinco pacientes con los cuatro medicamentos diferentes. Dado que cada paciente se mide con cada uno de los cuatro fármacos, utilizaremos un ANOVA de medidas repetidas para determinar si el tiempo medio de reacción difiere entre los fármacos.

Realice los siguientes pasos para realizar el ANOVA de medidas repetidas en SPSS.

Paso 1: Ingrese los datos.

Ingrese los siguientes datos, que muestran el tiempo de respuesta (en segundos) de cinco pacientes con los cuatro medicamentos:

Paso 2: Realice un ANOVA de medidas repetidas.

Haga clic en la pestaña Analizar , luego en Modelo lineal general , luego en Medidas repetidas :

En la nueva ventana que aparece, escriba el medicamento para el Nombre del factor intra-sujeto. Escriba 4 para el Número de niveles (ya que cada sujeto del estudio probó 4 medicamentos diferentes), luego haga clic en Agregar . Escriba responseTime para el Nombre de la medida , luego haga clic en Agregar . Por último, haga clic en Definir .

En la nueva ventana que aparece, arrastre cada una de las cuatro variables de fármaco al cuadro etiquetado Variables dentro de los sujetos :

A continuación, haga clic en Gráficos . Arrastre el fármaco variable al cuadro denominado Eje horizontal . Luego haga clic en Agregar . Luego haga clic en Continuar .

A continuación, haga clic en EM Means . Arrastre el fármaco variable al cuadro etiquetado Mostrar medias para . Luego, marque la casilla junto a Comparar efectos principales y seleccione Bonferroni en el menú desplegable. Luego haga clic en Continuar .

Por último, haga clic en Aceptar .

Paso 2: Interprete los resultados.

Una vez que haga clic en Aceptar , aparecerán los resultados del ANOVA de medidas repetidas. A continuación se explica cómo interpretar la salida:

Pruebas de efectos intra-sujetos

Esta tabla muestra el estadístico F general y el valor p correspondiente del ANOVA de medidas repetidas. Normalmente usamos los valores en la fila titulada Greenhouse-Geisser .

Según esta fila, el estadístico F es 24,759 y el valor p correspondiente es 0,001 . Dado que este valor p es menor que .05, podemos rechazar la hipótesis nula y concluir que existe una diferencia estadísticamente significativa en los tiempos de respuesta medios entre los cuatro fármacos.

Salida de ANOVA de medidas repetidas en SPSS

Comparaciones por pares

Dado que rechazamos la hipótesis nula, significa que al menos dos de las medias del grupo son diferentes. Para determinar qué medias de grupo son diferentes, podemos usar esta tabla que muestra las comparaciones por pares entre cada fármaco.

Comparaciones por pares de Bonferonni para ANOVA en SPSS

En la tabla podemos ver los valores p para las siguientes comparaciones:

  • fármaco 1 frente a fármaco 2 | valor p = 1.000
  • fármaco 1 frente a fármaco 3 | valor p = .083
  • fármaco 1 frente a fármaco 4 | valor p = .010
  • fármaco 2 frente a fármaco 3 | valor p = .071
  • fármaco 2 frente a fármaco 4 | valor p = .097
  • droga 3 vs droga 4 | valor p = .011

Los únicos valores p por debajo de 0,05 son para el fármaco 1 frente al fármaco 4 y el fármaco 3 frente al fármaco 4. Todas las demás comparaciones tienen valores p superiores a 0,05.

Gráfico de medias marginales estimadas

Este gráfico muestra los tiempos de respuesta medios estimados para cada fármaco. En la trama podemos ver claramente que los tiempos de respuesta variaron notablemente entre los cuatro fármacos diferentes:

Paso 3: Informe los resultados.

Por último, podemos reportar los resultados del ANOVA de medidas repetidas. A continuación, se muestra un ejemplo de cómo hacerlo:

Se realizó un ANOVA de medidas repetidas unidireccionales para determinar si el tiempo medio de reacción en los pacientes difería entre cuatro fármacos diferentes.

Un ANOVA de medidas repetidas unidireccionales reveló que el tipo de fármaco utilizado conduce a diferencias estadísticamente significativas en el tiempo de respuesta (F = 24,75887, p = 0,001).

La prueba de Bonferroni para comparaciones múltiples encontró que había una diferencia estadísticamente significativa en los tiempos de respuesta entre los pacientes del fármaco 1 frente al fármaco 4 junto con el fármaco 3 frente al fármaco 4.

  • https://r-project.org
  • https://www.python.org/
  • https://www.stata.com/

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