La suposición de homogeneidad de varianza es una suposición de la prueba t de muestras independientes y ANOVA que establece que todos los grupos de comparación tienen la misma varianza.
¿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 supone el supuesto de homogeneidad de la varianza?
¿Qué supone el supuesto de homogeneidad de la varianza?
El supuesto de homogeneidad de la varianza establece que las dos varianzas de la población son iguales.
¿Qué prueba supone homogeneidad 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.
¿La homogeneidad de la varianza significa una distribución normal?
Desde un punto de vista conceptual, el supuesto de homogeneidad de varianza es una extensión del supuesto de normalidad. No sería factible comparar una distribución sesgada en un grupo con una distribución normal en otro grupo. Las dos distribuciones simplemente no son comparables.
¿Cómo sabes si tienes homogeneidad de varianza?
De estas pruebas, la evaluación más común de la homogeneidad de la varianza es la prueba de Levene. La prueba de Levene utiliza una prueba F para probar la hipótesis nula de que la varianza es igual entre los grupos. Un valor de p menor que . 05 indica una violación del supuesto.
¿Cómo se soluciona 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.
¿Es lo mismo homocedasticidad que homogeneidad de varianza?
El término “homogeneidad de varianza” se usa tradicionalmente en el contexto de ANOVA, y “homocedasticidad” se usa más comúnmente en el contexto de regresión. Pero ambos significan que la varianza de los residuos es la misma en todas partes.
¿Cómo sé si la prueba de Levene es significativa?
A continuación, nuestros tamaños de muestra son marcadamente desiguales, por lo que realmente necesitamos cumplir con el supuesto de homogeneidad de las varianzas. Sin embargo, la prueba de Levene es estadísticamente significativa porque su p < 0,05: rechazamos su hipótesis nula de varianzas poblacionales iguales. ¿Cuál es un ejemplo de homogeneidad de 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. ¿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. ¿Cuál es la diferencia entre homogeneidad de varianza y esfericidad? La esfericidad es la condición en la que las varianzas de las diferencias entre todas las combinaciones de grupos relacionados (niveles) son iguales. La esfericidad se puede comparar con la homogeneidad de las varianzas en un ANOVA entre sujetos. ¿Cómo se prueba la homogeneidad? En la prueba de homogeneidad, seleccionamos muestras aleatorias de cada subgrupo o población por separado y recopilamos datos sobre una sola variable categórica. La hipótesis nula dice que la distribución de la variable categórica es la misma para cada subgrupo o población. Ambas pruebas usan la misma estadística de prueba de chi-cuadrado. ¿Es buena la homogeneidad de la varianza? La suposición de homogeneidad es importante para las pruebas de ANOVA y en los modelos de regresión. En ANOVA, cuando se viola la homogeneidad de la varianza, existe una mayor probabilidad de rechazar falsamente la hipótesis nula. ¿Cómo saber si los datos son homogéneos? Un conjunto de datos es homogéneo si está formado por cosas (es decir, personas, células o rasgos) que son similares entre sí. Por ejemplo, un conjunto de datos compuesto por estudiantes universitarios de 20 años matriculados en Física 101 es una muestra homogénea. ¿Cómo sabes si tienes Homocedasticidad? Entonces, ¿cuándo se clasifica un conjunto de datos como homocedasticidad? La regla general1 es: si la relación entre la varianza más grande y la varianza más pequeña es 1,5 o menos, los datos son homocedásticos. ¿Por qué comprobamos la homocedasticidad? La homocedasticidad, u homogeneidad de las varianzas, es una suposición de varianzas iguales o similares en diferentes grupos que se comparan. Esta es una suposición importante de las pruebas estadísticas paramétricas porque son sensibles a cualquier diferencia. Las variaciones desiguales en las muestras dan como resultado resultados de prueba sesgados y sesgados. ¿Cómo saber si los datos son heterocedásticos? Para verificar la heteroscedasticidad, debe evaluar los residuos específicamente mediante gráficos de valores ajustados. Por lo general, el patrón revelador de la heterocedasticidad es que a medida que aumentan los valores ajustados, también aumenta la varianza de los residuos. ¿Cuál es la diferencia entre la prueba Anova F de una vía y la prueba de Levene? Un método es la prueba de homogeneidad de varianza de Bartlett (esta prueba es muy sensible a la no normalidad). La prueba F de Levene para la igualdad de varianzas, que es la estadística más utilizada (y se proporciona en SPSS), se usa para probar la suposición de homogeneidad de varianza. ¿Qué sucede si la prueba de Levene es significativa? La literatura en Internet dice que si la prueba de Levene es significativa, entonces no se deben aplicar ANOVA y Post Hoc. Los datos parecen normales según la prueba de normalidad de Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilk. Ambos muestran el valor insignificante de estas pruebas. ¿Qué prueba no paramétrica no se aplica a la homogeneidad de la varianza? Hay tres o más grupos independientes que se comparan entre sujetos. Sin embargo, no se ha cumplido el supuesto estadístico de homogeneidad de la varianza. Se utiliza una prueba de Kruskal-Wallis cuando no se cumple la homogeneidad de la varianza para un ANOVA. ¿Qué hacer si se viola la homogeneidad de la varianza? Por ejemplo, si se violó el supuesto de homogeneidad de varianza en su análisis de varianza (ANOVA), puede usar estadísticas F alternativas (Welch's o Brown-Forsythe; consulte Field, 2013) para determinar si tiene significación estadística. ¿Cómo se prueba la homogeneidad de la varianza en Graphpad? Pruebe la homogeneidad de la varianza calculando la correlación no paramétrica entre los valores Y pronosticados y el valor absoluto de los residuos. ANOVA unidireccional sin asumir que los datos fueron muestreados de poblaciones con desviaciones estándar iguales.