🔬 Diseño Factorial 2×2
El diseño más simple: dos factores, cada uno con dos niveles (bajo/alto, presente/ausente). Evalúa efectos principales de A, efectos principales de B, y la interacción A×B. Requiere 4 grupos (combinaciones).
⚡ Interacciones
Hay interacción cuando el efecto de un factor depende del nivel del otro. Se representa gráficamente con líneas que se cruzan. Si las líneas son paralelas, no hay interacción. La interacción puede ser ordinal (sin cruce) o disordinal (con cruce).
🔄 Medidas Repetidas
Cuando los mismos sujetos son medidos en múltiples condiciones. Controla la variabilidad entre sujetos. El ANOVA de medidas repetidas descompone la varianza en: entre sujetos, dentro de sujetos (tiempo/condición) y error.
📊 ANOVA Mixto
Combina factores entre-sujetos (grupos independientes) y dentro-sujetos (medidas repetidas). Ejemplo: tratamiento (experimental vs control) × tiempo (pre, post, seguimiento). Muy común en investigación clínica y educativa.
Explora los conceptos con ejemplos practicos disponibles en la simulacion interactiva de este modulo.
Intuicion
La inferencia estadistica permite extraer conclusiones sobre una poblacion basandose en una muestra.
Formula clave
Las formulas de inferencia se basan en distribuciones muestrales y el TCL.
Paso a paso
Aprende el procedimiento sistematico para realizar inferencias correctas.
Error comun
Identifica y evita los errores mas frecuentes en interpretacion.
Ejemplo concreto
Aplica los conceptos a problemas reales de inferencia.
Conexion
Fundamental para modelos predictivos (Curso 4).