HERNANDEZ_Metodologia de la investigación 5ta Edición

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Capítulo 10 Análisis de los datos cuantitativos
Esto se corrobora comparando las medias de las pospruebas de los cuatro grupos, porque el análisis de
varianza unidireccional sólo nos señala si la diferencia entre las medias y las distribuciones de los grupos
es o no significativa; pero no nos indica en favor de qué grupos lo es. Es posible hacer esto último al
visualizar los promedios y compararlos con las distribuciones de _ sus grupos. Y si adicionalmente queremos
cotejar cada par de medias (X
_1
_2
_1
_3
_2 con X , X con X , X con X , etc.) y determinar con exactitud dónde
3
están las diferencias significativas, podemos aplicar un contraste posterior, con el cálculo de una prueba
t para cada par de medias; o bien, por medio de algunas estadísticas que suelen ser parte de los análisis
efectuados en los paquetes estadísticos computacionales.
Tales estadísticas se incluyen en la tabla 10.14.
Tabla 10.14 Principales estadísticas para comparaciones posteriores (post hoc) en el ANOVA
unidireccional o de un factor 18
Nombre
• Diferencia menos signifi cativa
• Prueba F de Ryan-Einot-Gabriel-Welsch
• Prueba de rango de Ryan-Einot-Gabriel-Welsch
• Prueba de Tukey
• Otras: Waller-Duncan, T2 de Tamhane, T3 de Dunnett, Games-Howell, C de Dunett, Bonferroni,
Sidak, Gabriel, Hochberg, Scheffé…
Siglas
DMS
R-E-G-W F
R-E-G-W Q
EJEMPLO
Supongamos que por medio de una escala Likert (1-5) medimos la actitud que tienen hacia el entrenador
del equipo de fútbol de una ciudad, las tres porras o grupos de aficionados permanentes: la Ultra, la Central
y la de Veteranos. Y queremos analizar si difieren significativamente entre sí. Realizamos el análisis de
varianza y los resultados son los que se muestran en la tabla 10.15 con los elementos que suelen incluir
los programas de análisis estadístico como SPSS, nada más que éstos abrevian términos.
Tabla 10.15 Ejemplo de análisis de varianza
Fuente de variación
Intergrupos
Intragrupos
Total
Porra Ultra
Porra Central
Porra Veteranos
Total
N
195
208
190
593
ANOVA
Actitud hacia el entrenador del equipo de fútbol
Suma de
cuadrados
46 768
793 175
839 943
Grados de
libertad
2
590
592
Descriptivos
Medias
cuadráticas Valor F Significancia
23 384 17.394 0.000
1 344
Actitud hacia el entrenador del equipo de fútbol
Intervalo de confianza
para la media al 95%
Media
3.61
3.72
3.07
3.48
Desviación
típica
1.046
1.090
1.331
1.191
Error
típico
0.075
0.076
0.097
0.049
Límite
inferior
3.46
3.57
3.88
3.38
Límite
superior Mínimo Máximo
3.76
3.87
3.26
3.57
1
1
1
1
5
5
5
5
18
Algunas pruebas son para cuando se asumen varianzas iguales y otras no, el programa indica cuáles se utilizan en cada caso.
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