Diseño con datos anidados

Introducción En ciertos casos, un factor esta anidado dentro de otro. Por ejemplo, en un estudio sobre el efecto de dos medicamentos, se prueba cada uno de ellos en dos hospitales distintos. Los hospitales son un factor anidado dentro de los tratamientos. Dependiendo de las selección de los hospitales, estos deberían tratarse como un efecto fijo (si no hay otros hospitales) aleatorio (si se han seleccionado al azar).

Especificación del diseño Definimos un dieseño de dos factores sin interacción y pegamos la sintaxis. Cambiamos la sintaxis para indicar que Hospital es un factor dentro de los tratamientos.

Resultado (efectos fijos) El efecto medicamento es significativo. No hay diferencias entre hospitales.

Modelo de efectos aleatorios

Resultado (efectos aleatorios) No hay diferencias significativas entre los medicamentos. No hay diferencias significativas entre hospitales.

Ejemplo 2

Ejemplo Se desea hacer un studio acerca del número de días que permanecen hospitalizados los enfermos de cardiología. Para ello, se realiza un estudio en los cuatro hospitales principales de la ciudad , estudiando la duración de las estancias de los pacientes de cada médico de la especialidad. Los resultados obtenidos se muestran a continuación:

Diseño En este caso, el efecto de cada médico en la duración de la estancia está anidado dentro del efecto hospital. Definimos una variable para el hospital y una para el médico. El diseño debe especificar el hecho de que estamos en un caso de factores anidados.

Especificar el análisis Definir los factore de la forma habitual y pegar la sintaxis. Cambiar el diseño para indicar que el factor Medicos está anidado dentro de Hospitales.

Resultado

Estimación de la estancia media por hospital La estancia media de los pacientes es significativamente inferior en el hospital 4 y superior al resto en el 3. Hospital

Efectos aleatorios

Efectos aleatorios No hay diferencia siginificativa entre hospitales.

Efectos aleatorios: Estimación de los componentes de la varianza (4.954)/(4.954+2.972)=0.625

Conclusión (efectos aleatorios) El número de días que los pacientes permanecen hospitalizados es similar en todos los hospitales. El número de días que los pacientes permanecen hospitalizados varía según los médicos de cada hospital. Los médicos son responsables del 62.5% de la variabilidad del número de días que permanecen hospitalizados los pacientes.