| Situación | Causa y solución |
| Se rechaza la hipótesis de normalidad | Recurrir a la prueba no paramétrica de la misma familia, o abordar la causa (valor atípico, transformación). |
| Se rechaza la hipótesis de varianza igual | Elegir la prueba que no lo exija, o tenerlo en cuenta a la hora de interpretarla. |
| Se han detectado valores atípicos | Hay que comprenderlas antes de actuar. Solo deben eliminarse si se identifica su causa y esta es ajena al proceso. |
| «No hay ninguna hipótesis que verificar en esta prueba» | Es normal en una prueba no paramétrica. |
| El resultado no es significativo, aunque la diferencia parece clara | Comprueba el emparejamiento y el tamaño de la muestra. Si quieres llegar a la conclusión de que la diferencia es insignificante, cambia al objetivo «Demostrar equivalencia»; el enlace que aparece debajo de la tarjeta de resultados te lleva directamente allí. |
| «Añadir una nueva muestra para realizar la prueba de chi-cuadrado» | Para realizar la prueba se necesitan al menos dos muestras. |
| «No hay suficientes operaciones de montaje y desmontaje para calcular los límites» | Repetir los ciclos de montaje y desmontaje. |
| ANOVA significativa sin saber qué grupos difieren | Utilizar la conclusión por parejas. |
| δ debe ser estrictamente positivo | El campo está vacío o tiene un valor negativo. No se iniciará ningún cálculo hasta que se corrija. |
| »Varianza nula» en equivalencia | Todos los valores son idénticos: no se puede calcular ninguna prueba; la conclusión se deduce únicamente de la desviación observada. Se debe interpretar con precaución. |
| δ supera con creces la dispersión observada | El margen es tan amplio que la prueba concluirá que existe equivalencia pase lo que pase. Comprueba su pertinencia para el negocio. |
| El selector de objetivos ha desaparecido | La equivalencia se comprueba entre dos Como máximo, muestras, o una por objetivo. Más allá de eso, no se ofrece. |
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