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EJERCICIOS ANALISIS DE DISEÑOS EXPERIMENTALES Y
CUASIEXPERIMENTALES CON SPSS
Las soluciones a estos ejercicios y los outputs del SPSS se encuentran al final.
EJERCICIO 1. Comparamos dos muestras aleatorias de 10 hombres y de 10 mujeres
en un test que mide su autoestima (escala cuantitativa de 0 a 10 puntos).
a) ¿Podemos afirmar que ambas muestras difieren significativamente en
autoestima?
b) ¿Podemos afirmar que la autoestima de los hombres es significativamente
mayor que la de las mujeres?
c) Resuelve la pregunta a) por medio de la prueba no paramétrica adecuada
HOMBRES: 8, 7, 6, 8, 7, 5, 6, 4, 9, 9
MUJERES: 8, 6, 5, 6, 5, 4, 4, 4, 6, 4
EJERCICIO 2. Medimos la capacidad lectoescritora de 10 niños disléxicos a través de
un cuestionario (escala de 0 a 100 puntos) antes y despúes de recibir una terapia. Sus
resultados fueron:
ANTES: 70, 72, 80, 75, 77, 80, 74, 81, 76, 73
DESPUES: 74, 73, 84, 75, 84, 95, 88, 86, 80, 79
a) ¿Ha aumentado la capacidad lectoescritora de los niños tras el tratamiento?
b) Resuelve la pregunta anterior por medio de la prueba no paramétrica adecuada
EJERCICIO 3. Comparamos 4 tratamientos clínicos (A, B, C, D) asignando al azar 15
sujetos a los mismos. Las puntuaciones de los sujetos en la VD (un cuestionario de
escala de 0 a 150 puntos) fueron:
A: 42, 0, 63
B: 45, 64, 33, 29
C: 44, 82, 64, 74
D: 109, 120, 116, 97
a) Compara si las varianzas de los 4 grupos son similares
b) Analiza si hay diferencias entre los grupos
c) ¿Cual es el grupo que rinde mejor? ¿Y el peor?
d) Analiza la pregunta b) mediante la prueba no paramétrica adecuada
EJERCICIO 4. Una muestra al azar de 6 sujetos lee 1, 3 y 5 veces una lista de 50
palabras que deben memorizar. Tras cada lectura se les pasa una tarea de recuerdo. Sus
resultados (o aciertos) fueron:
1 lectura: 15, 17, 14, 18, 18, 16
3 lecturas: 21, 25, 22, 24, 29, 27
5 lecturas: 28, 32, 34, 35, 30, 30
a) Analiza si se cumplen los supuestos del ANOVA
b) ¿Incrementa el número de lecturas el recuerdo?
c)¿Donde se dan los mejores y peores resultados?
d) Analiza la pregunta b) mediante la prueba no paramétrica adecuada
EJERCICIO 5. El director de un colegio desea saber si los años de experiencia
educativa de los profesores (A1: menos de dos años; A2: más de dos años) y tres
métodos de enseñanza influyen en el rendimiento de una asignatura. 12 alumnos son
asignados al azar a las 6 condiciones referidas. Su rendimiento académico a final de
curso fue:
B1 B2 B3
A1 4
3
4
3
8
10
A2 2
1
5
6
10
10
a) ¿Influye la experiencia docente del profesor sobre el rendimiento?
b) ¿Influyen los métodos de enseñanza? ¿Cuál es el mejor y el peor?
c) ¿Hay interacción?. Haz una gráfica e interprétala.
EJERCICIO 6. En un estudio sobre memoria registramos el número de aciertos de 6
sujetos en condiciones de reconocimiento (A1) y de recuerdo (A2) en tres periodos
temporales distintos (B1: tras una hora desde la fase de estudio; B2: tras una día; B3:
tras una semana). Los resultados fueron:
B1 B2 B3
A1 4
6
1
2
5
1
5
8
6
10
10
7
7
10
5
12
10
8
A2 1
3
3
1
5
2
2
6
5
4
6
8
4
6
4
7
5
7
Analiza e interpreta los resultados.
EJERCICIO 7. Comparamos la eficacia dos tipos de entrenamiento deportivo en 8
deportistas amateurs (A1: entrenamiento sólo físico; A2: entrenamiento
físico+psicólogico). Asignamos al azar 4 sujetos a cada condición. A lo largo de 4
semanas (B1, B2, B3, B4) dichos 8 sujetos fueron evaluados en un test de rendimiento
deportivo (escala de 0 a 15 puntos). Sus resultados fueron:
B1 B2 B3 B4
A1 3
6
3
3
4
5
4
3
7
8
7
6
7
8
9
8
A2 1
2
2
2
2
3
4
3
5
6
5
6
10
10
9
11
Analiza e interpreta los resultados.
RESPUESTAS
Ejercicio 1.
a) (SPSS: Analizar > Comparar medias > Prueba T para muestras independientes).
Se trata de comparar las medias de hombres y de mujeres (6.9 y 5.2,
respectivamente) con una prueba t para muestras independientes (contraste
bilateral o de dos colas): el SPSS nos da t(18)=2.53, p=0.021, luego la respuesta
es sí.
b) Igual que en a) sólo cambia aquí que el hecho de que el contraste es ahora
unilateral (una cola). En este caso sólo hay que comprobar que las medias van en
la direción que establece la pregunta y dividir la sig que nos da el programa por
2. Luego quedaría así: t(18)=2.53, p=0.0105, siendo la respuesta también que sí.
c) (SPSS: Analizar > Pruebas no paramétricas > Cuadros de diálogo antiguos > 2
muestras independientes). Debemos aplicar la prueba de Mann-Whitney que nos
da z =2,235, p= 0.029, luego los resultados no cambian.
Ejercicio 2.
a) (SPSS: Analizar > Comparar medias > Prueba T para muestras relacionadas). Se
trata de comparar las medias de antes y después (75.8 y 81.8, respectivamente)
con una prueba t para muestras relacionadas) el SPSS nos da t(9)=3.834,
p=0.004, luego la respuesta es sí.
b) (SPSS: Analizar > Pruebas no paramétricas > Cuadros de diálogo antiguos > 2
muestras relacionadas). Debemos aplicar la prueba de Wilcoxon que nos da z
=2,675, p= 0.007, luego los resultados no cambian.
Ejercicio 3.
