¿Cómo comparar conjuntos de números emparejaron
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Las muestras no apareadas (-independiente) pruebas t, ANOVA de una vía, ANCOVA, y sus homólogos no paramétricos se ocupan de las comparaciones entre dos o más grupos de independiente muestras de datos, tales como diferentes grupos de sujetos, donde no hay conexión lógica entre un tema específico en un grupo y un tema específico en otro grupo.
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Pero a menudo se desea comparar conjuntos de datos donde precisamente existe este tipo de emparejamiento. los datos de par emparejado viene en varias situaciones (ilustrado aquí por dos conjuntos de datos, pero aplicable a cualquier número de conjuntos):
Los valores proceden de la misma materia, pero en dos o más ocasiones diferentes, como antes y después de algún tipo de tratamiento, intervención o evento.
Los valores provienen de un ensayo clínico cruzado, en la que el mismo sujeto recibe dos o más tratamientos en dos o más fases consecutivas del ensayo.
Los valores provienen de dos o más individuos diferentes que han sido emparejados o pareados, de alguna manera. Pueden ser gemelos o pueden ser emparejado en la base de tener características similares (tales como la edad, el género, y así sucesivamente).
La comparación de pares emparejados
comparaciones por pares suelen ser manejados por el prueba de la t de Student pareado. Si los datos no se distribuyen normalmente, se puede utilizar el no paramétrico Prueba de Wilcoxon de rangos firmados en lugar.
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La prueba de la t de Student pareada y la prueba t de Student de un grupo son en realidad la misma prueba. Cuando se ejecuta una prueba t pareada, usted (o el software) primero calcular la diferencia entre cada par de números (por ejemplo, restar el valor de pretratamiento del valor post-tratamiento), y luego probar esas diferencias contra el valor hipotético 0 utilizando una prueba de un grupo.
La comparación de tres números o más coincidentes
Cuando usted tiene tres o más números coincidentes, puede utilizar de medidas repetidas análisis de la varianza (RM-ANOVA). El RM-ANOVA también se puede utilizar cuando se tiene sólo dos grupos- entonces se da exactamente el mismo valor p como la prueba de la t de Student apareado clásico.
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Si los datos no es una distribución normal, se puede utilizar el no paramétrico test de Friedman. (Tenga cuidado - hay varias pruebas diferentes Friedman, y esto no es el mismo que se utiliza en lugar de un ANOVA de dos vías!)
Otro problema a tener en cuenta con la RM-ANOVA y más de dos niveles es el tema de la esfericidad - una extensión de la idea de la igualdad de la varianza de tres o más conjuntos de valores apareados. Esfericidad se refiere a si las diferencias emparejadas tienen la misma variación para todos los pares posibles de los niveles.
Esfericidad es evaluada por el prueba de Mauchly, y si los datos son significativamente no esférica, ajustes especiales se aplican a la RM-ANOVA por el software.