Prueba de coeficiente RV: tutorial en Excel

Este tutorial le mostrará cómo ejecutar e interpretar coeficientes RV usados para probar la asociación entre dos matrices, en Excel usando XLSTAT.

¿No está seguro de si esta es la prueba estadística que está buscando? Consulte por favor esta guía.

Datos para ejecutar una prueba de coeficiente RV en XLSTAT

Los datos utilizados en este ejemplo corresponden a un estudio en el que 12 zumos de arándano han sido evaluados por dos paneles sensoriales. Cada panel evaluó el producto con su propio léxico. El panel FR utilizó 6 atributos y el panel CA utilizó 7 atributos. Los datos se analizaron por medio de PCA.

Objetivo de este tutorial

El objetivo de este tutorial es evaluar la similitud de la información recogida por los dos PCAs.

Configuración de una prueba de coeficiente RV en XLSTAT

Una vez abierto XLSTAT, haga clic en Prueba de una hipótesis / Pruebas de correlación/asociación / Coeficientes RV.

En la pestaña General, seleccione el primer conjunto de datos cuantitativos (sólo las variables) en el campo de datos de la Matriz A. A continuación, en el campo de datos de la Matriz B, seleccione el segundo conjunto de datos.

En la pestaña Opciones, seleccione la opción Definidas por el usuario para las Variables seleccionadas, y escriba 1 en el campo de y 5 en el campo a.

Haga clic en el botón OK y en Continuar en el siguiente cuadro de diálogo.

Interpretación de los resultados de una prueba de coeficiente RV en XLSTAT

Una tabla muestra los coeficientes RV para la serie de dimensiones elegida, es decir, la primera variable, las dos primeras variables, las tres primeras variables, etc. Junto con los coeficientes RV, XLSTAT muestra los coeficientes RV ajustados, los coeficientes RV estandarizados, la media y la varianza de la distribución de los coeficientes RV y los correspondientes valores de p.

Cuanto más cerca esté el coeficiente RV a 1, más similares son las matrices. Cuanto menor sea el valor p, más diferente de 0 es el coeficiente RV.

Un gráfico de barras permite visualizar los coeficientes RV. El código de colores permite comprobar rápidamente si los coeficientes RV son significativamente diferentes de 0 o no, y en qué nivel de significación (0.001, 0.01 ó 0.05).