Su solución de análisis de datos

¿Qué prueba estadística debería utilizar?

09/11/2016

Una guía para elegir una prueba adecuada de acuerdo con la situación

Hemos diseñado la rejilla de más abajo para guiarle en la elección de una prueba estadística adecuada de acuerdo a la pregunta de investigación y a los datos. La guía propone una formulación de la hipótesis nula, así como un ejemplo de cada situación. Se listan las condiciones de validez de las pruebas paramétricas en el párrafo que sigue a la rejilla. Cuando estén disponibles, se proponen equivalentes no paramétricos. En algunas situaciones, no se dispone de pruebas paramétricas y, por tanto, solo se proponen pruebas no paramétricas.
Si desea más detalles sobre las pruebas estadísticas, por favor lea este tutorial.
Si desea consultar una rápida introducción a la diferencia entre pruebas paramétricas y no paramáetricas, lea por favor este tutorial.
 

La rejilla

Las pruebas siguientes son las más usadas en estadística. Todas ellas están disponibles en XLSTAT. Por favor, note que la lista no es exhaustiva, y que existen muchas otras situaciones / pruebas. Desplácese por favor hacia abajo para ver la rejilla.


 
Familia Pregunta Datos Hipótesis Nula Ejemplo Pruebas paramétricas Condiciones de validez (pruebas paramétricas) Equivalentes no paramétricas
Comparar ubicaciones* Comparar una media observada con una teórica Medidas en una muestra y 1 media teórica (1 número) Media observada = media teórica Comparar una tasa de polución observada con un estándar Prueba t para una muestra 2  
Comparar dos ubicaciones* observadas (muestras independientes) Measurements on two samples Locations* are identical Comparar la concentración de hemoglobina entre dos grupos de pacientes Prueba t dos muestras independientes 1 ; 2 ; 3 ; 5 Prueba de Mann-Whitney
Probar la equivalencia entre dos muestras Medidas sobre dos muestras Las ubicaciones* son diferentes Comprobar si el efecto de la medicación A es el mismo que el de la medicación B en la concentración de una molécula en ratones Prueba de equivalencia (TOST) 1 ; 2 ; 3 ; 5  
Comparar varias ubicaciones* observadas (muestras independientes) Medidas en varias muestras Las ubicaciones* son idénticas Comparar rendimientos del maíz de acuerdo con 4 fertilizantes diferentes ANOVA 1 ; 3 ; 4 ; 6 Prueba de Kruskal-WallisPrueba de Mood
Comparar dos ubicaciones* observadas (muestras dependientes) Dos series de medidas cuantitativas sobre las mismas unidades (antes-después...) Las ubicaciones* son idénticas Comparar la concentración media de hemoglobina antes y después de un tratamiento se ha aplicado en un grupo de pacientes Prueba t para dos muestras relacionadas 10 Prueba de Wilcoxon
Comparar varias ubicaciones observadas* (muestras dependientes) Several series of quantitative measurements on the same units Locations* are identical Seguir la concentración de un elemento de traza en un grupo de plantas a lo largo del tiempo ANOVA de medidas repetidasmodelos mixtos 10 ; Sphericity Prueba de Friedman para diseños de bloques completos; Prueba de Durbin, Skillings-Mack para diseños de bloques incompletos; Prueba de Page para casos en que las puntuaciones de las series se espera que aumenten o disminuyan (a lo largo del tiempo, por ejemplo)
Comparar series de datos binarios Comparar series de datos binarios (muestras dependientes) Varias series de medidas binarias sobre las mismas unidades Las ubicaciones* son idénticas Un grupo de evaluadores (unidades) valoran la presencia / ausencia de un atributo en un grupo de productos     Prueba de McNemar (para 2 series); Prueba Q de Cochran (para más de 2 series)
Comparar varianzas Comparar 2 varianzas (podría usarse para comprobar la asunción 3) Medidas en dos muestras varianza(1) = varianza(2) Comparar la dispersión natural del tamaño en 2 variedades diferentes de una fruta Prueba de Fisher    
Comparar varias varianzas (podría usarse para comprobar la asunción 3) Medidas en varias muestras varianza (1) = varianza (2) = varianza (n) Comparar la dispersión natural de tamaño en diferentes variedades de una fruta Prueba de Levene    
Comparar proporciones Comparar una proporción observada con una teórica 1 proporción observada con su tamaño de muestra asociado, una proporción teórica proporción observada = proporción teórica Comparar la proporción de hembras con una proporción de 0.5 en una muestra Pruebas para una proporción (chi-cuadrado)    
Comparar entre sí proporciones observadas Tamaño de la muestra asociado a cada categoría proporción(1) = proporción (2) = proporción (n) Comparar las proporciones de los diferentes colores de ojos en una muestra Chi-cuadrado    
Comparar proporciones observadas con proporciones teóricas Tamaño de la muestra y proporción teórica asociada a cada categoría proporciones observadas = proporciones teóricas Comparar las proporciones de frecuencias de cruzamiento F1xF1 observadas con frecuencias mendelianas (1/2, 1/4, 1/2) Prueba de Bondad del Ajuste Multinomial    
