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.