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Calculadora ANOVA de dos factores

Cuando dos factores de agrupación, como el método de enseñanza y el sexo, influyen en un mismo resultado, el ANOVA de dos factores contrasta cada efecto principal y su interacción. Pega los datos en tres columnas (factor A, factor B, valor); los grupos pueden tener tamaños distintos.

Funciona en tu navegador: nada de lo que introduces se sube

Tres columnas en formato largo: factor A, factor B, valor. Una fila por observación, con los nombres en la primera fila.

Tabla ANOVA

FuenteSuma de cuadradosglMedia cuadráticaFpη² parcial
A27213.513.50.00080.692
B60.5160.560.55.01e-60.834
A × B1326.56.50.01220.52
Error12121
Total112.517

Sumas de cuadrados de tipo III, como las que da SPSS por defecto; no importa que las casillas tengan tamaños distintos.

Para tu informe · AF(2, 12) = 13.50, p < .001, ηp² = .69
Para tu informe · BF(1, 12) = 60.50, p < .001, ηp² = .83
Para tu informe · A × BF(2, 12) = 6.50, p = .012, ηp² = .52

Medias de Y por casilla (DE, n)

A \ Bb1b2
a15 (1, 3)7 (1, 3)
a26 (1, 3)9 (1, 3)
a36 (1, 3)12 (1, 3)

Las filas son los niveles del primer factor y las columnas, los del segundo.

a1a2a3b1b2
Gráfico de interacción: las líneas que no son paralelas sugieren una interacción

Coincide con el Modelo lineal general univariante (tipo III) de SPSS y con R usando contrastes de suma cero. Supone observaciones independientes y varianzas aproximadamente iguales; antes de los efectos principales, mira las medias de las casillas y el gráfico de interacción.

¿Te funciona esta herramienta?

Cómo se usa

  1. Ordena los datos en tres columnas: el nivel del factor A, el nivel del factor B y el valor, una observación por fila y con los nombres en la primera fila.
  2. Empieza por la fila de la interacción. p < 0,05 significa que el efecto de un factor depende del otro.
  3. Si la interacción es significativa, interprétala con las medias de las casillas y el gráfico de interacción; si no, informa de los efectos principales.
  4. Copia las líneas en formato APA de cada efecto.

Opciones explicadas

Suma de cuadrados tipo III
Cada efecto se contrasta después de ajustar por los demás, así que el orden no importa aunque las casillas tengan distinto tamaño. Es la opción por defecto del módulo Univariante de SPSS.
η² parcial
SC del efecto ÷ (SC del efecto + SC del error): la proporción de varianza explicada una vez quitados los demás efectos. Unos 0,01, 0,06 y 0,14 son efecto pequeño, mediano y grande.
Un solo valor por casilla
La interacción no se puede estimar, así que la calculadora ajusta el modelo de efectos principales (ANOVA de dos factores sin repetición).

Un ejemplo práctico

Los datos de muestra tienen el factor A con tres niveles (a1, a2, a3) y el factor B con dos (b1, b2), con tres valores por casilla.

Fuente SC gl F p η² parcial
A 27,0 2 13,50 0,0008 0,69
B 60,5 1 60,50 < 0,001 0,83
A × B 13,0 2 6,50 0,012 0,52
Error 12,0 12

Medias de las casillas:

A \ B b1 b2
a1 5 7
a2 6 9
a3 6 12

La interacción es significativa (p = 0,012): b2 está 2 puntos por encima de b1 en a1, pero 6 puntos en a3, y las líneas del gráfico de interacción se abren hacia la derecha. Por eso el efecto de B hay que describirlo por separado para cada nivel de A.

Formato APA: A × B interaction, F(2, 12) = 6.50, p = .012, ηp² = .52.

Preguntas frecuentes

Mis datos están en una cuadrícula de Excel (filas A, columnas B). ¿Cómo los convierto?

Pásalos antes a formato largo: un valor por fila, con sus niveles de A y B en las dos primeras columnas. En Excel, la opción «Anular dinamización de columnas» de Power Query lo hace.

¿Qué significa una interacción significativa?

Que el efecto de un factor cambia según el nivel del otro; por ejemplo, un método nuevo sube 10 puntos la nota de los chicos pero solo 2 la de las chicas. Describe el efecto por separado en lugar de informar de un único efecto principal.

¿Coincide con SPSS y R?

Coincide con SPSS (Modelo lineal general → Univariante), que usa el tipo III por defecto. aov() de R usa el tipo I, que da otros resultados con casillas de distinto tamaño; usa car::Anova(type = 3) con contrastes de suma cero para que coincida.

¿Sirve para medidas repetidas?

No. Se supone que las observaciones son independientes. Las medidas repetidas en las mismas personas necesitan un ANOVA de medidas repetidas.

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