Se trata de comparar 4 muestras independientes mediante un ANOVA inter (en SPSS:
Analizar > Modelo General Lineal > Univariante)
a) Pedimos al SPSS en opciones que nos haga un test de homogeneidad (Levene). Dicho
test nos da sig=0.207, luego hay homogeneidad, homoscedasticidad o igualdad en
las varianzas de los 4 grupos.
b) El ANOVA inter (por Modelo General Univariante) nos da F3,11=12.15, p=0.001,
eta2= 0.768, luego hay diferencias globales entre los 4 grupos, es decir la VI
influye significativamente sobre la VD. Ahora en c) veremos entre qué grupos hay
diferencias y entre cuáles no las hay.
c) En opciones seleccionaremos la prueba de Bonferroni (en mostrar medias...). Los
resultados nos muestran que la media del grupo D (=110.5) difiere
significativemente del las otras 3 medias (A=35, B=42.75, C=66), entre las cuales
no hay diferencias significativas. Ello quiere decir que el mejor tratamiento es el
D, mientras que el peor serían los tratamiento A, B, y C indistintamente.
d) (SPSS: Analizar > Pruebas no paramétricas > Cuadros de diálogo antiguos > k
muestras independientes). Aplicaremos una prueba de Kruskall-Wallis que nos
dará una chi2
3=10.5, p=0.015, lo que coincide con los resultados de b). Si
quisiéramos hacer pruebas a posteriori no paramétricas aplicaríamos 6 pruebas de
Mann-Whitney (por otras tantas comparaciones por pares de medias) aplicando la
correción de Bonferroni (.05/6).
Ejercicio 4.
ANOVA intra (en SPSS: Analizar > Modelo General Lineal > Medidas Repetidas)
a) Test de esfericidad de Mauchly: sig=.187. Se cumplen los supuestos.
b) Sí porque F2,10=64.503 , p=0.0001, eta2=0.928
c) Las pruebas a posteriori de Bonferroni muestran que las tres diferencias son
estadísticamente significativas luego la mayor tasa de aciertos se da tras cinco
lecturas mientras que la peor se da tras la primera lectura.
d) (SPSS: Analizar > Pruebas no paramétricas > Cuadros de diálogo antiguos > k
muestras relacionadas). Friedman: chi2
2=12, p=0.002. Si quisiéramos hacer
pruebas a posteriori no paramétricas aplicaríamos 3 pruebas de Wilcoxon (por
otras tantas comparaciones por pares de medias) aplicando la correción de
Bonferroni (.05/3).
Ejercicio 5.
ANOVA factorial inter 2x3 (en SPSS: Analizar > Modelo General Lineal >
Univariante)
a) no pues F1,6=0.5, eta2=0.077, ns
b) sí pues F2,6=78.00, p=0.0001, eta2=0.963. Las pruebas a posteriori de Bonferroni
muestran que las tres diferencias por pares son significativas siendo pues el
mejor método de enseñanza el B3 (media 9.5) y el peor el B1 (media 2.5).
c) Hay interacción pues F2,6=6.50, p=0.031, eta2=0.684.
Hacemos la gráfica de dicha interacción:
Deberemos a continuación hacer 3 pruebas t para muestras independientes a mano
(aplicando la correción de Bonferroni = 0.05/3) para interpretar dicha interacción
respeondiendo a estas preguntas:
- ¿existen diferencias entre A1 y A2 en B1?
- ¿existen diferencias entre A1 y A2 en B2?
- ¿existen diferencias entre A1 y A2 en B3?
Si las hacemos veremos que ninguna de las tres diferencias es significativa. Estos
anómalos resultados son debidos al pequeño tamaño muestral utilizado.
0!
1!
2!
3!
4!
5!
6!
7!
8!
9!
10!
B1! B2! B3!
A1!
A2!
Ejercicio 6
ANOVA factorial intra 2x3 (en SPSS: Analizar > Modelo General Lineal > Medidas
Repetidas).
La variable A (o tipo de tarea) influye sobre la VD (F1,5=8.167, p=0.035, eta2=0.62) lo
que quiere decir que en condiciones de reconocimiento (media A1=6.5) los sujetos
rinden mejor que en condiciones de recuerdo (media A2=4.389).
El efecto principal de B (o tiempo) también es significativo: F2,10=17.772, p=0.001,
eta2=0.78. Las pruebas a posteriori de Bonferroni comparanado por pares las medias de
B1, B2 y B3 (que son respectivamente 2.83, 6.42 y 7.08) nos muestran que no hay
diferencias entre B2 y B3, pero sí entre B1 con B2 y con B3, es decir se rinde peor en
B1, y mejor en B2 y B3 indistintamente.
La interacción es significativa: F2,10=5.419, p=0.025, eta2=0.52 (ver gráfica).
Para interpretar dicha interacción podríamos hacer 3 pruebas t para muestras
relacionadas (aplicando la correccion de Bonferroni: .05/3) para responder p.e. a estas
preguntas:
- ¿existen diferencias entre A1 y A2 en B1?
- ¿existen diferencias entre A1 y A2 en B2?
- ¿existen diferencias entre A1 y A2 en B3?
Si las hacemos veremos que sólo hay diferencias significativas entre A1 y A2 en B3.
0!
1!
2!
3!
4!
5!
6!
7!
8!
9!
10!
B1! B2! B3!
A1!
A2!
Ejercicio 7
ANOVA factorial mixto 2 (inter) x 4 (intra). (En SPSS: Analizar > Modelo General
Lineal > Medidas Repetidas)
La variable A (o tipos de entrenamiento) no influye sobre la VD: F1,6=2.00, ns, lo que
quiere decir que no hay diferencias en el tipo de entrenamiento.
Los efectos principales de B (o semanas de entranamiento) son significativos:
F3,18=127.89, p=0.0001, eta2=0.955. Las pruebas a posteriori de Bonferroni sobre las
medias de B1, B2, B3 y B4 (que son respectivamente 2.75, 3.5, 6.25 y 9 muestran que
el rendimiento deportivo mejora a lo largo del tiempo, excepto entre la primera y
segunda semana donde no hay diferencias.
La interacción de AB es significativa F3,18=12.74, p=0.0001, eta2=0.68 (ver gráfica).
Para analizarla aplicaremos 4 pruebas t para muestras independientes (con corrección
de Bonferroni: 0.05/4) sobre otras tantas semanas. Al hacerlas nos daremos cuenta de
que todas son significativas expcepto en la segunda semana. La interpretación global de
esta interacción apunta a la idea de que el entrenamiento psicológico sólo comienza a
ser eficaz a partir de la cuarta semana.
0!
1!
2!
3!
4!
5!
6!
7!
8!
9!
10!
B1! B2! B3! B4!
A1!
A2!
OUTPUTS SPSS
Se subraya en amarillo dónde hay que fijarse para interpretar correctamente los
resultados.
Ejercicio 1
Prueba t
Estadísticos de grupo
vi N Media Desviación típ.
Error típ. de la
media
vd varones 10 6,90 1,663 ,526
mujeres 10 5,20 1,317 ,416
Prueba de muestras independientes
Prueba de Levene
para la igualdad de
varianzas
Prueba T para la igualdad de
medias
F Sig. t gl
Sig.
(bilateral)
vd Se han asumido
varianzas iguales
,576 ,458 2,534 18 ,021
No se han
asumido
varianzas iguales
2,534 17,098 ,021
Prueba de Mann-Whitney
Estadísticos de contrasteb
vd
U de Mann-Whitney 21,000
W de Wilcoxon 76,000
Z -2,235
Sig. asintót. (bilateral) ,025
Sig. exacta [2*(Sig.
unilateral)]
,029a
Ejercicio 2
Prueba t
Estadísticos de muestras relacionadas
Media N Desviación típ.
