ANOVA y diseño de experimentos

Cómo comparar las medias de tres o más grupos sin inflar el error tipo I, y por qué una prueba sobre varianzas decide sobre medias.

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La salida estándar del ANOVA columna por columna, con las verificaciones que detectan un error antes de interpretar.

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Los tres supuestos, cuánto importa cada uno, cómo se verifican y qué hacer cuando no se cumplen.

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Los tres principios del diseño experimental: por qué el azar es lo único que controla lo desconocido y qué hace cada pieza.

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Cuando hay dos variables de agrupación a la vez: efectos principales, interacción y por qué conviene analizarlos juntos.

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Después de rechazar el ANOVA, qué grupos difieren: los métodos disponibles, cuál elegir y cómo se controla el error acumulado.

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La identidad que parte la variabilidad total en explicada y residual: el motor del ANOVA, de la regresión y del R².

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El diseño experimental más simple: todas las unidades al azar entre todos los tratamientos, cuándo alcanza y cuándo queda corto.

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Cuando el efecto de un factor depende del nivel de otro: cómo se lee en un gráfico, por qué depende de la escala y qué no se puede concluir sin ella.

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ANOVA con una covariable continua: cómo ajusta las medias, cuánta potencia gana y el supuesto que casi nadie verifica.

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Cuando los mismos sujetos se miden varias veces: más potencia, un supuesto extra y las alternativas cuando no se cumple.

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Agrupar unidades parecidas para sacar su variabilidad del error: el diseño que más potencia gana por menos costo.

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El tamaño del efecto del ANOVA: cuánto de la variabilidad explica el factor, y por qué omega cuadrado es preferible.

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