La prueba de Grubbs se usa para encontrar un solo valor atípico en un conjunto de datos normalmente distribuido. La prueba encuentra si un valor mínimo o un valor máximo es un valor atípico. Precauciones: La prueba solo se usa para encontrar un solo valor atípico en datos normalmente distribuidos (excluyendo el posible valor atípico).
¿Para qué sirve la prueba de Grubbs?
La prueba de Grubbs (Grubbs 1969 y Stefansky 1972) se usa para detectar un solo valor atípico en un conjunto de datos univariado que sigue una distribución aproximadamente normal.
¿La prueba de Grubbs requiere una distribución normal?
La prueba de Grubbs se basa en el supuesto de normalidad. Es decir, primero se debe verificar que los datos se puedan aproximar razonablemente mediante una distribución normal antes de aplicar la prueba de Grubbs. La prueba de Grubbs detecta un valor atípico a la vez.
¿Qué tan grande debe ser un valor para ser declarado un valor atípico?
Por el contrario, utilizando nuestra regla basada en la mediana y la MAD, todos los valores mayores o iguales a 4 se declaran atípicos. Es decir, 41 valores se declaran atípicos versus solo el valor 150 cuando se usa la media y la desviación estándar. Figura 3.3: Un ejemplo de diagrama de caja.
¿Qué significa el valor P en la prueba de Grubbs?
La estadística de prueba de G. Grubbs (G) es la diferencia entre la media de la muestra y el valor de datos más pequeño o más grande, dividida por la desviación estándar. Minitab utiliza el estadístico de prueba de Grubbs para calcular el valor p, que es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera.
¿Es significativo el valor p 0.044?
Dado que el valor p es 0,044, que es menor que el nivel de significancia de 0,05, la decisión es rechazar la hipótesis nula y concluir que existe un valor atípico.
¿Los valores atípicos afectan el valor p?
2, con tres muestras de valores atípicos o menos, la potencia aumenta a medida que aumenta el tamaño del efecto en el valor p basado en la distribución, el estadístico t robusto de valores atípicos y los enfoques de suma de valores atípicos, pero no en los otros dos enfoques para normal y t- distribuciones. El enfoque del valor p basado en la distribución funciona mejor en la mayoría de los casos.
¿Qué califica como un valor atípico?
Un valor atípico es una observación que se encuentra a una distancia anormal de otros valores en una muestra aleatoria de una población. Examen de los datos en busca de observaciones inusuales que estén muy alejadas de la masa de datos. Estos puntos a menudo se denominan valores atípicos.
¿Cuáles son algunas razones para mantener un valor atípico?
A veces es mejor mantener valores atípicos en sus datos. Pueden capturar información valiosa que es parte de su área de estudio. Retener estos puntos puede ser difícil, ¡particularmente cuando reduce la significancia estadística!
¿Cómo saber si un valor atípico es significativo?
Multiplicar el rango intercuartílico (RIC) por 1,5 nos dará una forma de determinar si un determinado valor es un valor atípico. Si restamos 1,5 x IQR del primer cuartil, cualquier valor de datos que sea menor que este número se considera atípico.
¿Puedes hacer una prueba de Grubbs en Excel?
Para iniciar la prueba de Grubbs, vaya al menú Prueba de valores atípicos / Prueba de Grubbs. En la pestaña General, seleccione los datos y la opción de prueba Grubbs (la prueba Double Grubbs se puede usar para detectar dos valores atípicos). Como hipótesis alternativa elija la opción de dos caras. El nivel de significancia por defecto se deja como está: 5%.
¿Los valores atípicos afectan la prueba t?
Para la prueba t en muestras independientes, los datos en cada muestra deben ser normales o al menos razonablemente simétricos y que la presencia de valores atípicos no distorsione ninguno de estos resultados.
Cuando fallamos en rechazar la hipótesis nula, ¿cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera?
Cuando no logramos rechazar la hipótesis nula cuando la hipótesis nula es falsa. Se desconoce la “realidad”, o verdad, sobre la hipótesis nula y por tanto no sabemos si hemos tomado la decisión correcta o si hemos cometido un error. Sin embargo, podemos definir la probabilidad de estos eventos.
