Las cinco familias<\/strong>, dependiendo de lo que se compare:<\/p>\n\n\n\n Los tipos de comparaci\u00f3n<\/strong>, en columnas:<\/p>\n\n\n\n Cuando dos pruebas est\u00e1n separadas por una barra, la primera es\u00a0param\u00e9trico<\/strong>\u00a0y el segundo\u00a0no param\u00e9trico<\/strong>\u00a0: La prueba F y la de Fligner-Killeen responden a la misma pregunta, aunque la segunda no supone la normalidad.<\/p>\n\n\n\n \ud83d\udca1\u00a0\u00bfZ o T?<\/strong>\u00a0<\/p>\n\n\n\n La prueba Z supone que se conoce la desviaci\u00f3n t\u00edpica de la poblaci\u00f3n, lo cual es poco habitual en la pr\u00e1ctica. La prueba T la estima a partir de la muestra. En caso de duda, se utiliza la prueba T.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n Ellistat selecciona autom\u00e1ticamente las pruebas adecuadas en funci\u00f3n del tipo de datos que se quieran comparar. No hace falta recordar todas las pruebas, ya que Ellistat te ofrece el resultado completo de las pruebas adecuadas. Para una variable continua, ofrece la prueba de diferencia en posici\u00f3n, escala y dispersi\u00f3n. Se puede seleccionar una sola de estas categor\u00edas.\u00a0<\/p>\n\n\n\n Las pruebas param\u00e9tricas suponen una distribuci\u00f3n, normalmente la normal. Son\u00a0m\u00e1s potentes<\/strong>\u00a0cuando esta hip\u00f3tesis es v\u00e1lida: con los mismos datos, detectan desviaciones m\u00e1s peque\u00f1as.<\/p>\n\n\n\n Las pruebas no param\u00e9tricas no hacen ninguna suposici\u00f3n sobre la distribuci\u00f3n. Son m\u00e1s resistentes<\/strong> pero un poco menos sensibles.<\/p>\n\n\n\n El men\u00fa muestra ambas opciones una al lado de la otra precisamente para que esta elecci\u00f3n quede clara.<\/p>\n\n\n\n Es uno de los puntos fuertes del men\u00fa, y a menudo no se aprovecha bien: Ellistat comprueba autom\u00e1ticamente las hip\u00f3tesis de la prueba seleccionada<\/strong> y muestra el veredicto.<\/p>\n\n\n\n Las tres insignias pueden ser: <\/p>\n\n\n\n Cuando una prueba no tiene ninguna condici\u00f3n que verificar, Ellistat lo indica: \u00abNo hay ninguna hip\u00f3tesis que verificar para esta prueba\u00bb; este es el caso de las pruebas no param\u00e9tricas.<\/p>\n\n\n\n \u26a0\ufe0f Una prueba param\u00e9trica cuyas condiciones no se cumplen da un valor p\u00a0que no tiene el valor anunciado<\/strong>. La reacci\u00f3n instintiva: pasar al equivalente no param\u00e9trico de la misma l\u00ednea, o bien abordar la causa, eliminar un valor at\u00edpico justificado o transformar los datos.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n \ud83d\udca1 Nunca elimines un valor at\u00edpico solo porque te resulte molesto. Un valor at\u00edpico es un informaci\u00f3n<\/strong> : error de introducci\u00f3n de datos, incidencia en la producci\u00f3n, pieza fuera de proceso. Es mejor entenderla que eliminarla.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n El resultado muestra los\u00a0hip\u00f3tesis<\/strong>\u00a0Las hip\u00f3tesis H0 y H1 formuladas de forma clara para tu caso, la\u00a0estad\u00edstica<\/strong>\u00a0de la prueba, la\u00a0valor p<\/strong>, y la\u00a0conclusi\u00f3n<\/strong>\u00a0junto con su resultado: rechazo de la hip\u00f3tesis nula (H0) o no rechazo de la hip\u00f3tesis nula (H0).<\/p>\n\n\n\n El gr\u00e1fico correspondiente acompa\u00f1a a la prueba: diagramas de boxplot para la comparaci\u00f3n de medias y histogramas para las proporciones.<\/p>\n\n\n\n \ud83d\udca1 Hay que fijarse siempre en el gr\u00e1fico y en el valor p a la vez. El gr\u00e1fico muestra \u00bfcu\u00e1nto?<\/strong> y \u00bfen qu\u00e9 sentido?<\/strong>, el valor p indica si es que se puede creer en ello<\/strong>. Uno sin el otro deja de lado la mitad de la conclusi\u00f3n.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n Un ANOVA o una prueba de Kruskal-Wallis significativos indican que \u00abno todos estos grupos son iguales\u00bb. No dicen\u00a0\u00bfcu\u00e1l no?<\/strong> es diferente.<\/p>\n\n\n\n Para ello, Ellistat ofrece una conclusi\u00f3n por parejas<\/strong>, que compara los grupos de dos en dos.<\/p>\n\n\n\n \u26a0\ufe0f Comparar todos los pares multiplica el n\u00famero de pruebas y, por lo tanto, las falsas alarmas: con diez grupos, se realizan cuarenta y cinco comparaciones y, con un riesgo de 5 % en cada una, se encuentran de media dos diferencias ficticias. Por eso es necesario utilizar la comparaci\u00f3n por pares que se proporciona, en lugar de realizar pruebas t de forma manual una tras otra.