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|
|
|
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|
Grados de Libertad |
|
|
|
|
|
|
|
|
GL A |
p-1 |
2-1 |
1 |
|
|
|
GL B |
q-1 |
2-1 |
1 |
|
|
|
GL AxB |
(p-1)(q-1) |
(2-1)(2-1) |
1 |
|
|
|
GL Entre W |
pq(n-1) |
2*2(5-1) |
16 |
|
|
|
GL Total |
npq-1 |
(5*2*2)-1 |
19 |
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|
Donde: |
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|
A = Primer Variable Independiente |
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|
|
B = Segunda Variable Independiente |
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|
A x B
= Interacción de la Primera y Segunda Variables |
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|
Entre W = Varianza
generada por las diferencias |
|
|
|
entre sujetos, dentro de cada categoría |
|
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|
p = número de niveles de
la primer variable |
|
|
|
q = número de niveles de la segunda
variable |
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|
|
n = número de sujetos
dentro de cada grupo (igual |
|
|
|
para todas las variantes) |
|
|
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|
Hipótesis: |
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|
La capacidad de
aprendizaje de los ratones puede |
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|
ser afectada por
niveles de alcohol que su madre |
|
|
haya recibido durante la preñez, así
como por la edad |
|
|
del ratón al momento
de iniciar el aprendizaje. |
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|
|
VI 1: Alcohol (0 o 35%) |
|
|
VI 2: Edad de aprendizaje
(Adolescente / Madura) |
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|
VD: Número de intentos
antes de dominar tarea |
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|
|
Los datos
podrían organizarse de la siguiente manera: |
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|
Edad |
|
Joven |
|
Madura |
|
|
|
|
b1 |
|
b2 |
|
|
Alcohol
in utero |
0% |
35% |
0% |
35% |
|
|
|
a1 |
a2 |
a1 |
a2 |
|
|
|
5 |
18 |
6 |
6 |
|
|
|
4 |
19 |
7 |
9 |
|
|
|
3 |
14 |
5 |
5 |
|
|
|
4 |
12 |
8 |
9 |
|
|
|
2 |
15 |
4 |
3 |
|
|
|
Total |
Sumas |
|
18 |
78 |
30 |
32 |
158 |
|
|
|
|
|
|
|
Sujetos |
|
5 |
5 |
5 |
5 |
20 |
|
|
|
|
|
|
|
Promedios |
|
3.6 |
15.6 |
6 |
6.4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Cuadrados de los datos originales |
|
|
|
25 |
324 |
36 |
36 |
|
|
16 |
361 |
49 |
81 |
|
|
9 |
196 |
25 |
25 |
|
|
16 |
144 |
64 |
81 |
|
|
4 |
225 |
16 |
9 |
|
|
Total |
|
Sumas |
70 |
1250 |
190 |
232 |
1742 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Las cifras pueden sintetizarse en
una tabla como la siguiente: |
|
|
|
|
B1 |
B2 |
SdC |
|
|
A1 |
18 |
30 |
48 |
|
|
A2 |
78 |
32 |
110 |
|
|
SdC |
96 |
62 |
158 |
|
|
|
Ya que
tenemos los datos básicos, los vamos a usar para |
|
|
generar cinco cifras
intermedias que nos darán el ANOVA |
|
|
|
|
|
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|
|
|
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|
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|
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|
|
I |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
II |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
III |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
IV |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
V |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
SCA |
III-I |
1440.4-1248.2 |
|
192.2 |
|
|
SCB |
IV-I |
1306.0-1248.2 |
|
57.8 |
|
|
SCAxB |
V+I-III-IV |
1666.4+1248.2- |
|
168.2 |
|
|
|
|
1440.4-1306.0 |
|
|
|
|
SCW |
II-V |
1742.0-1666.4 |
|
75.6 |
|
|
SCT |
II-I |
1742.0-1248.2 |
|
493.8 |
|
|
|
Ya casi llegamos!!!
Ahora, estas sumas de cuadrados, deben dividirse |
|
entre
los grados de libertad pertinentes, para obtener las medias de los cuadrados |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Fuente |
SC |
Grad de lib |
MC |
F |
|
|
A |
192.2 |
1 |
192.2 |
40.68 |
|
|
B |
57.8 |
1 |
57.8 |
12.23 |
|
|
AxB |
168.2 |
1 |
168.2 |
35.6 |
|
|
Entre suj. |
75.6 |
16 |
4.725 |
|
|
|
Total |
493.8 |
19 |
|
|
|
|
|
Buscando en tablas,
encontramos que los valores críticos de F |
|
|
en cada uno de los casos
(A, B e interacción de A y B), se localizan |
|
en el mismo punto, pues
las tres tienen 1 grado de libertad. Así, vamos |
|
a
tablas y encontramos que al usar 1 en el eje x (GL de cada uno), y |
|
16 en el eje y (GL de
error entre sujetos), el valor crítico es de 4.49 |
|
|
|
|
De tal forma podemos
afirmar que SI hay diferencias estadísticamente |
|
significativas en cada
una de las posibles hipótesis, y afirmaríamos: |
|
|
|
|
1) Hay un efecto
estadísticamente significativo del alcohol prenatal |
|
en el aprendizaje de las
ratas al compararse con un grupo control (VI A) |
|
2)
Hay un efecto estadísticamete significativo de la edad, done las |
|
ratas
más maduras aprendieron la tarea en forma más rápida (VI B) |
|
3) Hay una interacción
estadísticamente significativa, que indica que |
|
el
alcohol prenatal produce un efecto de déficit en el aprendizaje, |
|
efecto que se disipa
conforme la rata madura (Interacción VI A x VI B) |
|
|
|
|
|
|
|