¿Qué prueba se recomienda si se tiene que comparar ≥ 3 grupos las variables son cuantitativas distribución normal y muestras relacionadas?

¿Qué compara la prueba t de Student?

La prueba de la t de Student compara las medias de una variable continua clasificada según las dos categorías de una variable nominal dicotómica. Estos dos grupos pueden ser independientes (cada sujeto puede pertenecer solamente a una de las dos categorías) o tratarse de muestras apareadas.

¿Qué mide la prueba t de Student?

La prueba "t" de Student es un tipo de estadística deductiva. Se utiliza para determinar si hay una diferencia significativa entre las medias de dos grupos. Con toda la estadística deductiva, asumimos que las variables dependientes tienen una distribución normal.

¿Cuándo se usa ANOVA y Kruskal Wallis?

Solo recomiendan el uso del test de Kruskal-Wallis cuando las poblaciones a comparar sean claramente asimétricas, se cumpla que todas lo sean en la misma dirección y que la varianza sea homogénea. Si la varianza no es homogénea el test adecuado es un ANOVA con corrección de Welch.

¿Cuándo usar chi-cuadrado y Fisher?

Para tablas de 2 × 2, la prueba exacta de Fisher se calcula cuando una tabla que no resulta de filas o columnas que faltan en una tabla más grande tiene una celda con una frecuencia esperada de menos de 5. El chi-cuadrado corregido de Yates se calcula para todas las demás tablas de 2 × 2.

¿Cuándo usar test de Fisher y chi-cuadrado?

Cuando las frecuencias teóricas incluyen frecuencias que son inferiores a 5, o cuando las sumas marginales del conjunto de datos (sumas por fila o por columna) son muy desiguales, es mejor confiar en la prueba exacta de Fisher.

¿Cuándo se debe utilizar una prueba estadística de correlación de Pearson?

El coeficiente de correlación de Pearson se utiliza para estudiar la relación (o correlación) entre dos variables aleatorias cuantitativas (escala mínima de intervalo); por ejemplo, la relación entre el peso y la altura.

¿Cómo saber si una prueba es Parametrica y no Parametrica?

Las pruebas paramétricas típicas solo pueden evaluar datos continuos y los resultados pueden verse afectados significativamente por los valores atípicos. Por el contrario, algunas pruebas no paramétricas pueden ser usadas con datos ordinales y no verse seriamente afectadas por los valores atípicos.

¿Cómo saber qué prueba estadística usar?

¿Cuándo usar t de Student y cuando U de Mann Whitney?

Para demostrar que existen diferencias entre grupos independientes con variables cuantitativas que tienen libre distribución, se utiliza la U de Mann-Whitney. Esta prueba tiene su base en la diferencia de rango y es la contraparte de la t de Student que se emplea en las variables cuantitativas con distribución normal.

¿Qué analiza el ANOVA y la prueba de regresión lineal?

El análisis de varianza es una fórmula estadística utilizada para comparar varianzas entre medias de distintos conjuntos de datos. La prueba ANOVA se utiliza para determinar la influencia que tienen las variables independientes sobre la variable dependiente en un modelo o estudio de regresión lineal.

¿Cuándo se usa la prueba de Tukey?

El método de Tukey se utiliza en ANOVA para crear intervalos de confianza para todas las diferencias en parejas entre las medias de los niveles de los factores mientras controla la tasa de error por familia en un nivel especificado.

¿Qué es el test de Student y Fisher?

La prueba de Fisher es el test exacto utilizado cuando se quiere estudiar si existe asociación entre dos variables cualitativas, es decir, si las proporciones de una variable son diferentes dependiendo del valor que adquiera la otra variable.

¿Cuándo se utiliza el chi-cuadrado de Pearson?

La prueba ji-cuadrado de Pearson se utiliza para determinar si existe una diferencia estadísticamente significativa entre la frecuencia esperada y las frecuencias observadas en una o más categorías de una tabla de contingencia.

¿Qué mide el test de chi-cuadrado?

Esta prueba de bondad de ajuste compara las frecuencias observadas y esperadas en cada categoría para contrastar que todas las categorías contengan la misma proporción de valores o que cada categoría contenga una proporción de valores especificada por el usuario.

¿Qué mide la prueba Kruskal-Wallis?

¿Qué es la prueba de Kruskal Wallis? La prueba H de Kruskal-Wallis es una prueba no paramétrica basada en el rango que puede utilizarse para corroborar si existen diferencias relevantes a nivel estadístico entre dos o más grupos de una variable independiente en una variable dependiente ordinal o continua.

¿Qué hace la prueba Kruskal-Wallis?

La prueba de Kruskal-Wallis es una extensión de la prueba U de Mann-Whitney. La prueba es el análogo no paramétrico de análisis de varianza de un factor y detecta diferencias en la ubicación de distribución. La prueba supone que no hay ningún orden a priori de las poblaciones k de las cuales se extraen las muestras.

¿Cómo se interpreta la prueba Kruskal-Wallis?

Interpretación. Interprete los valores z de cada grupo de la siguiente manera: Mientras mayor sea el valor absoluto, más lejos estará el rango promedio de un grupo del rango promedio general. Un valor z negativo indica que el rango promedio de un grupo es menor que el rango promedio general.

¿Qué es la prueba t de dos muestras?

La prueba t de dos muestras (también llamada prueba t de muestras independientes) es un método utilizado para probar si las medias de población desconocidas de dos grupos son iguales o no.

¿Cuándo usar prueba t para muestras independientes?

El procedimiento Prueba T para muestras independientes debe utilizarse para comparar las medias de dos grupos de casos, es decir, cuando la comparación se realice entre las medias de dos poblaciones independientes (los individuos de una de las poblaciones son distintos a los individuos de la otra) como por ejemplo en ...

¿Qué es la prueba t para muestras independientes?

El procedimiento Prueba T para muestras independientes compara las medias de dos grupos de casos. Lo ideal es que para esta prueba los sujetos se asignen aleatoriamente a dos grupos, de forma que cualquier diferencia en la respuesta sea debida al tratamiento (o falta de tratamiento) y no a otros factores.