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n Hay datos que emparejadas<\/strong> cuando ambas series tratan sobre los las mismas personas<\/strong> : la misma pieza antes y despu\u00e9s del tratamiento, el mismo operador con dos m\u00e9todos diferentes, la misma pieza medida con dos instrumentos.<\/p>\n\n\n\n La prueba por pares elimina la variabilidad entre individuos y resulta mucho m\u00e1s eficaz.<\/p>\n\n\n\n \u26a0\ufe0f Tratar los datos emparejados como si fueran independientes es el error m\u00e1s frecuente y m\u00e1s costoso: la variabilidad entre las muestras enmascara el efecto buscado, y se llega a la conclusi\u00f3n de que \u00abno hay diferencias\u00bb, cuando en realidad son evidentes. Por el contrario, declarar como emparejadas series que no lo son genera diferencias.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n \ud83d\udca1 La prueba te lo recuerda de forma indirecta: en una prueba de pares, se comprueba la normalidad sobre la diferencia<\/strong>. Si Ellistat habla de la diferencia entre muestras, es que s\u00ed que est\u00e1is emparejados.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n <\/p>","protected":false},"featured_media":0,"menu_order":30,"template":"","meta":{"_acf_changed":true},"menu-guide-dutilisateur":[23],"class_list":["post-4578","guide-dutilisateur","type-guide-dutilisateur","status-publish","hentry","menu-guide-dutilisateur-5-statistiques-inferentielles"],"acf":[],"yoast_head":"\nFamilia<\/strong><\/td> \u00bfEst\u00e1s comparando?<\/strong><\/td> Pregunta t\u00edpica<\/strong><\/td><\/tr><\/thead> Puestos<\/strong><\/td> Medias<\/td> \u00bfEstos dos ajustes dan el mismo valor medio?<\/td><\/tr> Escaleras<\/strong><\/td> Dispersiones<\/td> \u00bfEs esta m\u00e1quina m\u00e1s regular que la otra?<\/td><\/tr> Repartos<\/strong><\/td> Formas de distribuci\u00f3n completas<\/td> \u00bfSe rigen estas dos series por la misma ley?<\/td><\/tr> Clasificaci\u00f3n<\/strong><\/td> Puntos de vista, sin hip\u00f3tesis legislativas<\/td> La misma pregunta que en \u00abPosiciones\u00bb, pero sin dar por sentada la normalidad.<\/td><\/tr> Frecuencias<\/strong><\/td> Proporciones<\/td> \u00bfHa cambiado la tasa de rechazo?<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n \n
![\"\"](\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/tests.png\")
<\/figure>\n\n\n\n3.2 Las pruebas propuestas<\/h2>\n\n\n\n
Familia<\/strong><\/td> Valor te\u00f3rico<\/strong><\/td> 2 muestras<\/strong><\/td> Varias muestras<\/strong><\/td><\/tr><\/thead> Puestos<\/strong><\/td> Z te\u00f3rica, T te\u00f3rica<\/td> Prueba z, prueba t \u2014 Prueba t pareada<\/td> ANOVA \u2014 ANOVA por pares<\/td><\/tr> Escaleras<\/strong><\/td> Prueba de chi-cuadrado<\/td> Prueba F \/ Fligner-Killeen<\/td> Bartlett, Levene \/ Permutaci\u00f3n MAD<\/td><\/tr> Repartos<\/strong><\/td> (elaborado con estad\u00edsticas descriptivas)<\/td> Cram\u00e9r-von Mises<\/td> Energ\u00edas<\/td><\/tr> Clasificaci\u00f3n<\/strong><\/td> Prueba de los signos, prueba de Wilcoxon<\/td> Prueba de Mann-Whitney, de B a C<\/td> Kruskal-Wallis \u2014 Friedman emparejado<\/td><\/tr> Frecuencias<\/strong><\/td> Prueba 1P<\/td> Prueba 2P<\/td> Prueba de chi-cuadrado<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n \n
![\"\"](\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/tests2.png\")
<\/figure>\n\n\n\n3.3 Pruebas param\u00e9tricas frente a no param\u00e9tricas<\/h2>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/parametriquevsnon.png\")
<\/figure>\n\n\n\n\n
3.4 Las condiciones de validez, comprobadas para ti<\/h2>\n\n\n\n
\n
![\"\"](\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/badge-ok.png\"){kind=icon}
<\/figure>\n\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/badge-ecart.png\"){kind=icon}
<\/figure>\n\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/badge-pas-ok.png\"){kind=icon}
<\/figure>\n\n\n\nCondici\u00f3n<\/strong><\/td> Lo que se comprueba<\/strong><\/td><\/tr><\/thead> Ley de la Normalidad<\/strong><\/td> Hip\u00f3tesis de normalidad aceptada o rechazada. En el caso de una prueba pareada, se refiere a la diferencia<\/strong>entre muestras, no en cada muestra.<\/td><\/tr> Equivalencia de varianzas<\/strong><\/td> Se acepta o se rechaza la hip\u00f3tesis de varianza igual. Algunas pruebas de media son sensibles a ello.<\/td><\/tr> Valores at\u00edpicos<\/strong><\/td> Presencia o ausencia de valores at\u00edpicos, que por s\u00ed solos pueden generar u ocultar una diferencia.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n \n
\n
3.5 Leer el resultado<\/h2>\n\n\n\n
\n
3.6 Varias muestras<\/h2>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/comparaison2a2.png\")
<\/figure>\n\n\n\n\n
3.7 La trampa del emparejamiento<\/h2>\n\n\n\n
\n
\n