Pruebas de asociación Probar la asociación entre dos variables cualitativas Tabla de contingencia o dos variables cualitativas variable 1 & variable 2 son independientes Está la presencia de trazas de un elemento vinculada a la presencia de trazas de otro elemento? Chi-cuadrado sobre tabla de contingencia 1 ; 9 Prueba Exacta de Fisher; método Monte Carlo
Pruebas de asociación entre dos variables cualitativas a través de varios estratos Varias tablas de contingencia o dos variables cualitativas con un identificador de estrato variable 1 & variable 2 son independientes ¿Está la presencia de un elemento de traza vinculada a la presencia de otro elemento de traza? Evaluación sobre distintos sitios (estratos)     Prueba de Cochran-Mantel-Haenszel (CMH)
Probar la asociación entre dos variables cuantitativas Medidas de dos variables cuantitativas en la misma muestra variable 1 & variable 2 son independientes ¿Cambia la biomasa de las plantas con  contenido Pb en el suelo? Correlación de Pearson 7 ; 8 Correlación de Spearman
Probar la asociación entre una variable binaria y otra cuantitativa Medidas de una variable binaria y otra cuantitativa Las dos variables son independientes ¿Está la concentración de una molécula en ratas vinculada al sexo (M/F)? Correlación Biserial Normalidad de la variable cuantitativa  
Probar la asociación entre una serie de proporciones y una variable ordinal Tabla de contingencia o de proporciones y tamaños de las muestras Las proporciones no cambian de acuerdo con la variable ordinal ¿Cambian las tasas de nacimiento de las ratas de un año a otro durante la última década?     Prueba de tendencias de Cochran-Armitage
Probar la asociación entre dos tablas de variables cuantitativas Dos tablas de variables cuantitativas Las tablas son independientes ¿Cambia la evaluación de una serie de productos en una serie de atributos de un panel a otro? Prueba de coeficiente RV    
Probar la asociación entre dos matrices de proximidad Dos matrices de proximidad Las matrices de proximidad son independientes ¿Está la distancia geográfica entre dos poblaciones correlacionada con la distancia genética?     Prueba de Mantel
Pruebas de series temporales Probar la presencia de una tendencia a lo largo del tiempo Una serie de datos clasificada por fecha (serie temporal) No existe tendencia a lo largo del tiempo en la variable evaluada ¿Ha cambiado el precio de almacenamiento en los últimos 10 años?     Prueba de tendencias de Mann-Kendall
Pruebas sobre distribuciones Comparar una distribución observada con una teórica Medidas de una variable cuantitativa en una muestra; parámetros de la distribución teórica Las distribuciones observadas y teóricas son iguales ¿Siguen los salarios de una compañía una distribución normal con media = 2500 y desviación estándar = 150?     Kolmogorov-Smirnov
Comparar dos distribuciones observadas Medidas de una variable cuantitativa en dos muestras Las dos muestras siguen la misma distribución ¿Es la distribución del peso de las personas la misma en dos zonas geográficas?     Kolmogorov-Smirnov
Comprobar la normalidad de una serie de medidas (podría usarse para comprobar las asunciones 2, 4 y 7) Medidas sobre una muestra La muestra sigue una distribución normal ¿Es la distribución de la muestra observada significativamente diferente de una distribución normal? Pruebas de Normalidad    
Prueba de valores atípicos Comprobar la existencia de valores atípicos (outliers) Medidas sobre una muestra La muestra no contiene outliers (siguiendo la distribución normal) ¿Es el punto de datos un valor atípico (outlier)? Prueba de Dixon / Prueba de Grubbs   Gráfico de cajas (boxplot) (no es una prueba estadística)

*Las ubicaciones (‘locations’) son las medias en las pruebas paramétricas y los rangos medios en sus equivalentes no paramétricas.


Condiciones de validez de las pruebas paramétricas

Las condiciones de validez que proponemos son reglas generales. No son recomendaciones precisas en la literatura. Le recomendamos insistentemente que se obtenga información sobre las recomendaciones específicas en su campo de estudio.
1) Las medidas son independientes
2) Todas las muestras tienen una distribución normal (asumida o verificada)
3) Las muestras tienen varianzas iguales
4) Los residuos siguen una distribución normal (asumida o verificada)
5) Al menos 20 individuos por muestra, o bien se asume la normalidad poblacional de cada muestra
6) Al menos 20 individuos en el experimento completo, o se asume la normalidad de los residuos
7) Todas las variables tienen distribución normal
8) Al menos 20 individuos en la muestra (recomendado)
9) Las frecuencias teóricas no deberían ser < 5 en ninguna de las celdas de la tabla
10) Las diferencias entre las series deberían tener distribuciones normales
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