¿Qué es la prueba Q en química analítica?
La prueba Q de Dixon, o simplemente la “prueba Q”, es una forma de encontrar valores atípicos en conjuntos de datos muy pequeños, normalmente distribuidos. Se usa comúnmente en química, donde los conjuntos de datos a veces incluyen una observación sospechosa que es mucho más baja o más alta que los otros valores.
¿Qué es una prueba de muestra pareada?
La prueba t para muestras relacionadas compara las medias de dos medidas tomadas del mismo individuo, objeto o unidades relacionadas. Estas medidas “emparejadas” pueden representar cosas como: Una medida tomada en dos momentos diferentes (p. ej., puntuación previa y posterior a la prueba con una intervención administrada entre los dos momentos)
¿Cuándo debe mantener un valor atípico?
Valores atípicos: descartar o no descartar
Si es obvio que el valor atípico se debe a datos medidos o ingresados incorrectamente, debe descartar el valor atípico:
Si el valor atípico no cambia los resultados pero sí afecta las suposiciones, puede descartar el valor atípico.
Más comúnmente, el valor atípico afecta tanto a los resultados como a los supuestos.
¿Cómo maneja los valores atípicos en un conjunto de datos?
5 formas de lidiar con los valores atípicos en los datos
Configure un filtro en su herramienta de prueba. Aunque esto tiene un pequeño costo, vale la pena filtrar los valores atípicos.
Elimine o cambie los valores atípicos durante el análisis posterior a la prueba.
Cambiar el valor de los valores atípicos.
Considere la distribución subyacente.
Considere el valor de los valores atípicos leves.
¿Cuál es un ejemplo de la vida real de un valor atípico?
Valor atípico (sustantivo, “OUT-lie-er”) Los valores atípicos también pueden ocurrir en el mundo real. Por ejemplo, la jirafa promedio mide 4,8 metros (16 pies) de altura. La mayoría de las jirafas estarán alrededor de esa altura, aunque pueden ser un poco más altas o más bajas.
¿Cuál es la diferencia entre valores atípicos y anomalías?
Valor atípico = punto de datos legítimo que está lejos de la media o la mediana en una distribución. Si bien anomalía es un término generalmente aceptado, a menudo se usan otros sinónimos, como valores atípicos, en diferentes dominios de aplicación. En particular, las anomalías y los valores atípicos a menudo se usan indistintamente.
¿Cómo afecta un valor atípico a la media?
El valor atípico disminuye la media, de modo que la media es un poco demasiado baja para ser una medida representativa del rendimiento típico de este estudiante. Esto tiene sentido porque cuando calculamos la media, primero sumamos los puntajes y luego dividimos por el número de puntajes. Por lo tanto, cada puntaje afecta la media.
¿Qué es la regla 1.5 IQR?
Agregue 1.5 x (IQR) al tercer cuartil. Cualquier número mayor que este es un valor atípico sospechoso. Restar 1,5 x (IQR) del primer cuartil. Cualquier número menor que este es un valor atípico sospechoso.
¿Cómo pueden los valores atípicos afectar los resultados?
Un valor atípico es una observación inusualmente grande o pequeña. Los valores atípicos pueden tener un efecto desproporcionado en los resultados estadísticos, como la media, lo que puede dar lugar a interpretaciones engañosas. En este caso, el valor medio hace parecer que los valores de los datos son más altos de lo que realmente son.
¿El rango se ve afectado por los valores atípicos?
El rango intercuartílico no se ve afectado por los valores atípicos Una de las razones por las que las personas prefieren usar el rango intercuartílico (IQR) al calcular la “dispersión” de un conjunto de datos es porque es resistente a los valores atípicos. Dado que el IQR es simplemente el rango del 50 % medio de los valores de los datos, no se ve afectado por valores atípicos extremos.
¿Son los valores atípicos estadísticamente significativos?
En estadística, un valor atípico es un punto de datos que difiere significativamente de otras observaciones. Un valor atípico puede causar serios problemas en los análisis estadísticos. Los valores atípicos pueden ocurrir por casualidad en cualquier distribución, pero a menudo indican un error de medición o que la población tiene una distribución de colas pesadas.