Error típ. de la
media
Par 1 antes 75,80 10 3,706 1,172
despues 81,80 10 6,957 2,200
Prueba de muestras relacionadas
t gl Sig. (bilateral)
Par 1 antes - despues -3,838 9 ,004
Prueba de los rangos con signo de Wilcoxon
Estadísticos de contrasteb
despues -
antes
Z -2,675a
Sig. asintót. (bilateral) ,007
Ejercicio 3
Contraste de Levene sobre la igualdad de
las varianzas error
Variable dependiente:vd
F gl1 gl2 Sig.
1,790 3 11 ,207
Pruebas de los efectos inter-sujetos
Variable dependiente:vd
Origen
Suma de
cuadrados
tipo III gl
Media
cuadrática F Sig.
Eta al
cuadrado
parcial
Modelo
corregido
12961,983
a
3 4320,661 12,150 ,001 ,768
Intersección 59670,519 1 59670,519 167,796 ,000 ,938
vi 12961,983 3 4320,661 12,150 ,001 ,768
Error 3911,750 11 355,614
Total 81162,000 15
Total corregida 16873,733 14
Estimaciones
Variable dependiente:vd
vi Media Error típ.
Intervalo de confianza 95%
Límite inferior Límite superior
A 35,000 10,888 11,037 58,963
B 42,750 9,429 21,997 63,503
C 66,000 9,429 45,247 86,753
D 110,500 9,429 89,747 131,253
Comparaciones por pares
Variable dependiente:vd
(I)vi (J)vi
Diferencia de
medias (I-J) Error típ. Sig.a
Intervalo de confianza al 95 %
para la diferenciaa
Límite inferior Límite superior
A B -7,750 14,403 1,000 -53,956 38,456
C -31,000 14,403 ,327 -77,206 15,206
D -75,500*
14,403 ,002 -121,706 -29,294
B A 7,750 14,403 1,000 -38,456 53,956
C -23,250 13,334 ,654 -66,028 19,528
D -67,750*
13,334 ,002 -110,528 -24,972
C A 31,000 14,403 ,327 -15,206 77,206
B 23,250 13,334 ,654 -19,528 66,028
D -44,500*
13,334 ,040 -87,278 -1,722
D A 75,500*
14,403 ,002 29,294 121,706
B 67,750*
13,334 ,002 24,972 110,528
C 44,500*
13,334 ,040 1,722 87,278
Basadas en las medias marginales estimadas.
a. Ajuste para comparaciones múltiples: Bonferroni.
*. La diferencia de medias es significativa al nivel
Prueba de Kruskal-Wallis
Estadísticos de
contrastea,b
vd
Chi-cuadrado 10,500
gl 3
Sig. asintót. ,015
Ejercicio 4
Prueba de esfericidad de Mauchly
Medida:MEASURE_1
Efecto intra-sujetos W de Mauchly
Chi-cuadrado
aprox. gl Sig.
LECTURAS ,432 3,358 2 ,187
Pruebas de efectos intra-sujetos.
Medida:MEASURE_1
Origen
Suma de
cuadrados
tipo III gl
Media
cuadrática F Sig.
Eta al
cuadrado
parcial
LECTURAS Esfericidad
asumida
692,333 2 346,167 64,503 ,000 ,928
Greenhouse-
Geisser
692,333 1,275 542,814 64,503 ,000 ,928
Huynh-Feldt 692,333 1,518 456,176 64,503 ,000 ,928
Límite-inferior 692,333 1,000 692,333 64,503 ,000 ,928
Error(LECTU
RAS)
Esfericidad
asumida
53,667 10 5,367
Greenhouse-
Geisser
53,667 6,377 8,415
Huynh-Feldt 53,667 7,588 7,072
Límite-inferior 53,667 5,000 10,733
Estimaciones
Medida:MEASURE_1
LECTURAS Media Error típ.
Intervalo de confianza 95%
Límite inferior Límite superior
1 16,333 ,667 14,620 18,047
2 24,667 1,229 21,507 27,827
3 31,500 1,088 28,704 34,296
Comparaciones por pares
Medida:MEASURE_1
(I)LECTURAS (J)LECTURAS
Diferencia de
medias (I-J) Error típ. Sig.a
1 2 -8,333*
,919 ,001
3 -15,167*
1,195 ,000
2 1 8,333*
,919 ,001
3 -6,833*
1,759 ,035
3 1 15,167*
1,195 ,000
2 6,833*
1,759 ,035
Basadas en las medias marginales estimadas.
*. La diferencia de medias es significativa al nivel
a. Ajuste para comparaciones múltiples: Bonferroni.
Prueba de Friedman
Estadísticos de
contrastea
N 6
Chi-cuadrado 12,000
gl 2
Sig. asintót. ,002
a. Prueba de Friedman
Ejercicio 5
Pruebas de los efectos inter-sujetos
Variable dependiente:VD
Origen
Suma de
cuadrados tipo
III gl
Media
cuadrática F Sig.
Eta al
cuadrado
parcial
Modelo corregido 113,000a
5 22,600 33,900 ,000 ,966
Intersección 363,000 1 363,000 544,500 ,000 ,989
A ,333 1 ,333 ,500 ,506 ,077
B 104,000 2 52,000 78,000 ,000 ,963
A * B 8,667 2 4,333 6,500 ,031 ,684
Error 4,000 6 ,667
Total 480,000 12
Total corregida 117,000 11
a. R cuadrado = ,966 (R cuadrado corregida = ,937)
MEDIAS B
Variable dependiente:VD
B Media Error típ.
Intervalo de confianza 95%
Límite inferior Límite superior
1 2,500 ,408 1,501 3,499
2 4,500 ,408 3,501 5,499
3 9,500 ,408 8,501 10,499
Comparaciones por pares
Variable dependiente:VD
(I)B (J)B
Diferencia de
medias (I-J) Error típ. Sig.a
Intervalo de confianza al 95 %
para la diferenciaa
Límite inferior Límite superior
1 2 -2,000*
,577 ,040 -3,898 -,102
3 -7,000*
,577 ,000 -8,898 -5,102
2 1 2,000*
,577 ,040 ,102 3,898
3 -5,000*
,577 ,000 -6,898 -3,102
3 1 7,000*
,577 ,000 5,102 8,898
2 5,000*
,577 ,000 3,102 6,898
3. MEDIAS A * B
Variable dependiente:VD
A B Media Error típ.
Intervalo de confianza 95%
Límite inferior Límite superior
<2años 1 3,500 ,577 2,087 4,913
2 3,500 ,577 2,087 4,913
3 9,000 ,577 7,587 10,413
>2años 1 1,500 ,577 ,087 2,913
2 5,500 ,577 4,087 6,913
3 10,000 ,577 8,587 11,413
EJERCICIO 6.
