Tengo un diseño con cuatro factores:
Me cuesta entender si se trata de un diseño anidado incompleto o de un diseño de parcela dividida.
Split-plot es un tipo de diseño anidado. La frase procede de la juventud de Statistics, pasada en la estación de pruebas agrícolas de Rothhamstead, Reino Unido, donde se crearon tantos diseños experimentales diferentes. Las parcelas divididas eran realmente porciones de parcelas. Se podía poner un determinado tipo de fertilizante en toda una parcela y, a continuación, plantar distintas variedades de guisantes en esa parcela. Una parcela diferente tendría un fertilizante diferente, pero las mismas variedades de guisantes. Así que se prevén 2 o más factores, pero diferentes niveles de aleatorización. Los fertilizantes se asignan aleatoriamente a las parcelas y, a continuación, para cada parcela, la variedad se asigna aleatoriamente a la parte dividida. Todos los diseños anidados tienen esa característica: diferentes niveles de aleatoriedad, aplicados a diferentes sujetos.
Volviendo a su pregunta:
Lo que necesito saber es cómo se distribuyen estos factores en su diseño real. También necesito saber cuál es la respuesta: ¿qué estás midiendo de todas estas características de diseño?
Si tiene "rojo" en un diseño, ¿tiene "gris" en otra parte del mismo diseño? ¿O se omite en ese diseño concreto? Si el rojo y el gris aparecen en un diseño o en otro (pero no juntos), parece que no están anidados.
No puedo decirlo exactamente a partir de lo que has dicho, pero parece un diseño factorial no anidado de una sola parcela, sólo que desequilibrado. El marco se cruza con el gráfico - el color y la posición probablemente también se cruzan - pero en ese subconjunto del experimento que contiene gráficos. A continuación, puede probar esos efectos utilizando los contrastes. Si todo está equilibrado dentro de la sección "gráfico", querrá buscar "media con rojo" - "media con gris"; también "Posición 1"-"Posición 2" - o lo que parezca de interés.
Si he entendido bien su pregunta, el diseño no está anidado ni dividido en parcelas, pero está incompleto, simplemente porque algunas combinaciones de factores no se aplican.
Esto puede analizarse obteniendo una estimación de la desviación típica y utilizándola para probar contrastes particulares -es decir, comparaciones de las medias- para probar hipótesis de su interés.
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