Pubblicato da Disegni fattoriali a 3 fattori
Nel modello con 3 fattori entro i soggetti, il disegno si articola in 7
diversi sotto-modelli: ogni fonte di variabilità sistematica prevede
infatti una specifica varianza residua che viene usata per testare
separatamente i diversi effetti previsti nei sotto-modelli.
Nei disegni a 3 fattori ci sono interazioni di secondo ordine
(interazioni di 3 variabili), e l'ipotesi riguarda le differenze tra il
pattern delle medie per ogni coppia di fattori nei diversi livelli di un
terzo fattore.
L'ipotesi nulla afferma che le differenze tra le differenze delle medie
sono le stesse nei livelli diversi di un terzo fattore di controllo:
[(µM-µF)T1-(µM-µF)T2]P=[(µM-µF)T1-(µM-µF)T2]G
L'analisi dell'interazione di secondo ordine viene effettuata con i simple interaction effects.
Nei disegni fattoriali con 2 o più fattori, le procedure per il calcolo
delle statistiche per i confronti post hoc sono le stesse dei disegni
con un solo fattore, solo che maggiore è la complessità del disegno,
maggiore è la probabilità di ottenere risultati significativi per caso, e
per controllare questa evenienza conviene scegliere un livello di a più basso.
Analisi della covarianza
L'analisi della covarianza (ANCOVA) è una tecnica che affronta il problema della variabilità non desiderata in un disegno di ricerca.
Le fonti di disturbo possono essere misurate ed eliminate
statisticamente dalla variabile dipendente, la VD viene fatta regredire
sulle variabili di disturbo (dette covariate) e il residuo di
questa regressione rappresenta la parte di variabile dipendente che non è
influenzata dalle variabili di disturbo e che quindi viene sottoposta
all'analisi della varianza.
Se la variabile dipendente e le covariate sono abbastanza correlate,
l'ANCOVA fa ridurre la varianza di errore e fa eliminare la fonte
sistematica di invalidità.
Le assunzioni per l'ANCOVA sono:
- La relazione tra covariate e VD deve essere lineare.
- Le rette di regressione devono essere uguali nei diversi gruppi sperimentali.
- Le covariate devono essere misurate senza errore.
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