Vamos
a imaginar otro experimento con un diseño un poco diferente. Imaginemos que queremos conocer la
importancia de ciertas áreas cerebrales en la memoria espacial. Para ello
tenemos cuatro grupos de ratas a las que se les ha diseccionado una parte
diferente del cerebro a cada grupo (Grupo1, Grupo2, Grupo3 y Grupo4). Además
tenemos un quinto grupo a la que no se le realizo ninguna disección (Grupo5).
El experimento consistía en tres diferentes fases. Se cronometra el tiempo (en
segudos) que una rata tarda en recorrer un laberinto (Tiempo_1). Las ratas del
grupo 1, 2, 3 y 4 fueron sometidas cirugía de disección, mientras que a las del
grupo 5 se les sometió a una pequeña
cirugía, pero sin disección. Se volvía a cronometrar el tiempo que las ratas
tardaban en cruzar el laberinto (Tiempo_2). En la siguiente tabla se puede ver
la matriz de datos:
El diseño de este experimento es un poco
diferente al anterior. Tenemos la variable intersujetos grupo, la cual toma
cinco valores diferentes (los diferentes grupos). Por otro lado, tenemos la
variable tiempo que es una variable intrasujetos (todos los sujetos pasan por
las diferentes condiciones de esta variable) con dos niveles: Tiempo_1 y
Tiempo_2. Este tipo de diseño recibe el nombre de diseño mixto. Vamos a
introducir los datos en R.
Tenemos la variable cualitativa nominal Grupo.
Como hemos visto anteriormente, introducirla en R es sencillo, pero tenemos que
tener en cuenta que hay 4 ratas en cada grupo, por lo que la mejor opción es
usar la función rep():
Grupo
<- c(rep(1,4), rep(2,4), rep(3,4), rep(4,4), rep(5,4))
Una vez que hemos introducido la variable
Grupo, tenemos que factorizarla. Como ya vimos anteriormente, la instrucción es
la siguiente
Grupo <- factor(Grupo, levels =
c(1,2,3,4,5), labels = c("Grupo1", "Grupo2", "Grupo3",
"Grupo4", "Grupo5"))
Como en el caso anterior mediante la instrucción
c(1,2,3,4,5) le hemos dicho a R los niveles o valores que tiene nuestra
variable grupo. Un pequeño truco para simplificar es usar la siguiente
instrucción c(1:5) que literalmente significa todos los valores entre 1 y 5. De
esta forma, la anterior instrucción quedaría simplificada como sigue:
Grupo <- factor(Grupo, levels = c(1:5),
labels = c("Grupo1", "Grupo2", "Grupo3", "Grupo4",
"Grupo5"))
Ya hemos introducido la variable grupo. La
siguiente variable es la variable Tiempo. Esta variable es numérica y tiene dos
niveles: Tiempo_1 y Tiempo_2. Sin embargo, a diferencia de la variable Grupo,
estamos ante una variable intrasujeto, ya que todos los participantes pasan por
todas las condiciones de esta variable. Esto anterior lo tenemos que tener en
cuenta en R: si miras la tabla anterior, en una variable intersujeto los
diferentes niveles son colocados según las filas de la tabla, sin embargo, los
diferentes niveles de una variable intrasujetos son colocados en diferentes
columnas. De esta manera, nos aseguramos que todos los sujetos pasan por cada
una de las condiciones de esta variable. Para realizar esto anterior en R, tendríamos
que crear dos diferentes objetos en R: una con cada condición de la variable
Tiempo. Así para Tiempo_1 seria:
Tiempo_1 <-
c(20,22,19,22,25,20,23,22,19,25,22,24,22,23,21,20,24,22,23,18)
Y para tiempo tiempo_2:
Tiempo_2 <-c(18,18,20,19,22,13,12,15,17,16,19,20,17,12,19,13,14,12,11,9)
Una vez hecho esto, pasamos a crear nuestra
matriz de datos
Datos <- data.frame(Grupo, Tiempo_1,
Tiempo_2)
Un pequeño apunte: en este caso, y a diferencia de lo que vimos en la entrada anterior, hemos factorizado la variable grupo antes de introducirla en la matriz de datos. Esto es todo por hoy.
PD: Si quieres descargar el script que hemos usado, haz click aquí
2 comentarios :
Aunque evidentemente son variables, yo creo que es más claro hablar de factores cuando hablamos de variables cualitativas como es el caso del Grupo y el Tiempo. También son variables tanto la respuesta como las covariables; si precisamos creo que las cosas se aclaran un poco.
Por otra parte, en mi opinión, la matriz de datos, considerando la variable respuesta como una única variable con dos condiciones experimentales, debería ser:
Grupo <- factor(rep(1:5, each=4, times=2),labels=c("Grupo1", "Grupo2", "Grupo3", "Grupo4","Grupo5"))
Tiempo <- c(20,22,19,22,25,20,23,22,19,25,22,24,22,23,21,20,24,22,23,18,18,18,20,19,22,13,12,15,17,16,19,20,17,12,19,13,14,12,11,9)
Rata <- factor(rep(1:20, times=2),labels=paste("Rata", 1:20, sep=""))
Datos<-data.frame(Grupo,Tiempo,Rata)
Esta estructura está conforme con la previsible fórmula del modelo esbozado:
Tiempo ~ Grupo | Rata
Gracias por tu comentario, Pepe. Con respecto a la matriz lo puse en formato ancho porque asumo que la mayoría de los lectores estarán acostumbrados a usar ese formato en SPSS. Cuando empiece con los gráficos con ggplo2, tendré que usar el formato largo y haré una entrada sobre ello. Gracias de nuevo!
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