La comparación de los promedios: cómo las diferencias de situación de determinar los métodos de prueba

Video: Ejemplo 1 Prueba de hipotesis para diferencia de medias

Usted puede preguntarse por qué hay tantas pruebas para una tarea tan simple como la comparación de los promedios. Bueno, “comparando las medias” no se refiere a una sola task- es un término amplio que puede aplicarse a una gran cantidad de situaciones que difieren entre sí sobre la base de:

Video: Ejemplos prueba de hipótesis diferencias de medias

• Ya sea que usted está buscando en cambios en el tiempo dentro de un grupo de sujetos o diferencias entre grupos de sujetos (o ambos)

• ¿Cuántos puntos de tiempo o grupos de sujetos se está comparando

• Sea o no la variable numérica que está comparando es casi una distribución normal

• Sea o no los números tienen la misma untado (Desviación estándar) en todos los grupos a los que está comparando

• Si desea compensar los posibles efectos de alguna otra variable sobre la variable que se está comparando

Estas diferentes condiciones puede ocurrir en cualquier y todas las combinaciones, por lo que hay una gran cantidad de situaciones posibles.

La comparación de la media de un grupo de números a un valor hipotético

Comparación de una media observada a un valor particular surge en estudios en los que, por alguna razón, no se puede tener un grupo de control (tal como un grupo tomando un un grupo no tratado con placebo o), así que hay que comparar sus resultados a un control histórico, tales como información de la literatura.

También aparece cuando usted está tratando con datos como resultados de las pruebas que han sido reducido a tener algún medio específico en la población en general (por ejemplo, 100 para las puntuaciones de CI).

Estos datos son generalmente analizada por el un grupo t de Student. Para los datos no normales, la Wilcoxon de rangos de prueba (WSR) se puede utilizar en su lugar.

La comparación de dos grupos de números

Tal vez la situación más común es aquella en la que usted está comparando dos grupos de números. Es posible que desee comparar algunas propuestas biomarcador de una condición médica entre un grupo de sujetos se sabe que tienen esa condición y un grupo sabe que no lo tienen.

O puede que quiera comparar un cierto grado de eficacia de los medicamentos entre los sujetos tratados con el fármaco y los sujetos tratados con un placebo.

O tal vez usted quiere comparar el nivel en sangre de algunas enzimas entre una muestra de varones y hembras.

Video: T-Student con SPSS

Estas comparaciones son generalmente manejados por el famoso desapareado o “muestra independiente“ t de Student (Llamada comúnmente la prueba t). Pero la prueba t se basa en dos suposiciones acerca de la distribución de los datos en los dos grupos:

• Los números se distribuyen normalmente (llamó al hipótesis de normalidad). Para los datos no normal se puede utilizar el no paramétrico Mann-Whitney (M-W) de prueba, lo que su software puede hacer referencia a como el Wilcoxon de suma de rangos de prueba (WSOR). El WSOR fue desarrollado primero pero se restringió a la igualdad de tamaño grupos- la prueba M-W generalizar la prueba WSOR a trabajar para tamaños iguales o desiguales de grupo.

• La desviación estándar (SD) es el mismo para ambos grupos (llamó al igualdad de varianza hipótesis debido a que la varianza es simplemente el cuadrado de la SD por lo tanto, si las dos desviaciones estándar son los mismos, las dos varianzas también será el mismo).

  Si los dos grupos tienen notablemente diferentes variaciones (si, por ejemplo, la DE de un grupo es más de 1,5 veces tan grande como la SD de la otra), entonces la prueba t no puede dar resultados fiables, especialmente con grupos de tamaños desiguales. En su lugar, puede utilizar una modificación especial de la prueba de la t de Student, el llamado prueba de Welch (También llamado prueba de la t de Welch, o el prueba de la t desigual-varianza).

Al comparar tres o más grupos de números

La comparación de tres o más grupos de números es una extensión obvia de la comparación de dos grupos en la sección anterior. Por ejemplo, puede comparar algunas punto final de eficacia, al igual que la respuesta al tratamiento, entre los tres grupos de tratamiento (por ejemplo, el fármaco A, B de drogas, y de placebo). Este tipo de comparación es manejado por el Análisis de variación (ANOVA).

Video: Intervalo de confianza para la diferencia de dos medias poblacionales con varianzas iguales

Cuando hay una variable de agrupación, como tratamiento, tiene una ANOVA de una vía. Si la variable de agrupación tiene tres niveles (como el fármaco A, el fármaco B, y el placebo en el ejemplo anterior), se llama una de una sola vía, de tres niveles ANOVIRGINIA.

La hipótesis nula de la ANOVA de una vía es que todos los grupos tienen la misma Entretanto la hipótesis alternativa es que al menos un grupo es diferente de al menos otro grupo. El ANOVA produce un único valor de p, y si que p es menor que su criterio elegido (como p lt; 0.05), se puede concluir que algo es diferente en alguna parte.

Pero el ANOVA no le dice qué grupos son diferentes de las que otros. Por eso, es necesario seguir una significativa ANOVA con uno o más llamada post-hoc pruebas, que se parecen a las diferencias entre cada par de grupos.

También puede utilizar el ANOVA para comparar sólo dos grupos- este de una sola vía, de dos niveles ANOVA produce exactamente el mismo valor p como la igualdad de varianza t de Student no pareada clásico.