TEMA XVII.

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1 TEMA XVII

2 DISEÑOS DE GRUPOS NO EQUIVALENTES
ESQUEMA GENERAL Concepto y formato de los Diseños de grupos no equivalentes (DGNE) Técnicas de análisis Análisis de la variancia (ANOVA) Análisis de la covariancia (ANCOVA) Modelos alternativos de análisis DISEÑOS DE GRUPOS NO EQUIVALENTES

3 Definición La extensión lógica del diseño de grupo control no equivalente con medidas antes y después es el diseño con múltiples grupos no equivalentes; es decir, un diseño multigrupo formado por un conjunto de grupos intactos procedentes de poblaciones distintas, o no seleccionados al azar //..

4 Al igual que el diseño de grupo control no equivalente, es importante establecer no sólo la equivalencia inicial de los grupos, mediante la comparación de las puntuaciones medias de la variable antes, sino también considerar de forma especial el proceso de selección //..

5 Aunque los grupos no muestren diferencias significativas en las puntuaciones antes, es posible que una serie de factores actúen, de forma independiente, sobre los datos después y constituyan elementos determinantes en la ulterior interpretación de los resultados //..

6 Propósito del diseño Según esta estructura de trabajo, se trata de averiguar si hay efecto de tratamiento. Se pretende estudiar la posible relación causal entre el factor de tratamiento y la variable de resultado. Mediante este formato cuasi-experimental o de grupos de selección, las diferencias previas (de selección) entre los grupos pueden causar cambios en la variable de resultado sin efecto alguno de tratamiento. ..//..

7 De ahí, lo importante en tener en cuenta las diferencias iniciales de los grupos (diferencias de selección), mediante algún tipo de control estadístico.

8 Estrategias de análisis
1) ANOVA(x) V.Pre A(H0) ANOVA(y) V. Dep. X 2) ANCOVA Y XY X (V.Bloq.) 3) ANOVA DE BLOQUES Y (V.Result.) 4) ANOVA (Dif.) Y-X

9 Técnicas de análisis del diseño de grupos no equivalentes
Análisis simple de la variancia Análisis de la covariancia Técnicas de análisis Análisis de la variancia con bloques o emparejamiento Análisis de la variancia con puntuaciones de diferencia o ganancia

10 Ejemplo práctico 1 Se pretende estudiar la eficacia de tres métodos en la enseñanza de las propiedades de los vectores. Se utilizan los métodos siguientes: A1 (método simplemente verbal), A2 (método de presentación simbólica), y A3 (combinación de ambos métodos). Para probar la eficacia de los tres métodos, el investigador utiliza tres clases o aulas de un centro escolar en el mismo período de tiempo //..

11 A tal propósito, el investigador pasa una prueba al iniciar el estudio y otra a finalizarlo. Con base a este hipotético ejemplo, se obtiene la correspondiente matriz de datos en la que se incluyen las puntuaciones de ganancia (G), o diferencia entre la puntuación después (D) y la antes (A) de cada sujeto; es decir, las puntuaciones o valores de ganancia.

12 Matriz de datos del diseño

13 DISEÑO DE GRUPOS NO EQUIVALENTES
31 310 9674 32 34 36 30 28 29 Y 1573 4.9 49 305 8 6 9 7 5 3 4 X A1 22.5 225 5179 4.3 43 283 27.7 277 7793 5.3 53 349 1056 1550 27 33 24 26 21 2 1 A2 22 20 25 16 19 A3 DISEÑO DE GRUPOS NO EQUIVALENTES Medias: ( ): ( )2 ( ) ( )

14 Modelo de análisis ANOVA (1)

15 Modelo estructural del ANOVA: Diseño de grupos no equivalentes

16 Supuestos del modelo estadístico
εij ~ NID(0,σε²) Yij = la puntuación postratamiento del i individuo (i = 1 a n) del j grupo de tratamiento (j = 1, 2,...,a) μ = la media total αj = el efecto del grupo j de tratamiento εij = el error de medida

17 Cuadro resumen del ANOVA: Diseño de grupos no equivalentes (variable antes, X)
F0.95(2/27) = 3.35 an-1=29 236.17 Total >0.05 0.29 2.535 8.559 (a-1)=2 a(n-1)=27 5.07 231.10 Entre Trat (A) Intra grupos (S/A) p F CM g.l SC F.V.

18 Cuadro resumen del ANOVA: Diseño de grupos no equivalentes (variable después, Y)
F0.99(2/27) = 5.49; F0.95(2/27) = 3.35 an-1=29 667.87 Total <0.01 16.5 188.63 11.13 (a-1)=2 a(n-1)=27 367.27 300.60 Entre Trat (A) Intra grupos (S/A) p F CM g.l SC F.V.

19 Modelo de análisis ANCOVA (2)

20 Análisis de la covariancia
Grupos de tratamiento Trat. A1 Trat. A2 Trat. A3 X Y XY X Y XY X Y XY

21 Modelo estructural del ANCOVA: Diseño de grupos no equivalentes

22 Supuestos del modelo estadístico
ε’ij ~ NID(0,σε²) ß = el coeficiente de la regresión lineal intra-grupo de la variable post (Y) sobre la _ pre (X), y X.. la media total de la variable pre-tratamiento.

