Se usa una prueba t de dos muestras que asume varianzas iguales para probar los datos y ver si hay significación estadística o si los resultados pueden haber ocurrido al azar. Esta es una de las tres pruebas t disponibles en Excel y, de las tres, es la que tiene menos probabilidades de usarse.
¿Qué significa asumir la misma varianza?
¿Qué es la suposición de igual varianza?
Las pruebas estadísticas, como el análisis de varianza (ANOVA), asumen que, aunque diferentes muestras pueden provenir de poblaciones con diferentes medias, tienen la misma varianza. Igualdad de varianzas (homocedasticidad) es cuando las varianzas son aproximadamente las mismas en todas las muestras.
¿Por qué suponemos varianzas iguales en la prueba t?
Se suponen varianzas iguales Si el valor t calculado es mayor que el valor t crítico, entonces rechazamos la hipótesis nula. Tenga en cuenta que esta forma de la estadística de prueba t de muestras independientes asume varianzas iguales. Debido a que suponemos varianzas poblacionales iguales, está bien “agrupar” las varianzas muestrales (sp).
¿Por qué es importante el supuesto de igualdad de varianza?
El supuesto de homogeneidad de la varianza es importante para que se pueda utilizar la estimación agrupada. La combinación de varianzas se realiza porque se supone que las varianzas son iguales y estiman la misma cantidad (la varianza de la población) en primer lugar.
¿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.
¿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.
¿Cómo sabes si puedes asumir varianzas iguales?
Se usa una ecuación larga para determinar qué varianza usar, pero SPSS lo hace por usted ejecutando la prueba de igualdad de varianzas de Levene. 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.
¿Cuál es la diferencia entre asumir una varianza igual y una 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: No sabe si las varianzas son iguales o no.
¿Cómo saber si las varianzas son iguales?
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.
¿Cómo saber si la varianza es igual o DESigual?
Hay dos formas de hacerlo:
Utilice la regla práctica de la varianza. Como regla general, si la relación entre la varianza más grande y la varianza más pequeña es menor que 4, entonces podemos suponer que las varianzas son aproximadamente iguales y usar la prueba t de Student.
Realice una prueba F.
¿Cuáles son los supuestos de la prueba t?
Las suposiciones comunes que se hacen cuando se realiza una prueba t incluyen aquellas relacionadas con la escala de medición, el muestreo aleatorio, la normalidad de la distribución de datos, la adecuación del tamaño de la muestra y la igualdad de la varianza en la desviación estándar.
¿Cuándo podemos suponer varianzas poblacionales iguales?
Las desviaciones estándar de dos muestras son muy similares, por lo que supondremos varianzas poblacionales iguales. El intervalo de confianza del 95% contiene 0, por lo que no se puede descartar que las medias de la población sean iguales. Si los tamaños de muestra son iguales, los errores estándar agrupados y no agrupados son iguales.
¿Qué tipo de prueba t debo usar?
Si está estudiando un grupo, use una prueba t pareada para comparar la media del grupo a lo largo del tiempo o después de una intervención, o use una prueba t de una muestra para comparar la media del grupo con un valor estándar. Si está estudiando dos grupos, use una prueba t de dos muestras. Si solo desea saber si existe una diferencia, use una prueba de dos colas.
¿La varianza es igual a la media?
En otras palabras, la varianza de X es igual a la media del cuadrado de X menos el cuadrado de la media de X.
¿Son iguales las varianzas?
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.
¿Qué es la prueba de Levene de igualdad de varianzas de error?
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. Así, se rechaza la hipótesis nula de igualdad de varianzas y se concluye que existe diferencia entre las varianzas de la población.
¿Debo usar varianza igual o desigual?
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.
¿Cómo se prueban las varianzas desiguales?
Cómo se calcula la prueba t de varianza desigual
Cálculo del error estándar de la diferencia entre medias. La relación t se calcula dividiendo la diferencia entre las dos medias muestrales por el error estándar de la diferencia entre las dos medias.
Cálculo del gl.
¿Cómo se prueba la normalidad?
Las dos pruebas de normalidad bien conocidas, a saber, la prueba de Kolmogorov-Smirnov y la prueba de Shapiro-Wilk, son los métodos más utilizados para probar la normalidad de los datos. Las pruebas de normalidad se pueden realizar en el software estadístico “SPSS” (analizar → estadísticas descriptivas → explorar → graficar → gráficas de normalidad con pruebas).
¿Qué significa tener varianza desigual?
La opción conservadora es usar la columna “Desigual Varianzas”, lo que significa que los conjuntos de datos no se agrupan. Esto no requiere que haga suposiciones de las que realmente no puede estar seguro, y casi nunca hace un gran cambio en sus resultados.
¿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.
¿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.
¿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.
¿Cuáles son los supuestos para una prueba ANOVA?
Para usar la prueba ANOVA, hicimos las siguientes suposiciones: cada muestra de grupo se extrae de una población distribuida normalmente. Todas las poblaciones tienen una varianza común. Todas las muestras se extraen independientemente unas de otras.
¿ANOVA asume normalidad?
ANOVA no asume que toda la columna de respuesta sigue una distribución normal. ANOVA asume que los residuos del modelo ANOVA siguen una distribución normal. Debido a que ANOVA asume que los residuos siguen una distribución normal, el análisis de residuos generalmente acompaña a un análisis ANOVA.