Prueba de esfericidad de Mauchly
Medida:MEASURE_1
Efecto intra-
sujetos
W de
Mauchly
Chi-
cuadrad
o aprox. gl Sig.
Epsilon
Greenho
use-
Geisser
Huynh-
Feldt
Límite-
inferior
TAREA 1,000 ,000 0 . 1,000 1,000 1,000
TIEMPO ,741 1,198 2 ,549 ,794 1,000 ,500
TAREA *
TIEMPO
,462 3,088 2 ,214 ,650 ,784 ,500
Pruebas de efectos intra-sujetos.
Medida:MEASURE_1
Origen
Suma de
cuadrad
os tipo III gl
Media
cuadrátic
a F Sig.
Eta al
cuadrad
o parcial
TAREA Esfericidad
asumida
40,111 1 40,111 8,167 ,035 ,620
Greenhouse-
Geisser
40,111 1,000 40,111 8,167 ,035 ,620
Huynh-Feldt 40,111 1,000 40,111 8,167 ,035 ,620
Límite-inferior 40,111 1,000 40,111 8,167 ,035 ,620
Error(TAREA) Esfericidad
asumida
24,556 5 4,911
Greenhouse-
Geisser
24,556 5,000 4,911
Huynh-Feldt 24,556 5,000 4,911
Límite-inferior 24,556 5,000 4,911
TIEMPO Esfericidad
asumida
125,389 2 62,694 17,77
2
,001 ,780
Greenhouse-
Geisser
125,389 1,589 78,920 17,77
2
,002 ,780
Huynh-Feldt 125,389 2,000 62,694 17,77
2
,001 ,780
Límite-inferior 125,389 1,000 125,389 17,77
2
,008 ,780
Error(TIEMPO Esfericidad
asumida
35,278 10 3,528
Greenhouse- 35,278 7,944 4,441
Geisser
Huynh-Feldt 35,278 10,00
0
3,528
Límite-inferior 35,278 5,000 7,056
TAREA *
TIEMPO
Esfericidad
asumida
10,056 2 5,028 5,419 ,025 ,520
Greenhouse-
Geisser
10,056 1,300 7,732 5,419 ,050 ,520
Huynh-Feldt 10,056 1,569 6,411 5,419 ,039 ,520
Límite-inferior 10,056 1,000 10,056 5,419 ,067 ,520
Error(TAREA*
TIEMPO)
Esfericidad
asumida
9,278 10 ,928
Greenhouse-
Geisser
9,278 6,502 1,427
Huynh-Feldt 9,278 7,843 1,183
Límite-inferior 9,278 5,000 1,856
Medias marginales estimadas
1. TAREA
Estimaciones
Medida:MEASURE_1
TAREA Media Error típ.
Intervalo de confianza 95%
Límite inferior Límite superior
1 6,500 ,749 4,574 8,426
2 4,389 ,498 3,110 5,668
2. TIEMPO
Estimaciones
Medida:MEASURE_1
TIEMPO Media Error típ.
Intervalo de confianza 95%
Límite inferior Límite superior
1 2,833 ,628 1,219 4,448
2 6,417 ,676 4,679 8,154
3 7,083 ,735 5,194 8,973
Comparaciones por pares
Medida:MEASURE_1
(I)TIEMPO (J)TIEMPO
Diferencia de
medias (I-J) Error típ. Sig.a
1 2 -3,583*
,768 ,017
3 -4,250*
,920 ,017
2 1 3,583*
,768 ,017
3 -,667 ,573 ,890
3 1 4,250*
,920 ,017
2 ,667 ,573 ,890
3. TAREA * TIEMPO
Medida:MEASURE_1
TAREA TIEMPO Media Error típ.
Intervalo de confianza 95%
Límite inferior Límite superior
1 1 3,167 ,872 ,924 5,409
2 7,667 ,843 5,499 9,834
3 8,667 1,022 6,040 11,294
2 1 2,500 ,619 ,908 4,092
2 5,167 ,833 3,025 7,309
3 5,500 ,563 4,053 6,947
EJERCICIO 7.
Prueba de esfericidad de Mauchly
Efecto intra-sujetos W de Mauchly
Chi-cuadrado
aprox. gl Sig.
semanas ,315 5,449 5 ,372
Contraste de Levene sobre la igualdad de las
varianzas errora
F gl1 gl2 Sig.
B1 3,600 1 6 ,107
B2 ,000 1 6 1,000
B3 ,000 1 6 1,000
B4 ,000 1 6 1,000
Pruebas de efectos intra-sujetos.
Medida:MEASURE_1
Origen
Suma de
cuadrados
tipo III gl
Media
cuadrática F Sig.
Eta al
cuadrado
parcial
semanas Esfericidad
asumida
194,500 3 64,833 127,89
0
,000 ,955
Greenhouse-
Geisser
194,500 1,752 110,992 127,89
0
,000 ,955
Huynh-Feldt 194,500 2,830 68,738 127,89
0
,000 ,955
Límite-inferior 194,500 1,000 194,500 127,89
0
,000 ,955
semanas *
A
Esfericidad
asumida
19,375 3 6,458 12,740 ,000 ,680
Greenhouse-
Geisser
19,375 1,752 11,056 12,740 ,002 ,680
Huynh-Feldt 19,375 2,830 6,847 12,740 ,000 ,680
Límite-inferior 19,375 1,000 19,375 12,740 ,012 ,680
Error(sema
nas)
Esfericidad
asumida
9,125 18 ,507
Greenhouse-
Geisser
9,125 10,514 ,868
Huynh-Feldt 9,125 16,978 ,537
Límite-inferior 9,125 6,000 1,521
Pruebas de los efectos inter-sujetos
Origen
Suma de
cuadrados
tipo III gl
Media
cuadrática F Sig.
Eta al
cuadrado
parcial
Intersecci
ón
924,500 1 924,500 591,680 ,000 ,990
A 3,125 1 3,125 2,000 ,207 ,250
Error 9,375 6 1,563
2. semanas
Estimaciones
Medida:MEASURE_1
semanas Media Error típ.
Intervalo de confianza 95%
Límite inferior Límite superior
1 2,750 ,395 1,783 3,717
2 3,500 ,289 2,794 4,206
3 6,250 ,250 5,638 6,862
4 9,000 ,289 8,294 9,706
Comparaciones por pares
Medida:MEASURE_1
(I)semanas (J)semanas
Diferencia de
medias (I-J) Error típ. Sig.a
1 2 -,750 ,270 ,193
3 -3,500*
,270 ,000
4 -6,250*
,489 ,000
2 1 ,750 ,270 ,193
3 -2,750*
,250 ,000
4 -5,500*
,456 ,000
3 1 3,500*
,270 ,000
2 2,750*
,250 ,000
4 -2,750*
,323 ,001
4 1 6,250*
,489 ,000
2 5,500*
,456 ,000
3 2,750*
,323 ,001
3. A * semanas
A semanas Media Error típ.
