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Introducción

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Es importante recordar que el principal objetivo de un experimento consiste en demostrar una relación causal; por ello se deben identificar las variables causa (a la que se le denomina factor) y respuesta (efecto). Cuando se habla de factor también es posible que se aluda a una variable independiente, que es la manipulada por el investigador con el objetivo de lograr modificaciones en la variable dependiente; por supuesto, es posible contar con múltiples variables dependientes, porque un cambio en la unidad experimental se puede manifestar en más de una de sus características. Es más fácil demostrar la relación de causalidad cuando sólo se plantea una causa y ésta es la manipulada. Además de estos factores, se tienen los factores controlables e incontrolables (figura 32-1).

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Los factores controlables también son manipulables. Se les manipula para eliminar la interferencia que provocan en la relación que se estudia. Por ejemplo, en un laboratorio se puede controlar la temperatura y en los estudios de campo se puede controlar la dieta de los pacientes. Por otra parte, se tienen los factores incontrolables, como la edad de las personas, que no se puede modificar; en el mismo sentido, algunas condiciones tienen diferencias importantes en cuanto al género, como el peso o la talla.

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El ANCOVA (análisis de la covarianza) es una fusión del ANOVA (análisis de la varianza) y la regresión lineal; es múltiple si se tienen muchas covariables, y simple si se tiene una sola.

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Se trata de un procedimiento estadístico que permite eliminar la heterogeneidad causada en la variable dependiente por la influencia de una o más variables cuantitativas (covariables).

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Es importante recordar que, cuando se hace una manipulación, los resultados no son iguales en todas las unidades experimentales; por ejemplo, si se trata de que un grupo de personas reduzcan su peso, algunas bajan 5 kilos, otras 3, otras 7, etc. Esto se debe a que intervienen otras variables en la reducción del peso, no sólo el ejercicio indicado o la dieta que se esté controlando sobre los pacientes. Por tanto, el procedimiento ANCOVA ayuda a eliminar la heterogeneidad en la medida en que se reconoce que existe una variable que está produciendo ruido en la relación causa-efecto estudiada. Puede tratarse de una o más variables, a las que se les denomina covariables.

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El fundamento del ANCOVA es un ANOVA con una variable dependiente de la que se ha eliminado el efecto producido por una o más covariables por regresión lineal múltiple. El requisito es que se identifique una variable que se sabe que influye en la variable dependiente y que tiene el potencial de influir en ella; este procedimiento se desarrolla cuando se tiene un mayor conocimiento del estudio que ...

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