(Gp:) 8.6 43 375 (Gp:) 5.4 27 151 (Gp:) 6.2 31 195 (Gp:) 4.2 21 95 (Gp:) 236 (Gp:) 134 (Gp:) 6 7 7 6 5 (Gp:) Y (Gp:) 3 6 5 4 3 (Gp:) X (Gp:) Control (Gp:) 9 10 8 9 7 (Gp:) 5 7 6 5 4 (Gp:) Y (Gp:) X (Gp:) Experimental (Gp:) DISEÑO DE GRUPO CONTROL NO EQUIVALENTE
Medias: ?( ): ?( )2 ?( )( )
Estrategias de análisis 1) ANOVA(x) V.Pre A(H0) ANOVA(y) V. Dep. X 2) ANCOVA Y XY
3) ANOVA(Dif.) Y-X
Modelo de análisis ANOVA (1)
Modelo estructural del ANOVA: Diseño de grupo control no equivalente
Supuestos del modelo estadístico eij ~ NID(0,se²)
Yij = la puntuación postratamiento del i individuo (i = 1 a n) del j grupo de tratamiento (j = 1, 2) µ = la media total, aj = el efecto del grupo j de tratamiento eij = el error de medida
Cuadro resumen del ANOVA: Diseño de grupo control no equivalente (variable después, Y) (Gp:) F0.99(1/8) = 11.26; F0.95(1/8) = 5.32 (Gp:) an-1=9 (Gp:) 22.4 (Gp:) Total (Gp:) <0.01 (Gp:) 14.4 (Gp:) 14.4 1 (Gp:) (a-1)=1 a(n-1)=8 (Gp:) 14.4 8 (Gp:) Entre Trat (A) Intra grupos (S/A) (Gp:) p (Gp:) F (Gp:) CM (Gp:) g.l (Gp:) SC (Gp:) F.V.
Modelo de análisis ANCOVA (2)
Modelo estructural de ANCOVA: Diseño de grupo control no equivalente
Supuestos del modelo estadístico e’ij ~ NID(0,se²)
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.
Cuadro resumen del ANCOVA: Diseño de grupo control no equivalente (Gp:) F0.99(1/7) = 12.25; F0.95(1/7) = 5.59 (Gp:) an-2=8 (Gp:) 8.359 (Gp:) Total (aj) (Gp:) <0.05 (Gp:) 11.36 (Gp:) 5.13 0.455 (Gp:) a-1=1 a(n-1)-1=7 (Gp:) 5.173 3.186 (Gp:) Variable A (aj) Error S/A (aj) (Gp:) p (Gp:) F (Gp:) CM (Gp:) g.l (Gp:) SC (Gp:) F.V.
Prueba de homogeneidad de los coeficientes de la regresión, H0: ?1=?2 X
Y
A1
A2
b1
b2
Datos de diferencia (3)
t de Student (3.1)
Matriz de datos del diseño
(Gp:) 3.2 16 54 (Gp:) 8.6 43 375 (Gp:) 5.4 27 151 (Gp:) 2 10 22 (Gp:) 6.2 31 195 (Gp:) 4.2 21 95 (Gp:) 6 7 7 6 5 (Gp:) Y (Gp:) 3 6 5 4 3 (Gp:) X (Gp:) Control (Gp:) 4 3 2 4 3 (Gp:) 9 10 8 9 7 (Gp:) 5 7 6 5 4 (Gp:) 3 1 2 2 2 (Gp:) Y – X (Gp:) Y (Gp:) X (Gp:) Y – X (Gp:) Experimental (Gp:) DISEÑO DE GRUPO CONTROL NO EQUIVALENTE
Medias: ?( ): ?( )2
t Student. Datos de diferencia t0.95(8) = 2.306 p<0.05
Modelo ANOVA Datos de diferencia (3.2)
Cuadro resumen del ANOVA: Diseño de grupo control no equivalente (datos de diferencia) (Gp:) F0.95(1/8) = 5.32 (Gp:) an-1=9 (Gp:) 8.4 (Gp:) Total (Gp:) <0.05 (Gp:) 6 (Gp:) 3.6 0.6 (Gp:) (a-1)=1 a(n-1)=8 (Gp:) 3.6 4.8 (Gp:) Entre Trat (A) Intra grupos (S/A) (Gp:) p (Gp:) F (Gp:) CM (Gp:) g.l (Gp:) SC (Gp:) F.V.
t 2 = F; 2.452 = 6.0025
Comparación de los valores F Fe Ft ANOVA (y) = 14.4 F0.95(1/8) = 5.32
ANCOVA = 11.36 F0.95(1/7) = 5.59
ANOVA (dif.) = 6 F0.95(1/8) = 5.32
Ejemplo práctico 2 Schorzman y Cheek (2004) desarrollaron nuevas pautas de comprensión lectora para niños de edades entre los 9 y 13 años (donde las dificultades de comprensión lectora se acentúan) y evitar así posibles retardos en el aprendizaje. Estos autores plantearon tres nuevas estrategias de comprensión. La primera consistía en fomentar la creación de hipótesis a medida que se va leyendo para desarrollar el pensamiento crítico (PC); la segunda activaba el conocimiento previo de los estudiantes antes de la lectura (CP) y la tercera se basaba en la organización gráfica, es decir, en desarrollar mapas conceptuales, cuadros sinópticos y esquemas (OG).
Procedimiento Schorzman y Cheek (2004) postularon que el uso de tres estrategias de mejora de la comprensión lectora afecta positivamente al rendimiento. Para ello, seleccionaron de dos escuelas de áreas suburbanas seis aulas de enseñanza media (tres por escuela). La primera escuela (grupo control) trabajó con las lecturas asignadas siguiendo la estrategia convencional y la segunda (grupo experimental) con las estrategias innovadoras. ..//..
Ambas escuelas trabajaron la comprensión lectora cuatro días por semana durante 45 minutos y a lo largo de siete semanas. El grupo experimental distribuyó semanalmente las estrategias de acuerdo con los siguientes valores: PC (60%), CP (10%) y OG (30%). De ambos grupos (control y experimental) se tomaron medidas antes y después del tratamiento con el test de lectura Gates-MacGinitie Reading Test (Gates-MacGinitie, 1989). Con los datos obtenidos se aplicó la t de Student con datos de diferencia.
Estadísticos descriptivos
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