Unidad 7 Flashcards
(21 cards)
Se utiliza con frecuencia en la investigación médica para evaluar la efectividad de un tratamiento, comparar poblaciones con diferentes condiciones de salud o estudiar factores de riesgo asociados a enfermedades
Dos muestras
Pruebas más comunes para las dos muestras
T de student
U de mann-whitney
Técnica de estadística paramétrica utilizada para comparar las medias de dos grupos, se basa en la asunción de que los datos siguen una distribución normal y que las varianzas de los grupos son iguales
T de student
Se aplica cuando se desea evaluar si las diferencias observadas entre las medias de los dos grupos son significativas o simplemente atribuibles al azar
T de student
Tipos de prueba t de student
Prueba t para muestras independientes
Prueba t de student para muestras relaciones
Se utiliza cuando los dos grupos son completamente independientes entre sí, no existe una relación entre las observaciones de un grupo y las de otro
Prueba t para muestras independientes
Se utiliza cuando las observaciones en un grupo están emparejadas con las del otro grupo
Prueba t para muestras relacionadas
Ventaja de la prueba t de student
Sencilla de interpretar, especialmente adecuada para datos continuos y distribuciones normales
Desventaja de la prueba t de student
No es apropiada si los datos no cumplen con la normalidad o si las varianzas no son homogéneas
Prueba estadística no parametrica utilizada para comparar dos grupos independientes cuando los datos no cumplen con los supuestos de normalidad o cuando se manejan variables ordinales, alternativa robusta a la prueba t de student y no requiere suposiciones estrictas sobre la distribución de los datos
U de Mann-whitney
Aplicaciones de la prueba u de mann-whitney
Comparar dos grupos cuando los datos son ordinales, analizar muestras pequeñas donde no se puede asumir normalidad, evaluar diferencias entre distribuciones, no solo entre medias
Ventajas de U de mann-whitney
No requiere distribuciones normales, puede aplicarse a datos ordinales, es robusta frente a valores atípicos
Limitaciones de la prueba u de mann-whitney
No proporciona información sobre la magnitud de la diferencia, menos eficiente que la prueba t cuando los datos cumplen los supuestos paramétricos
Prueba parametrica utilizada para comparar las medias de tres o más grupos independientes, su objetivo principal es determinar si existe una diferencia estadísticamente significativa entre las medias de los grupos evaluados
Anova de un factor
Supuestos del anova de un factor
Independencia, normalidad, homogeneidad de varianzas
Ventajas del anova de un factor
Analizar múltiples grupos simultáneamente, reduciendo la probabilidad de cometer errores tipo I y es fácil de interpretar y se puede aplicar en una amplia variedad de contextos
Limitaciones de anova de un factor
Requiere cumplir los supuestos de normalidad y homogeneidad de varianzas. No identifica directamente que grupos son diferentes
Técnica estadística paramétrica que amplia el anova de un factor al incluir más de una variable independiente en el análisis
Anova de k factores
Supuestos del anova de k factores
Independencia, normalidad y homogeneidad de varianzas
Ventajas del anova k factores
Análisis de múltiples factores, interacciones entre factores, mayor poder estadistico
Prueba no parametrica diseñada para comprar tres o más grupos independientes cuando los datos no cumplen con los supuestos de normalidad omde homogeneidad de varianzas requerido por el anova
Kruskal-wallis
