Tamaños muestrales desiguales en un anova de dos factores
Aunque los paquetes
estadísticos suelen hacer el anova de dos factores, tanto en el caso de tamaños
muestrales iguales como desiguales, conviene resaltar que el análisis es
bastante más complicado en el caso de tamaños desiguales. La complicación se
debe a que con tamaños desiguales hay que ponderar las sumas de cuadrados de
los factores con los tamaños muestrales y no resultan ortogonales (su suma no
es la suma de cuadrados total) lo que complica no sólo los cálculos sino
también los contrastes de hipótesis.
Por esto, cuando se
diseña un análisis factorial de la varianza se recomienda diseñarlo con tamaños
iguales. Hay ocasiones en que, sin embargo, por la dificultad de obtener los
datos o por pérdida de alguno de ellos es inevitable recurrir al análisis con
tamaños desiguales. Algunos autores recomiendan, incluso, renunciar a alguno de
los datos para conseguir que todas las muestras tengan el mismo tamaño.
Evidentemente esta solución es delicada pues podría afectar a la aleatoriedad
de las muestras.
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