Intervalo de confianza 95%
Límite inferior Límite superior
FIS 1 3,750 ,559 2,382 5,118
2 4,000 ,408 3,001 4,999
3 7,000 ,354 6,135 7,865
4 8,000 ,408 7,001 8,999
FIS+PSI 1 1,750 ,559 ,382 3,118
2 3,000 ,408 2,001 3,999
3 5,500 ,354 4,635 6,365
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  • 1. EJERCICIOS ANALISIS DE DISEÑOS EXPERIMENTALES Y CUASIEXPERIMENTALES CON SPSS Las soluciones a estos ejercicios y los outputs del SPSS se encuentran al final. EJERCICIO 1. Comparamos dos muestras aleatorias de 10 hombres y de 10 mujeres en un test que mide su autoestima (escala cuantitativa de 0 a 10 puntos). a) ¿Podemos afirmar que ambas muestras difieren significativamente en autoestima? b) ¿Podemos afirmar que la autoestima de los hombres es significativamente mayor que la de las mujeres? c) Resuelve la pregunta a) por medio de la prueba no paramétrica adecuada HOMBRES: 8, 7, 6, 8, 7, 5, 6, 4, 9, 9 MUJERES: 8, 6, 5, 6, 5, 4, 4, 4, 6, 4 EJERCICIO 2. Medimos la capacidad lectoescritora de 10 niños disléxicos a través de un cuestionario (escala de 0 a 100 puntos) antes y despúes de recibir una terapia. Sus resultados fueron: ANTES: 70, 72, 80, 75, 77, 80, 74, 81, 76, 73 DESPUES: 74, 73, 84, 75, 84, 95, 88, 86, 80, 79 a) ¿Ha aumentado la capacidad lectoescritora de los niños tras el tratamiento? b) Resuelve la pregunta anterior por medio de la prueba no paramétrica adecuada EJERCICIO 3. Comparamos 4 tratamientos clínicos (A, B, C, D) asignando al azar 15 sujetos a los mismos. Las puntuaciones de los sujetos en la VD (un cuestionario de escala de 0 a 150 puntos) fueron: A: 42, 0, 63 B: 45, 64, 33, 29 C: 44, 82, 64, 74 D: 109, 120, 116, 97 a) Compara si las varianzas de los 4 grupos son similares b) Analiza si hay diferencias entre los grupos c) ¿Cual es el grupo que rinde mejor? ¿Y el peor? d) Analiza la pregunta b) mediante la prueba no paramétrica adecuada
  • 2. EJERCICIO 4. Una muestra al azar de 6 sujetos lee 1, 3 y 5 veces una lista de 50 palabras que deben memorizar. Tras cada lectura se les pasa una tarea de recuerdo. Sus resultados (o aciertos) fueron: 1 lectura: 15, 17, 14, 18, 18, 16 3 lecturas: 21, 25, 22, 24, 29, 27 5 lecturas: 28, 32, 34, 35, 30, 30 a) Analiza si se cumplen los supuestos del ANOVA b) ¿Incrementa el número de lecturas el recuerdo? c)¿Donde se dan los mejores y peores resultados? d) Analiza la pregunta b) mediante la prueba no paramétrica adecuada EJERCICIO 5. El director de un colegio desea saber si los años de experiencia educativa de los profesores (A1: menos de dos años; A2: más de dos años) y tres métodos de enseñanza influyen en el rendimiento de una asignatura. 12 alumnos son asignados al azar a las 6 condiciones referidas. Su rendimiento académico a final de curso fue: B1 B2 B3 A1 4 3 4 3 8 10 A2 2 1 5 6 10 10 a) ¿Influye la experiencia docente del profesor sobre el rendimiento? b) ¿Influyen los métodos de enseñanza? ¿Cuál es el mejor y el peor? c) ¿Hay interacción?. Haz una gráfica e interprétala.
  • 3. EJERCICIO 6. En un estudio sobre memoria registramos el número de aciertos de 6 sujetos en condiciones de reconocimiento (A1) y de recuerdo (A2) en tres periodos temporales distintos (B1: tras una hora desde la fase de estudio; B2: tras una día; B3: tras una semana). Los resultados fueron: B1 B2 B3 A1 4 6 1 2 5 1 5 8 6 10 10 7 7 10 5 12 10 8 A2 1 3 3 1 5 2 2 6 5 4 6 8 4 6 4 7 5 7 Analiza e interpreta los resultados. EJERCICIO 7. Comparamos la eficacia dos tipos de entrenamiento deportivo en 8 deportistas amateurs (A1: entrenamiento sólo físico; A2: entrenamiento físico+psicólogico). Asignamos al azar 4 sujetos a cada condición. A lo largo de 4 semanas (B1, B2, B3, B4) dichos 8 sujetos fueron evaluados en un test de rendimiento deportivo (escala de 0 a 15 puntos). Sus resultados fueron: B1 B2 B3 B4 A1 3 6 3 3 4 5 4 3 7 8 7 6 7 8 9 8 A2 1 2 2 2 2 3 4 3 5 6 5 6 10 10 9 11 Analiza e interpreta los resultados.
  • 4. RESPUESTAS Ejercicio 1. a) (SPSS: Analizar > Comparar medias > Prueba T para muestras independientes). Se trata de comparar las medias de hombres y de mujeres (6.9 y 5.2, respectivamente) con una prueba t para muestras independientes (contraste bilateral o de dos colas): el SPSS nos da t(18)=2.53, p=0.021, luego la respuesta es sí. b) Igual que en a) sólo cambia aquí que el hecho de que el contraste es ahora unilateral (una cola). En este caso sólo hay que comprobar que las medias van en la direción que establece la pregunta y dividir la sig que nos da el programa por 2. Luego quedaría así: t(18)=2.53, p=0.0105, siendo la respuesta también que sí. c) (SPSS: Analizar > Pruebas no paramétricas > Cuadros de diálogo antiguos > 2 muestras independientes). Debemos aplicar la prueba de Mann-Whitney que nos da z =2,235, p= 0.029, luego los resultados no cambian. Ejercicio 2. a) (SPSS: Analizar > Comparar medias > Prueba T para muestras relacionadas). Se trata de comparar las medias de antes y después (75.8 y 81.8, respectivamente) con una prueba t para muestras relacionadas) el SPSS nos da t(9)=3.834, p=0.004, luego la respuesta es sí. b) (SPSS: Analizar > Pruebas no paramétricas > Cuadros de diálogo antiguos > 2 muestras relacionadas). Debemos aplicar la prueba de Wilcoxon que nos da z =2,675, p= 0.007, luego los resultados no cambian. Ejercicio 3. Se trata de comparar 4 muestras independientes mediante un ANOVA inter (en SPSS: Analizar > Modelo General Lineal > Univariante) a) Pedimos al SPSS en opciones que nos haga un test de homogeneidad (Levene). Dicho test nos da sig=0.207, luego hay homogeneidad, homoscedasticidad o igualdad en las varianzas de los 4 grupos. b) El ANOVA inter (por Modelo General Univariante) nos da F3,11=12.15, p=0.001, eta2= 0.768, luego hay diferencias globales entre los 4 grupos, es decir la VI influye significativamente sobre la VD. Ahora en c) veremos entre qué grupos hay diferencias y entre cuáles no las hay. c) En opciones seleccionaremos la prueba de Bonferroni (en mostrar medias...). Los resultados nos muestran que la media del grupo D (=110.5) difiere significativemente del las otras 3 medias (A=35, B=42.75, C=66), entre las cuales no hay diferencias significativas. Ello quiere decir que el mejor tratamiento es el D, mientras que el peor serían los tratamiento A, B, y C indistintamente. d) (SPSS: Analizar > Pruebas no paramétricas > Cuadros de diálogo antiguos > k muestras independientes). Aplicaremos una prueba de Kruskall-Wallis que nos dará una chi2 3=10.5, p=0.015, lo que coincide con los resultados de b). Si quisiéramos hacer pruebas a posteriori no paramétricas aplicaríamos 6 pruebas de Mann-Whitney (por otras tantas comparaciones por pares de medias) aplicando la correción de Bonferroni (.05/6).
