Page 346 - METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION-Roberto Hernández Sampieri

Análisis paramétricos 315

La variable independiente es el grado de exposición a la violencia televisada y la variable dependiente es
la agresividad exhibida en los juegos, medida por el número de conductas agresivas observadas (nivel de
medición por intervalos).
Para probar la hipótesis se diseña un experimento con cuatro grupos:
G X (elevada violencia)
1 1
G X (mediana violencia)
2 2 Número de actos agresivos
G X (baja violencia)
3 3
G — (conducta prosocial)
4
En cada grupo hay 25 niños.
La razón F fue de 9.89 y resultó significativa en el nivel de 0.05: se acepta la hipótesis de investigación. La
diferencia entre las medias de los grupos es admitida, el contenido sumamente violento tiene un efecto sobre
la conducta agresiva de los niños en sus juegos. El estímulo experimental tuvo un impacto. Esto se corrobora
comparando las medias de las pospruebas de los cuatro grupos, porque el análisis de varianza unidireccional
sólo nos señala si la diferencia entre las medias y las distribuciones de los grupos es o no significativa; pero
no nos indica en favor de qué grupos lo es. Es posible hacer esto último al visualizar los promedios y comparar-
los con las distribuciones de sus grupos. Y si adicionalmente queremos cotejar cada par de medias (X con X ,
1 2
X con X , X con X , etc.) y determinar con exactitud dónde están las diferencias significativas, podemos aplicar
1 3 2 3
un contraste posterior, con el cálculo de una prueba t para cada par de medias; o bien, por medio de algunas
estadísticas que suelen ser parte de los análisis efectuados en los paquetes estadísticos computacionales.
Tales estadísticas se incluyen en la tabla 10.14.

Tabla 10.14 Principales estadísticas para comparaciones posteriores (post hoc) en el ANOVA
unidireccional o de un factor 27
Nombre Siglas

• Diferencia menos significativa DMS
• Prueba F de Ryan-Einot-Gabriel-Welsch R-E-G-W F
• Prueba de rango de Ryan-Einot-Gabriel-Welsch R-E-G-W Q
• Prueba de Tukey
• Otras: Waller-Duncan, T2 de Tamhane, T3 de Dunnett, Games-Howell, C de Dunett,
Bonferroni, Sidak, Gabriel, Hochberg, Scheffé…

Ejemplo

28
Supongamos que por medio de una escala de Likert (1-5) medimos la actitud que tienen hacia el entrenador
del equipo de fútbol de una ciudad, las tres porras o grupos de aficionados permanentes: la Ultra, la Central y
la de Veteranos. Y queremos analizar si difieren significativamente entre sí. Realizamos el análisis de varianza
y los resultados son los que se muestran en la tabla 10.15 con los elementos que suelen incluir los programas
de análisis estadístico como SPSS, nada más que éstos abrevian términos.
Tabla 10.15 Ejemplo de análisis de varianza
ANOVA
Actitud hacia el entrenador del equipo de fútbol
Suma de Grados Medias
Fuente de variación cuadrados de libertad cuadráticas Valor F Significancia
Intergrupos 46 768 2 23 384 17.394 0.000
Intragrupos 793 175 590 1 344
Total 839 943 592

27 Algunas pruebas son para cuando se asumen varianzas iguales y otras no, el programa indica cuáles se utilizan en cada caso.
28 Una vez más, se elude a propósito la polémica de si la escala de Likert es de intervalos u ordinal. Si el profesor la considera ordinal, puede
cambiar el ejemplo por el número de veces que han expresado públicamente su apoyo al entrenador o utilizar otro que considere pertinen-
te en su área.

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