Las medias de los datos son las medias de las variables de respuesta sin procesar para cada combinación de niveles de los factores, mientras que las medias ajustadas utilizan los mínimos cuadrados para pronosticar los valores de respuesta media de un diseño balanceado. Por lo tanto, los dos tipos de medias son idénticos para los diseños balanceados, pero pueden ser diferentes para los diseños no balanceados.
Las medias ajustadas son útiles para evaluar las diferencias en la respuesta debido a los cambios en los niveles de los factores y no las diferencias debido a las condiciones experimentales no balanceadas. Aunque usted puede utilizar datos sin procesar con diseños no balanceados para tener una idea general de cuáles efectos principales pudieran ser evidentes, por lo general es una buena práctica utilizar las medias ajustadas para obtener resultados más precisos.
Por ejemplo, usted investiga la manera en que el tiempo y la temperatura afectan el rendimiento de una reacción química. Cada uno de los dos factores tiene dos niveles, lo que produce cuatro condiciones experimentales. Este es un experimento no balanceado exagerado para destacar la diferencia entre los dos tipos de medias. Todas las condiciones experimentales se miden dos veces, excepto la combinación de temperatura y tiempo de 50 y 200, que se mide cuatro veces. Las siguientes tablas resumen el experimento diseñado y los resultados.
Temp 150 | Temp 200 | |
---|---|---|
Tiempo 20 | 2 | 2 |
Tiempo 50 | 2 | 4 |
Medias de los datos | Medias ajustadas | |
---|---|---|
Tiempo 20 | 44.01 | 44.03 |
Tiempo 50 | 47.63 | 47.02 |
Temp 150 | 44.13 | 44.14 |
Temp 200 | 47.55 | 46.90 |
Las medias de los datos y las medias ajustadas de "Tiempo 20" y "Temperatura 150" son virtualmente idénticas, porque todas las condiciones experimentales que incluyen uno o ambos niveles de factor se miden exactamente dos veces (tabla superior). Sin embargo, la combinación "Tiempo 50" y "Temperatura 200" se mide cuatro veces, lo cual representa exageradamente sus efectos en las medias de los datos sin procesar. Las medias ajustadas se ajustan para esto y predicen lo que produciría un diseño balanceado.