100 grupos de 1 : total independencia
res.1<-simular.datos(100,1)
falsos.positivos<-mean(replicate(1000, {r<-simular.datos(100,1);summary(aov(y~experimento, r))[[1]][1,5]<0.05} ))
ggplot(res.1, aes(x=grupos, y=y, color=experimento))+geom_point()
print(falsos.positivos)
## [1] 0.052
25 grupos de 4
res.1<-simular.datos(25,4)
falsos.positivos<-mean(replicate(1000,
{r<-simular.datos(25,4);summary(aov(y~experimento, r))[[1]][1,5]<0.05} ))
ggplot(res.1, aes(x=grupos, y=y, color=experimento))+geom_point()
print(falsos.positivos)
## [1] 0.237
10 grupos de 10
res.1<-simular.datos(10,10)
falsos.positivos<-mean(replicate(1000,
{r<-simular.datos(10,10);summary(aov(y~experimento, r))[[1]][1,5]<0.05} ))
ggplot(res.1, aes(x=grupos, y=y, color=experimento))+geom_point()
print(falsos.positivos)
## [1] 0.421
Análisis ANOVA sin considerar grupos
set.seed(1255) #Hace que la simulación sea repetible
datos<-simular.datos(10,10)
aov.1<-aov(y~experimento, data=datos)
summary(aov.1)
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## experimento 1 13.27 13.27 7.804 0.00627 **
## Residuals 98 166.60 1.70
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Análisis ANOVA mixto, considerando grupos
set.seed(1255) #Hace que la simulación sea repetible
datos<-simular.datos(10,10)
aov.1<-aov(y~experimento+Error(grupos), data=datos)
summary(aov.1)
##
## Error: grupos
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## experimento 1 13.27 13.27 1.151 0.315
## Residuals 8 92.18 11.52
##
## Error: Within
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Residuals 90 74.42 0.8269
Análisis modelo lineal mixto
set.seed(1255) #Hace que la simulación sea repetible
datos<-simular.datos(10,10)
lmer.1<-lmer(y~experimento+(1|grupos), data=datos)
summary(lmer.1)
## Linear mixed model fit by REML. t-tests use Satterthwaite's method [
## lmerModLmerTest]
## Formula: y ~ experimento + (1 | grupos)
## Data: datos
##
## REML criterion at convergence: 288.4
##
## Scaled residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.34371 -0.70898 0.01649 0.73530 1.88470
##
## Random effects:
## Groups Name Variance Std.Dev.
## grupos (Intercept) 1.0695 1.0342
## Residual 0.8269 0.9094
## Number of obs: 100, groups: grupos, 10
##
## Fixed effects:
## Estimate Std. Error df t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -0.1142 0.4800 8.0000 -0.238 0.818
## experimento1 -0.7285 0.6789 8.0000 -1.073 0.315
##
## Correlation of Fixed Effects:
## (Intr)
## experiment1 -0.707