  • 5. Ejercicio 4. ANOVA intra (en SPSS: Analizar > Modelo General Lineal > Medidas Repetidas) a) Test de esfericidad de Mauchly: sig=.187. Se cumplen los supuestos. b) Sí porque F2,10=64.503 , p=0.0001, eta2=0.928 c) Las pruebas a posteriori de Bonferroni muestran que las tres diferencias son estadísticamente significativas luego la mayor tasa de aciertos se da tras cinco lecturas mientras que la peor se da tras la primera lectura. d) (SPSS: Analizar > Pruebas no paramétricas > Cuadros de diálogo antiguos > k muestras relacionadas). Friedman: chi2 2=12, p=0.002. Si quisiéramos hacer pruebas a posteriori no paramétricas aplicaríamos 3 pruebas de Wilcoxon (por otras tantas comparaciones por pares de medias) aplicando la correción de Bonferroni (.05/3). Ejercicio 5. ANOVA factorial inter 2x3 (en SPSS: Analizar > Modelo General Lineal > Univariante) a) no pues F1,6=0.5, eta2=0.077, ns b) sí pues F2,6=78.00, p=0.0001, eta2=0.963. Las pruebas a posteriori de Bonferroni muestran que las tres diferencias por pares son significativas siendo pues el mejor método de enseñanza el B3 (media 9.5) y el peor el B1 (media 2.5). c) Hay interacción pues F2,6=6.50, p=0.031, eta2=0.684. Hacemos la gráfica de dicha interacción: Deberemos a continuación hacer 3 pruebas t para muestras independientes a mano (aplicando la correción de Bonferroni = 0.05/3) para interpretar dicha interacción respeondiendo a estas preguntas: - ¿existen diferencias entre A1 y A2 en B1? - ¿existen diferencias entre A1 y A2 en B2? - ¿existen diferencias entre A1 y A2 en B3? Si las hacemos veremos que ninguna de las tres diferencias es significativa. Estos anómalos resultados son debidos al pequeño tamaño muestral utilizado. 0! 1! 2! 3! 4! 5! 6! 7! 8! 9! 10! B1! B2! B3! A1! A2!
  • 6. Ejercicio 6 ANOVA factorial intra 2x3 (en SPSS: Analizar > Modelo General Lineal > Medidas Repetidas). La variable A (o tipo de tarea) influye sobre la VD (F1,5=8.167, p=0.035, eta2=0.62) lo que quiere decir que en condiciones de reconocimiento (media A1=6.5) los sujetos rinden mejor que en condiciones de recuerdo (media A2=4.389). El efecto principal de B (o tiempo) también es significativo: F2,10=17.772, p=0.001, eta2=0.78. Las pruebas a posteriori de Bonferroni comparanado por pares las medias de B1, B2 y B3 (que son respectivamente 2.83, 6.42 y 7.08) nos muestran que no hay diferencias entre B2 y B3, pero sí entre B1 con B2 y con B3, es decir se rinde peor en B1, y mejor en B2 y B3 indistintamente. La interacción es significativa: F2,10=5.419, p=0.025, eta2=0.52 (ver gráfica). Para interpretar dicha interacción podríamos hacer 3 pruebas t para muestras relacionadas (aplicando la correccion de Bonferroni: .05/3) para responder p.e. a estas preguntas: - ¿existen diferencias entre A1 y A2 en B1? - ¿existen diferencias entre A1 y A2 en B2? - ¿existen diferencias entre A1 y A2 en B3? Si las hacemos veremos que sólo hay diferencias significativas entre A1 y A2 en B3. 0! 1! 2! 3! 4! 5! 6! 7! 8! 9! 10! B1! B2! B3! A1! A2!
  • 7. Ejercicio 7 ANOVA factorial mixto 2 (inter) x 4 (intra). (En SPSS: Analizar > Modelo General Lineal > Medidas Repetidas) La variable A (o tipos de entrenamiento) no influye sobre la VD: F1,6=2.00, ns, lo que quiere decir que no hay diferencias en el tipo de entrenamiento. Los efectos principales de B (o semanas de entranamiento) son significativos: F3,18=127.89, p=0.0001, eta2=0.955. Las pruebas a posteriori de Bonferroni sobre las medias de B1, B2, B3 y B4 (que son respectivamente 2.75, 3.5, 6.25 y 9 muestran que el rendimiento deportivo mejora a lo largo del tiempo, excepto entre la primera y segunda semana donde no hay diferencias. La interacción de AB es significativa F3,18=12.74, p=0.0001, eta2=0.68 (ver gráfica). Para analizarla aplicaremos 4 pruebas t para muestras independientes (con corrección de Bonferroni: 0.05/4) sobre otras tantas semanas. Al hacerlas nos daremos cuenta de que todas son significativas expcepto en la segunda semana. La interpretación global de esta interacción apunta a la idea de que el entrenamiento psicológico sólo comienza a ser eficaz a partir de la cuarta semana. 0! 1! 2! 3! 4! 5! 6! 7! 8! 9! 10! B1! B2! B3! B4! A1! A2!