23 Cómputo de las SC’s del ANCOVA
Se requiere: a) Cálculo de los siguientes valores: SCx, SCy y SPxy b) Ajustar las Sumas de Cuadrados del total y del error de la variable Y (SC...(y)) c) Proceder siguiendo la lógica del ANOVA

24 Cuadro resumen del ANCOVA: Diseño de grupos no equivalentes
F0.99(2/26) = 5.53; F0.95(2/26) = 3.37 an-2=28 393.98 Total <0.01 48.94 155.63 3.18 (a-1)=2 a(n-1)-1=26 311.27 82.71 Entre Trat (A) Intra grupos (S/A) p F CM g.l SC F.V.

25 ANOVA con técnica de bloques (3)

26 Formación de bloques La técnica de bloques o emparejamiento se aplica formando bloques o pares de individuos con puntuaciones similares en la variable pre-tratamiento o antes. Así, a partir de la matriz inicial de datos, se forman tres bloques de sujetos de acuerdo a los intervalos de la variable antes o covariable //..

27 El primer bloque está formado por los individuos con puntuaciones entre 0 y 3, el segundo bloque por individuos con puntuaciones 4 y 6, y el tercer bloque con individuos con puntuaciones 7 y 9. De esta forma, se obtiene la siguiente matriz de datos del diseño.

28 Matriz de datos del diseño

29 DISEÑO DE GRUPOS NO EQUIVALENTES
31 310 9674 32 34 36 30 28 29 Y 1573 4.9 49 305 8 6 9 7 5 3 4 X A1 22.5 225 5179 4.3 43 283 27.7 277 7793 5.3 53 349 1056 1550 27 33 24 26 21 2 1 A2 22 20 25 16 19 A3 DISEÑO DE GRUPOS NO EQUIVALENTES Medias: ( ): ( )2 ( ) ( )

30 Bloques Tratamientos A A A3 Bloque I B 19 Totales ΣY..1 = 210 _ Medias ΣY..1 = 70.8 Bloque II B Totales ΣY..2 = 327 Medias ΣY..2 = 81.7 Bloque III B 28 Totales ΣY..3 = 275 Medias ΣY..3 = ΣY.j. = ΣY... = 812 _ _ ΣY.j. = ΣY.jk =

31 Resultado del ANOVA del método de medias no ponderadas
F.V SC g.l. CM F p Tratamientos (A) <0.05 Bloques (B) <0.05 Inter. AxB >0.05 Error ajustado F0.95(2/21) = 3.47; F0.95(4/21) = 2.84

32 ANOVA con puntuaciones de diferencia (4)

33 Concepto En su versión más elemental, el análisis basado en las puntuaciones de diferencia –puntuaciones de ganancia o cambio –, consiste en calcular, de cada sujeto, la diferencia entre su puntuación después y su puntuación antes. De este modo, se tienen las diferencias directas o brutas (que no deben ser confundidas con las puntuaciones de diferencia estandarizadas) //..

34 A continuación, se calculan los valores de estas puntuaciones de los distintos grupos de tratamiento y se aplica, para probar la significación estadística, el correspondiente análisis de la variancia a los datos de diferencia o ganancia.

35 Matriz de datos del diseño

36 DISEÑO DE GRUPOS NO EQUIVALENTES
22.4 224 5042 20 24 23 21 22 Y-X 27 33 29 28 26 Y 7 9 6 2 4 1 X A2 26.1 261 6833 25 32 34 36 30 8 5 3 A1 16 19 A3 18.2 182 3350 18 17 DISEÑO DE GRUPOS NO EQUIVALENTES Medias: ( ): ( )2

37 Cuadro resumen del ANOVA: Diseño de grupos no equivalentes (datos de diferencia)
F0.99(2/27) = 5.49; F0.95(2/27) = 3.35 an-1=29 395.37 Total <0.01 50.88 156.23 3.07 (a-1)=2 a(n-1)=27 312.47 82.90 Entre Trat (A) Intra grupos (S/A) p F CM g.l SC F.V.

38 Comparación de los valores F
Fe Ft ANOVA (y) = F0.95(2/27) = 3.35 ANCOVA = F0.95(2/26) = 3.37 ANOVA (bloq.) = F0.95(2/21) = 3.47 ANOVA (dif.) = F0.95(2/27) = 3.35

39 Ejemplo práctico 2 Siguiendo con el ejemplo de Schorzman y Cheek (2004), supongamos que se está interesado en conocer la eficacia de los tres métodos de la comprensión lectora: pensamiento crítico (PC), conocimiento previo (CP) y organización gráfica (OG). Para ello, se utilizan tres aulas de un centro escolar durante el mismo período de tiempo. A tal propósito, se pasa una prueba, consistente en rellenar los términos que se han eliminado de un texto, al iniciar el estudio y otra al finalizarlo. Se calcula la cantidad de términos incluidos de forma correcta de un total de 50.

40 ANOVA Estadísticos descriptivos

41 ANOVA Prueba de homogeneidad

42 Resultados del ANOVA

43 ANCOVA Estadísticos descriptivos

44 ANCOVA Prueba de homogeneidad

45 Resultados del ANCOVA -sin interacción-

46 ANOVA con datos de diferencia Prueba de homogeneidad

47 Resultados del ANOVA con datos de diferencia