ezDesign: Plotear el balance de datos en un diseño experimental

Esta función proporciona una visualización fácil del equilibrio de datos en un conjunto de datos dado un diseño experimental específico.

Esta función es útil para identificar datos faltantes y otros problemas.

data(ANT2)
head(ANT2);dim(ANT2)

##   subnum     group block trial     cue     flank location direction       rt
## 1      1 Treatment     1     1    None   Neutral       up      left 398.6773
## 2      1 Treatment     1     2  Center   Neutral       up      left 389.1822
## 3      1 Treatment     1     3  Double   Neutral       up      left 333.2186
## 4      1 Treatment     1     4 Spatial   Neutral       up      left 419.7640
## 5      1 Treatment     1     5    None Congruent       up      left 446.4754
## 6      1 Treatment     1     6  Center Congruent       up      left 338.9766
##   error
## 1     0
## 2     0
## 3     0
## 4     0
## 5     0
## 6     0

## [1] 5760   10

str(ANT2)

## 'data.frame':    5760 obs. of  10 variables:
##  $ subnum   : num  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ group    : Factor w/ 2 levels "Control","Treatment": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
##  $ block    : num  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ trial    : Factor w/ 48 levels "1","2","3","4",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
##  $ cue      : Factor w/ 4 levels "None","Center",..: 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 ...
##  $ flank    : Factor w/ 3 levels "Neutral","Congruent",..: 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 ...
##  $ location : Factor w/ 2 levels "down","up": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
##  $ direction: Factor w/ 2 levels "left","right": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ rt       : num  399 389 333 420 446 ...
##  $ error    : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...

Descripción

ezPrecis(ANT2)

## Data frame dimensions: 5760 rows, 10 columns

##              type missing values      min         max
## subnum    numeric       0     20        1          20
## group      factor       0      2  Control   Treatment
## block     numeric       0      6        1           6
## trial      factor       0     48        1          48
## cue        factor       0      4     None     Spatial
## flank      factor       0      3  Neutral Incongruent
## location   factor       0      2     down          up
## direction  factor       0      2     left       right
## rt        numeric     144   5617 179.5972    657.6986
## error     numeric     144      3        0           1

Elimina los NA de la variable rt

ANT2 = ANT2[!is.na(ANT2$rt),]
ezPrecis(ANT2)

## Data frame dimensions: 5616 rows, 10 columns

##              type missing values      min         max
## subnum    numeric       0     20        1          20
## group      factor       0      2  Control   Treatment
## block     numeric       0      6        1           6
## trial      factor       0     48        1          48
## cue        factor       0      4     None     Spatial
## flank      factor       0      3  Neutral Incongruent
## location   factor       0      2     down          up
## direction  factor       0      2     left       right
## rt        numeric       0   5616 179.5972    657.6986
## error     numeric       0      2        0           1

Ploteo Nº1

ezDesign(
  data = ANT2,
  x = trial,
  y = subnum, 
  row = block,
  col = group
)

Se observa que para subnum #7 faltan datos de la última mitad del experimento.

Ploteo Nº2

ezDesign(
  data = ANT2
  , x = flank
  , y = subnum
  , row = cue
)

Se observa que nuevamente, el subnum #7 tiene la mitad de los datos que el resto.

Ploteo Nº3

Tasas de error que afectan la cantidad de RT

ezDesign(
  data = ANT2[ANT2$error==0,]
  , x = flank
  , y = subnum
  , row = cue
)

Se obserba que nuevamente, el subnum #7 se destaca porque tiene la mitad de los datos que el resto. También, el subnum #14 no tiene datos en ninguna celda incongruente, lo que sugiere que cometieron todos los errores en esta condición. Finalmente, el subnum #12 prácticamente no tiene datos, lo que sugiere que intercambiaron las respuestas por error.