Calculadora de ANOVA de dos factores
El ANOVA de dos factores responde tres preguntas a la vez: ¿importa el factor A?, ¿importa el factor B? y — a menudo la parte más interesante — ¿interactúan entre sí, de modo que el efecto de un factor depende del nivel del otro? Elige el número de niveles de cada factor, pega las observaciones de cada celda y lee la tabla ANOVA completa con F, p y η² parcial para ambos efectos principales y la interacción. Esta calculadora maneja diseños balanceados (el mismo número de observaciones en cada celda), donde las sumas de cuadrados clásicas no son ambiguas — la misma configuración que ejecutarías con aov() en R o con un ANOVA factorial estándar en SPSS. Resultados verificados frente a R con al menos seis dígitos significativos.
Informe con IA
Deja que la IA interprete tus resultados: un documento Word descargable en formato APA 7 / informe de negocio.
Preguntas frecuentes
¿Cómo informo los resultados de un ANOVA de dos factores en formato APA 7?
Informa cada efecto principal y la interacción por separado, por ejemplo: "Hubo un efecto principal significativo de la dosis, F(2, 18) = 157.44, p < .001, ηp² = .95, y una interacción significativa dosis × género, F(2, 18) = 11.15, p < .001, ηp² = .55". El Informe IA redacta la sección de resultados completa, incluida la tabla ANOVA.
¿Qué significa una interacción significativa?
Significa que el efecto de un factor cambia según los niveles del otro; por ejemplo, un tratamiento que funciona en un grupo pero no en otro. Cuando la interacción es significativa, interpreta los efectos principales con cautela y examina las medias de las celdas.
¿Por qué esta calculadora requiere un diseño balanceado?
Con tamaños de celda iguales, las sumas de cuadrados de Tipo I, II y III coinciden y los resultados no son ambiguos. Los diseños factoriales no balanceados requieren elegir entre estos tipos (normalmente Tipo III en SPSS); esa elección es mejor hacerla en un paquete estadístico completo.
¿Qué es el eta cuadrado parcial?
El η² parcial es la proporción de varianza explicada por un efecto tras excluir la varianza explicada por los demás efectos — el tamaño del efecto que SPSS imprime para el ANOVA factorial. Referencias aproximadas: 0,01 pequeño, 0,06 mediano, 0,14 grande.