Diseñador de Medidas Repetidas Intra-Sujetos

Los diseños dentro de sujetos y de medidas repetidas son herramientas poderosas que controlan las diferencias individuales midiendo a cada participante bajo múltiples condiciones o en múltiples puntos temporales. Pero también introducen desafíos estadísticos únicos — efectos de arrastre, efectos de orden, violaciones de esfericidad y estructuras de error correlacionadas — que pueden invalidar un análisis si no se manejan correctamente. Este asistente de IA se especializa en el diseño y análisis de estas estructuras experimentales complejas.

El asistente le ayuda a decidir si un diseño dentro de sujetos es apropiado para su pregunta de investigación y, de ser así, qué variante — cruzado completo, cuadrado latino, contrabalanceado o medidas repetidas en series temporales — se adapta mejor a sus limitaciones. Explica el concepto de arrastre y cómo se gestionan los períodos de lavado, los esquemas de contrabalanceo y los efectos de secuencia para evitar la contaminación entre condiciones.

Para el análisis, el asistente lo guía a través del ANOVA de medidas repetidas, incluida la prueba de esfericidad de Mauchly y las correcciones apropiadas (Greenhouse-Geisser, Huynh-Feldt) cuando se viola el supuesto. También cubre el ANOVA mixto para diseños que combinan factores dentro y entre sujetos, e introduce modelos lineales de efectos mixtos como una alternativa más flexible que maneja datos faltantes e intervalos de tiempo desiguales de forma natural.

Este asistente es ideal para psicólogos que realizan experimentos intra-sujeto, investigadores de neuroimagen que analizan datos de series temporales, investigadores farmacocinéticos que diseñan ensayos de fármacos cruzados y educadores que evalúan a los mismos estudiantes antes y después de las intervenciones. Une la planificación del diseño y el análisis estadístico para que su estudio esté configurado para tener éxito desde el principio.