FÓRMULAS DE PROCESOS - ANOVA DE 1 FACTOR MMRR (CORI): SUPUESTOS: - Independencia Normalidad Homocedasticidad Aditividad → Prueba Mauchly Factores Sumas cuadráticas Grados de libertad Medias Cuadráticas Estadístico de contraste Significación (p) Factor A SC(A) k-1 MC(A)=SC(A)/(k-1) F=MC(A)/MC(E rror) p(F(k-1,(n-1)*(k-1)≥F) Intersujeto SC(Intersuj) n-1 Error SC(Error) (n-1),(k-1) Total SC(Total) (k*n)-1 MC(Error)=SC(Error) /((n-1)*(k-1)) EJEMPLO: 𝐹 = - 𝑀𝐶𝐼𝑁𝑇𝐸𝑅𝑇𝑅𝐴𝑇 𝑀𝐶𝐸𝑅𝑅𝑂𝑅 → 𝐹 1−α 𝑘−1, (𝑛−1)(𝑘−1) → 𝐹 0,95 3, 33 ANOVA DE 2 FACTORES MMII (SERA): Fuentes de variación S.C. g.l. M.C. E.C. Nivel crítico (sig.) Factor A SCa f-1 MCa = SCa / f-1 F01 = MCa / MCerror P(F f-1,N-fc ≥ F01 Factor B SCb c-1 MCb = SCb / c-1 F02 = MCb / MCerror P(F c-1,N-fc ≥ F02 Interacción AB SCab (f-1)x(c-1) MCab = SCab / (f-1)x(c-1) F03 = MCab/ MCerror P(F (f-1)x(c-1),N-fc ≥ F01 Error SCerror N-fc MCerror = SCerror / N-fc Total SCtotal N-1 TAMAÑO DEL EFECTO → η^2 = SCa/SCtotal // Eta cuadrado parcial: ηA^*2 = SCa / SCa + SCerror COMPARACIONES MÚLTIPLES → |Yr - Yr’| / raíz cuadrada de MCerror x (1/nr)+(1/nr’) ≥ raíz cuadrada de (f-1) 1-alfa F f-1,N-fc - ANOVA MIXTO: (ANA): Factor A: INTERSUJETO. Factor B: INTRASUJETO. Supuestos: - Independencia. Normalidad. SÓLO para A: Homocedasticidad → mirar LEVENE. SÓLO para B y AxB: esfericidad multimuestra → mirar Mauchly (esfericidad de las j matrices varianzas covarianzas) y BOX (igualdad de matrices). 2 TABLAS ANOVA: 1 PARA INTRA Y OTRA PARA INTER. Estadístico de contraste: FA= MCA/MCS FB= MCB/ MC BxS FAxB= MC AxB/ MC BxS - REGRESIÓN CURVILÍNEA (IVÁN): Modelo Lineal: MediaY = B0 + B1* X Modelo logarítmico: Y = B0 + B*LnX Modelo cuadrático: Y = B0 + B1*X + B2*X^2 - REGRESIÓN LOGÍSTICA / BINARIA (HELENA): β→ e→ Ln→ Odds→ Función lineal: 𝜋1 = β0 + β1X Función logística: P (Y=1) = 𝜋1 = e (β0 + β1X)/1+eβ0 + β1X = 1/1+e-(β0 + β1X) Transformación logística: Odds o ventaja (Y=1) = 𝜋1/1- 𝜋1 = e (β0 + β1X) → (X=0)=e(β0). Logística (Y=1) = Ln (𝜋1/1-𝜋1) = β0 + β1X Logística (Y=1) = β0 + β1X1 + … + βkXk Odds ratio = Odds (Y=1|X=B)/Odds (Y=1|X=A) Supuestos del modelo de regresión logística: - Linealidad No colinealidad Independencia Igualdad de varianzas