Puede que en nuestro informe de resultados tengamos que dar cuenta del resultado obtenido en un efecto experimental de una dieta sobre la velocidad de cálculo mental, analizado dicho efecto mediante análisis de varianza. Para ello necesitaremos:

• el valor de F (p.ej. 10.03; nótese que puede ser F<1, pero no F<0)
• su probabilidad asociada p (p.ej., p=0.004)
• sus grados de libertard en el numerador (g.l.n., p.ej., 1)
• sus grados de libertard en el denominador (g.l.d., p.ej., 28)
• su media cuadrada del errorMCerr (p.ej., 20.48)
• su eta generalizada η² para indicar el tamaño del efecto (p.ej., 0.19)

Todos estos valores nos serán proporcionados por el programa estadístico que usemos para el cálculo de nuestro contraste de medias. Y con ellos construiremos una frase como la siguiente:

"El ANOVA sobre el tiempo de cálculo mental de los participantes en segundos arrojó un efecto principal de la dieta estadísticamente significativo, F(1, 28) = 10.03, MCerr = 20.48, p=.004, η² = .19, por lo que podemos concluir que la dieta hipocalórica produjo un aumento de la velocidad de cálculo mental ... "

Naturalmente, según el valor de nuestra p, el enunciado anterior irá en uno u otro sentido. Además, en el caso del análisis de varianza debemos informar todos los efectos principales y efectos de interacción que contemple nuestro diseño. Y, en caso de interacciones significativas, puede ser preciso también hacer análisis de efectos principales simples para desglosar las interacciones.

Sobre todos estos aspectos más detalles en los enlaces relacionados que aparecen bajo estas líneas.