Introducción a la Estadística Inferencial: ANOVA, Muestreo y Conceptos Básicos

**ANOVA**

**Supuestos**

• La variable dependiente debe medirse al menos a nivel de intervalo.
• Independencia de las observaciones.
• La distribución de los residuales debe ser normal.

**Diseño Completamente Aleatorio (DCA)**

Es aquel en el cual los tratamientos se asignan completamente al azar a las unidades experimentales o, viceversa. Este diseño es usado ampliamente. Por lo tanto se

considera que es un diseño eficiente cuando las unidades experimentales de las que se dispone son muy homogéneas.

3.1. Características principales

1. Aplicable sólo cuando las unidades experimentales son homogéneas (verificar si existe tal homogeneidad).
2. Los tratamientos pueden tener igual o diferente número de unidades experimentales.
3. La distribución de los tratamientos es al azar en las UI.

 El número de tratamientos está en función del número de unidades experimentales que se dispone. Es conveniente tener pocos tratamientos y más unidades experimentales que muchos tratamientos con pocas unidades experimentales.

**Muestreo**

1. Muestreo aleatorio simple

En este tipo de muestreo las variables relevantes de la muestra tienen la misma función de probabilidad y son independientes entre ellas. La población tiene que ser infinita o bien finita con reposición de elementos. El muestreo aleatorio simple es el que más se utiliza en la estadística inferencial, pero es menos eficaz en muestras muy grandes.

2. Estratificado

El muestreo aleatorio estratificado consiste en dividir la población en estratos; un ejemplo de esto sería estudiar la relación entre el grado de satisfacción vital y el nivel socioeconómico. A continuación se extrae un número determinado de sujetos de cada uno de los estratos por tal de mantener la proporción de la población de referencia.

3. De conglomerados

En estadística inferencial los conglomerados son conjuntos de elementos poblacionales, como pueden ser las escuelas o los centros hospitalarios públicos de un municipio. Al llevar a cabo este tipo de muestreo se divide la población (en los ejemplos, una localidad concreta) en varios conglomerados y se elige de forma aleatoria algunos de ellos para estudiarlos.

4. Sistemático

En este caso se empieza dividiendo el número total de sujetos u observaciones que conforman la población entre el que se quiere utilizar para la muestra. Posteriormente se escoge un número al azar de entre los primeros y se va sumando de forma constante este mismo valor; los elementos seleccionados pasarán a formar parte de la muestra.

1. Intencional, opinático o de conveniencia

En el muestreo intencional el investigador escoge de forma voluntaria los elementos que conformarán la muestra, dando por supuesto que esta será representativa de la población de referencia. Un ejemplo que resultará familiar a los estudiantes de psicología es la utilización de alumnos como muestra opinática por parte de profesores universitarios.

2. Muestreo de bola de nieve o en cadena

En este tipo de muestreo los investigadores establecen contacto con sujetos determinados; a continuación estos consiguen a nuevos participantes para la muestra hasta completarla. El muestreo de bola de nieve se usa generalmente cuando se trabaja con poblaciones de difícil acceso, como en el caso de adictos a sustancias o de miembros de culturas minoritarias.

3. Muestreo por cuotas o accidental

Hablamos de muestreo por cuotas cuando los investigadores escogen un número concreto de sujetos que cumplan unas características determinadas (p. e. mujeres españolas de más de 65 años con deterioro cognitivo severo) a partir de su conocimiento sobre los estratos de la población. El muestreo accidental se usa con frecuencia en las encuestas.