  • 8. OUTPUTS SPSS Se subraya en amarillo dónde hay que fijarse para interpretar correctamente los resultados. Ejercicio 1 Prueba t Estadísticos de grupo vi N Media Desviación típ. Error típ. de la media vd varones 10 6,90 1,663 ,526 mujeres 10 5,20 1,317 ,416 Prueba de muestras independientes Prueba de Levene para la igualdad de varianzas Prueba T para la igualdad de medias F Sig. t gl Sig. (bilateral) vd Se han asumido varianzas iguales ,576 ,458 2,534 18 ,021 No se han asumido varianzas iguales 2,534 17,098 ,021 Prueba de Mann-Whitney Estadísticos de contrasteb vd U de Mann-Whitney 21,000 W de Wilcoxon 76,000 Z -2,235 Sig. asintót. (bilateral) ,025 Sig. exacta [2*(Sig. unilateral)] ,029a
  • 9. Ejercicio 2 Prueba t Estadísticos de muestras relacionadas Media N Desviación típ. Error típ. de la media Par 1 antes 75,80 10 3,706 1,172 despues 81,80 10 6,957 2,200 Prueba de muestras relacionadas t gl Sig. (bilateral) Par 1 antes - despues -3,838 9 ,004 Prueba de los rangos con signo de Wilcoxon Estadísticos de contrasteb despues - antes Z -2,675a Sig. asintót. (bilateral) ,007
  • 10. Ejercicio 3 Contraste de Levene sobre la igualdad de las varianzas error Variable dependiente:vd F gl1 gl2 Sig. 1,790 3 11 ,207 Pruebas de los efectos inter-sujetos Variable dependiente:vd Origen Suma de cuadrados tipo III gl Media cuadrática F Sig. Eta al cuadrado parcial Modelo corregido 12961,983 a 3 4320,661 12,150 ,001 ,768 Intersección 59670,519 1 59670,519 167,796 ,000 ,938 vi 12961,983 3 4320,661 12,150 ,001 ,768 Error 3911,750 11 355,614 Total 81162,000 15 Total corregida 16873,733 14 Estimaciones Variable dependiente:vd vi Media Error típ. Intervalo de confianza 95% Límite inferior Límite superior A 35,000 10,888 11,037 58,963 B 42,750 9,429 21,997 63,503 C 66,000 9,429 45,247 86,753 D 110,500 9,429 89,747 131,253
  • 11. Comparaciones por pares Variable dependiente:vd (I)vi (J)vi Diferencia de medias (I-J) Error típ. Sig.a Intervalo de confianza al 95 % para la diferenciaa Límite inferior Límite superior A B -7,750 14,403 1,000 -53,956 38,456 C -31,000 14,403 ,327 -77,206 15,206 D -75,500* 14,403 ,002 -121,706 -29,294 B A 7,750 14,403 1,000 -38,456 53,956 C -23,250 13,334 ,654 -66,028 19,528 D -67,750* 13,334 ,002 -110,528 -24,972 C A 31,000 14,403 ,327 -15,206 77,206 B 23,250 13,334 ,654 -19,528 66,028 D -44,500* 13,334 ,040 -87,278 -1,722 D A 75,500* 14,403 ,002 29,294 121,706 B 67,750* 13,334 ,002 24,972 110,528 C 44,500* 13,334 ,040 1,722 87,278 Basadas en las medias marginales estimadas. a. Ajuste para comparaciones múltiples: Bonferroni. *. La diferencia de medias es significativa al nivel Prueba de Kruskal-Wallis Estadísticos de contrastea,b vd Chi-cuadrado 10,500 gl 3 Sig. asintót. ,015
  • 12. Ejercicio 4 Prueba de esfericidad de Mauchly Medida:MEASURE_1 Efecto intra-sujetos W de Mauchly Chi-cuadrado aprox. gl Sig. LECTURAS ,432 3,358 2 ,187 Pruebas de efectos intra-sujetos. Medida:MEASURE_1 Origen Suma de cuadrados tipo III gl Media cuadrática F Sig. Eta al cuadrado parcial LECTURAS Esfericidad asumida 692,333 2 346,167 64,503 ,000 ,928 Greenhouse- Geisser 692,333 1,275 542,814 64,503 ,000 ,928 Huynh-Feldt 692,333 1,518 456,176 64,503 ,000 ,928 Límite-inferior 692,333 1,000 692,333 64,503 ,000 ,928 Error(LECTU RAS) Esfericidad asumida 53,667 10 5,367 Greenhouse- Geisser 53,667 6,377 8,415 Huynh-Feldt 53,667 7,588 7,072 Límite-inferior 53,667 5,000 10,733 Estimaciones Medida:MEASURE_1 LECTURAS Media Error típ. Intervalo de confianza 95% Límite inferior Límite superior 1 16,333 ,667 14,620 18,047 2 24,667 1,229 21,507 27,827 3 31,500 1,088 28,704 34,296
  • 13. Comparaciones por pares Medida:MEASURE_1 (I)LECTURAS (J)LECTURAS Diferencia de medias (I-J) Error típ. Sig.a 1 2 -8,333* ,919 ,001 3 -15,167* 1,195 ,000 2 1 8,333* ,919 ,001 3 -6,833* 1,759 ,035 3 1 15,167* 1,195 ,000 2 6,833* 1,759 ,035 Basadas en las medias marginales estimadas. *. La diferencia de medias es significativa al nivel a. Ajuste para comparaciones múltiples: Bonferroni. Prueba de Friedman Estadísticos de contrastea N 6 Chi-cuadrado 12,000 gl 2 Sig. asintót. ,002 a. Prueba de Friedman
  • 14. Ejercicio 5 Pruebas de los efectos inter-sujetos Variable dependiente:VD Origen Suma de cuadrados tipo III gl Media cuadrática F Sig. Eta al cuadrado parcial Modelo corregido 113,000a 5 22,600 33,900 ,000 ,966 Intersección 363,000 1 363,000 544,500 ,000 ,989 A ,333 1 ,333 ,500 ,506 ,077 B 104,000 2 52,000 78,000 ,000 ,963 A * B 8,667 2 4,333 6,500 ,031 ,684 Error 4,000 6 ,667 Total 480,000 12 Total corregida 117,000 11 a. R cuadrado = ,966 (R cuadrado corregida = ,937) MEDIAS B Variable dependiente:VD B Media Error típ. Intervalo de confianza 95% Límite inferior Límite superior 1 2,500 ,408 1,501 3,499 2 4,500 ,408 3,501 5,499 3 9,500 ,408 8,501 10,499 Comparaciones por pares Variable dependiente:VD (I)B (J)B Diferencia de medias (I-J) Error típ. Sig.a Intervalo de confianza al 95 % para la diferenciaa Límite inferior Límite superior 1 2 -2,000* ,577 ,040 -3,898 -,102 3 -7,000* ,577 ,000 -8,898 -5,102 2 1 2,000* ,577 ,040 ,102 3,898 3 -5,000* ,577 ,000 -6,898 -3,102 3 1 7,000* ,577 ,000 5,102 8,898 2 5,000* ,577 ,000 3,102 6,898
