En la práctica, por lo general no se sabe si las varianzas de la población son iguales o no. Por lo tanto, una buena práctica estadística es usar la versión de Welch de la prueba t de dos muestras, a menos que se tenga evidencia previa confiable de que las varianzas de la población son iguales. Nota: La prueba F para varianzas desiguales tiene poca potencia.
¿Debo usar la prueba t de varianza igual o desigual?
Prueba t de Welch: asume que ambos grupos de datos se muestrean de poblaciones que siguen una distribución normal, pero no asume que esas dos poblaciones tienen la misma varianza. Entonces, si las dos muestras no tienen la misma varianza, es mejor usar la prueba t de Welch.
¿Cómo saber si las varianzas son iguales o desiguales?
Prueba F para comparar dos varianzas Si las varianzas son iguales, la razón de las varianzas será igual a 1. Por ejemplo, si tiene dos conjuntos de datos con una muestra 1 (varianza de 10) y una muestra 2 (varianza de 10), la la relación sería 10/10 = 1. Siempre prueba que las varianzas de la población son iguales cuando se ejecuta una prueba F.
¿Cuál es la diferencia entre la prueba t de varianza igual y varianza desigual?
La prueba de dos muestras suponiendo varianzas iguales se usa cuando sabe (ya sea a través de la pregunta o ha analizado la varianza en los datos) que las varianzas son las mismas. La prueba de varianzas desiguales de dos muestras se utiliza cuando: Sabe que las varianzas no son iguales.
¿Cuándo debe suponer varianzas iguales?
Si las varianzas son relativamente iguales, es decir, una varianza de muestra no es más grande que el doble del tamaño de la otra, entonces puede asumir varianzas iguales.
¿Cuándo se puede asumir la homogeneidad de la varianza?
Si el valor p es MÁS DE . 05, los investigadores han cumplido con el supuesto de homogeneidad de varianza y pueden realizar un ANOVA unidireccional. Si el valor p es MENOR DE . 05, entonces los investigadores han violado el supuesto de homogeneidad de varianza y utilizarán una prueba no paramétrica de Kruskal-Wallis para realizar el análisis.
¿Qué se considera varianza desigual?
Para la prueba t de varianzas desiguales, la hipótesis nula es que las medias de las dos poblaciones son iguales pero las varianzas de las dos poblaciones pueden diferir. La prueba t de varianza desigual informa un intervalo de confianza para la diferencia entre dos medias que se puede utilizar incluso si las desviaciones estándar difieren.
¿Cómo se prueba la igualdad de varianza?
La prueba de Levene (Levene 1960) se usa para probar si k muestras tienen varianzas iguales. La igualdad de varianzas entre muestras se denomina homogeneidad de varianza. Algunas pruebas estadísticas, por ejemplo, el análisis de varianza, suponen que las varianzas son iguales entre grupos o muestras. La prueba de Levene se puede utilizar para verificar esa suposición.
¿Qué significa igual varianza en la prueba t?
Cuando se ejecuta una prueba t de igual varianza de dos muestras, los supuestos básicos son que las distribuciones de las dos poblaciones son normales y que las varianzas de las dos distribuciones son las mismas.
¿Por qué es importante la igualdad de varianza?
Sin embargo, todavía tienen la misma varianza. Entonces, ¿por qué es tan importante la homocedasticidad?
Es importante porque es un requisito formal para análisis estadísticos como ANOVA o la prueba t de Student. La varianza desigual no tiene mucho impacto en ANOVA si los conjuntos de datos tienen tamaños de muestra iguales.
¿Cómo sabes si las varianzas son las mismas?
Se usa una prueba F (Snedecor y Cochran, 1983) para probar si las varianzas de dos poblaciones son iguales. Esta prueba puede ser una prueba de dos colas o una prueba de una cola. La versión de dos colas contrasta con la alternativa de que las varianzas no son iguales.
¿Para qué se utiliza la prueba F?
ANOVA utiliza la prueba F para determinar si la variabilidad entre las medias de los grupos es mayor que la variabilidad de las observaciones dentro de los grupos. Si esa razón es lo suficientemente grande, puedes concluir que no todas las medias son iguales.
¿Cuál es el valor de f en ANOVA?
El valor se puede utilizar para determinar si la prueba es estadísticamente significativa. El valor F se utiliza en el análisis de varianza (ANOVA). Se calcula dividiendo dos cuadrados medios. Este cálculo determina la relación entre la varianza explicada y la varianza no explicada.
¿Qué es una prueba t de varianza desigual de dos muestras?
En estadística, la prueba t de Welch, o prueba t de varianzas desiguales, es una prueba de ubicación de dos muestras que se utiliza para probar la hipótesis de que dos poblaciones tienen medias iguales.
¿La igualdad de varianza significa una distribución normal?
Si las varianzas de dos variables aleatorias son iguales, eso significa que, en promedio, los valores que puede tomar se distribuyen por igual a partir de sus respectivas medias.
¿Cuál es la diferencia entre una prueba t pareada y no pareada?
Una prueba t pareada está diseñada para comparar las medias del mismo grupo o elemento en dos escenarios separados. Una prueba t no pareada compara las medias de dos grupos independientes o no relacionados. En una prueba t no pareada, se supone que la varianza entre los grupos es igual.
¿Cuáles son los tres tipos de pruebas t?
Hay tres tipos de pruebas t que podemos realizar en función de los datos disponibles:
Prueba t de una muestra.
Prueba t independiente de dos muestras.
Prueba t de muestra pareada.
¿Qué sugeriría un valor de significación de chi cuadrado de P 0.05?
¿Cuál es un valor p significativo para chi cuadrado?
El estadístico chi-cuadrado de probabilidad es 11,816 y el valor p = 0,019. Por tanto, a un nivel de significación de 0,05, se puede concluir que la asociación entre las variables es estadísticamente significativa.
¿Cuándo usarías una prueba de dos colas?
Una prueba de dos colas es adecuada si desea determinar si existe alguna diferencia entre los grupos que está comparando. Por ejemplo, si desea ver si el Grupo A obtuvo una puntuación más alta o más baja que el Grupo B, entonces querrá usar una prueba de dos colas.
¿Qué muestra la prueba de Levene?
En estadística, la prueba de Levene es una estadística inferencial utilizada para evaluar la igualdad de varianzas de una variable calculada para dos o más grupos. Prueba la hipótesis nula de que las varianzas de la población son iguales (llamada homogeneidad de varianza u homocedasticidad).
¿Qué prueba se utiliza cuando se desconoce la varianza de una población?
Si se desconoce la varianza de la población, que suele ser el caso, utilice una prueba t en lugar de una prueba normal o z.
¿Cómo se encuentra la homogeneidad de la varianza?
Generalmente, las pruebas de homogeneidad de la varianza son pruebas sobre las desviaciones (cuadradas o absolutas) de las puntuaciones de la media o mediana de la muestra. Si, por ejemplo, las desviaciones del Grupo A con respecto a la media o la mediana son mayores que las del Grupo B, entonces se puede decir que la varianza del Grupo A es mayor que la del Grupo B.
¿Es lo mismo la varianza que la desviación estándar?
La varianza es el promedio de las diferencias al cuadrado de la media. La desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza, por lo que la desviación estándar sería de aproximadamente 3,03. Debido a esta elevación al cuadrado, la varianza ya no está en la misma unidad de medida que los datos originales.
¿Cómo se realiza una muestra de dos asumiendo una varianza desigual en Excel?
Para realizar una prueba t, ejecute los siguientes pasos.
Primero, realice una prueba F para determinar si las varianzas de las dos poblaciones son iguales.
En la pestaña Datos, en el grupo Análisis, haga clic en Análisis de datos.
Seleccione Prueba t: dos muestras suponiendo varianzas desiguales y haga clic en Aceptar.
¿Qué sucede si no se cumple la homogeneidad de la varianza?
Entonces, si sus grupos tienen desviaciones estándar muy diferentes y, por lo tanto, no son apropiados para ANOVA unidireccional, tampoco deben analizarse mediante la prueba de Kruskal-Wallis o Mann-Whitney. A menudo, el mejor enfoque es transformar los datos. A menudo, la transformación a logaritmos o recíprocos funciona, restaurando la misma varianza.