  • 15. 3. MEDIAS A * B Variable dependiente:VD A B Media Error típ. Intervalo de confianza 95% Límite inferior Límite superior <2años 1 3,500 ,577 2,087 4,913 2 3,500 ,577 2,087 4,913 3 9,000 ,577 7,587 10,413 >2años 1 1,500 ,577 ,087 2,913 2 5,500 ,577 4,087 6,913 3 10,000 ,577 8,587 11,413
  • 16. EJERCICIO 6. Prueba de esfericidad de Mauchly Medida:MEASURE_1 Efecto intra- sujetos W de Mauchly Chi- cuadrad o aprox. gl Sig. Epsilon Greenho use- Geisser Huynh- Feldt Límite- inferior TAREA 1,000 ,000 0 . 1,000 1,000 1,000 TIEMPO ,741 1,198 2 ,549 ,794 1,000 ,500 TAREA * TIEMPO ,462 3,088 2 ,214 ,650 ,784 ,500 Pruebas de efectos intra-sujetos. Medida:MEASURE_1 Origen Suma de cuadrad os tipo III gl Media cuadrátic a F Sig. Eta al cuadrad o parcial TAREA Esfericidad asumida 40,111 1 40,111 8,167 ,035 ,620 Greenhouse- Geisser 40,111 1,000 40,111 8,167 ,035 ,620 Huynh-Feldt 40,111 1,000 40,111 8,167 ,035 ,620 Límite-inferior 40,111 1,000 40,111 8,167 ,035 ,620 Error(TAREA) Esfericidad asumida 24,556 5 4,911 Greenhouse- Geisser 24,556 5,000 4,911 Huynh-Feldt 24,556 5,000 4,911 Límite-inferior 24,556 5,000 4,911 TIEMPO Esfericidad asumida 125,389 2 62,694 17,77 2 ,001 ,780 Greenhouse- Geisser 125,389 1,589 78,920 17,77 2 ,002 ,780 Huynh-Feldt 125,389 2,000 62,694 17,77 2 ,001 ,780 Límite-inferior 125,389 1,000 125,389 17,77 2 ,008 ,780 Error(TIEMPO Esfericidad asumida 35,278 10 3,528 Greenhouse- 35,278 7,944 4,441
  • 17. Geisser Huynh-Feldt 35,278 10,00 0 3,528 Límite-inferior 35,278 5,000 7,056 TAREA * TIEMPO Esfericidad asumida 10,056 2 5,028 5,419 ,025 ,520 Greenhouse- Geisser 10,056 1,300 7,732 5,419 ,050 ,520 Huynh-Feldt 10,056 1,569 6,411 5,419 ,039 ,520 Límite-inferior 10,056 1,000 10,056 5,419 ,067 ,520 Error(TAREA* TIEMPO) Esfericidad asumida 9,278 10 ,928 Greenhouse- Geisser 9,278 6,502 1,427 Huynh-Feldt 9,278 7,843 1,183 Límite-inferior 9,278 5,000 1,856 Medias marginales estimadas 1. TAREA Estimaciones Medida:MEASURE_1 TAREA Media Error típ. Intervalo de confianza 95% Límite inferior Límite superior 1 6,500 ,749 4,574 8,426 2 4,389 ,498 3,110 5,668 2. TIEMPO Estimaciones Medida:MEASURE_1 TIEMPO Media Error típ. Intervalo de confianza 95% Límite inferior Límite superior 1 2,833 ,628 1,219 4,448 2 6,417 ,676 4,679 8,154 3 7,083 ,735 5,194 8,973
  • 18. Comparaciones por pares Medida:MEASURE_1 (I)TIEMPO (J)TIEMPO Diferencia de medias (I-J) Error típ. Sig.a 1 2 -3,583* ,768 ,017 3 -4,250* ,920 ,017 2 1 3,583* ,768 ,017 3 -,667 ,573 ,890 3 1 4,250* ,920 ,017 2 ,667 ,573 ,890 3. TAREA * TIEMPO Medida:MEASURE_1 TAREA TIEMPO Media Error típ. Intervalo de confianza 95% Límite inferior Límite superior 1 1 3,167 ,872 ,924 5,409 2 7,667 ,843 5,499 9,834 3 8,667 1,022 6,040 11,294 2 1 2,500 ,619 ,908 4,092 2 5,167 ,833 3,025 7,309 3 5,500 ,563 4,053 6,947
  • 19. EJERCICIO 7. Prueba de esfericidad de Mauchly Efecto intra-sujetos W de Mauchly Chi-cuadrado aprox. gl Sig. semanas ,315 5,449 5 ,372 Contraste de Levene sobre la igualdad de las varianzas errora F gl1 gl2 Sig. B1 3,600 1 6 ,107 B2 ,000 1 6 1,000 B3 ,000 1 6 1,000 B4 ,000 1 6 1,000 Pruebas de efectos intra-sujetos. Medida:MEASURE_1 Origen Suma de cuadrados tipo III gl Media cuadrática F Sig. Eta al cuadrado parcial semanas Esfericidad asumida 194,500 3 64,833 127,89 0 ,000 ,955 Greenhouse- Geisser 194,500 1,752 110,992 127,89 0 ,000 ,955 Huynh-Feldt 194,500 2,830 68,738 127,89 0 ,000 ,955 Límite-inferior 194,500 1,000 194,500 127,89 0 ,000 ,955 semanas * A Esfericidad asumida 19,375 3 6,458 12,740 ,000 ,680 Greenhouse- Geisser 19,375 1,752 11,056 12,740 ,002 ,680 Huynh-Feldt 19,375 2,830 6,847 12,740 ,000 ,680 Límite-inferior 19,375 1,000 19,375 12,740 ,012 ,680 Error(sema nas) Esfericidad asumida 9,125 18 ,507 Greenhouse- Geisser 9,125 10,514 ,868 Huynh-Feldt 9,125 16,978 ,537 Límite-inferior 9,125 6,000 1,521
  • 20. Pruebas de los efectos inter-sujetos Origen Suma de cuadrados tipo III gl Media cuadrática F Sig. Eta al cuadrado parcial Intersecci ón 924,500 1 924,500 591,680 ,000 ,990 A 3,125 1 3,125 2,000 ,207 ,250 Error 9,375 6 1,563 2. semanas Estimaciones Medida:MEASURE_1 semanas Media Error típ. Intervalo de confianza 95% Límite inferior Límite superior 1 2,750 ,395 1,783 3,717 2 3,500 ,289 2,794 4,206 3 6,250 ,250 5,638 6,862 4 9,000 ,289 8,294 9,706 Comparaciones por pares Medida:MEASURE_1 (I)semanas (J)semanas Diferencia de medias (I-J) Error típ. Sig.a 1 2 -,750 ,270 ,193 3 -3,500* ,270 ,000 4 -6,250* ,489 ,000 2 1 ,750 ,270 ,193 3 -2,750* ,250 ,000 4 -5,500* ,456 ,000 3 1 3,500* ,270 ,000 2 2,750* ,250 ,000 4 -2,750* ,323 ,001 4 1 6,250* ,489 ,000 2 5,500* ,456 ,000 3 2,750* ,323 ,001
  • 21. 3. A * semanas A semanas Media Error típ. Intervalo de confianza 95% Límite inferior Límite superior FIS 1 3,750 ,559 2,382 5,118 2 4,000 ,408 3,001 4,999 3 7,000 ,354 6,135 7,865 4 8,000 ,408 7,001 8,999 FIS+PSI 1 1,750 ,559 ,382 3,118 2 3,000 ,408 2,001 3,999 3 5,500 ,354 4,635 6,365 4 10,000 ,408 9,001 10,999