Levene, Bartlett y Comparaciones Múltiples: Pruebas para Igualdad de Varianzas

Levene, Bartlett y Comparaciones Múltiples: Pruebas para Igualdad de Varianzas

Un cliente-usuario de Minitab Statistical Software nos pregunta:

Estoy utilizando Minitab 16.
Al realizar la prueba para varianzas iguales noté que Minitab 16, de forma predeterminada, muestra las pruebas de Bartlett y Levene.
Ahora en 
Minitab 17, veo como una prueba por defecto “Comparaciones múltiples”. Y, como opcional, cuando se declara que los datos se distribuyen normalmente, entonces  muestra la prueba de Bartlett.


¿En cuál prueba debo basar mi conclusión?

(tomado de la sección de Soport de Minitab.com*)

De manera predeterminada, el comando Prueba de varianzas iguales de Minitab muestra los resultados del método de Levene y del método de comparaciones múltiples. Para la mayoría de las distribuciones continuas, ambos métodos proporcionan una tasa de error de tipo I que está cerca del nivel de significancia especificado (también conocido como alfa o α). El método de comparaciones múltiples por lo general es más potente. Si el valor p del método de comparaciones múltiples es significativo, entonces puede utilizar la gráfica de resumen para identificar poblaciones específicas que tienen desviaciones estándar que son diferentes entre sí. Debe basar sus conclusiones en los resultados del método de comparaciones múltiples, a menos que se cumpla lo siguiente:

  • Las muestras tienen menos de 20 observaciones cada una.
  • La distribución de una o más de las poblaciones es extremadamente asimétrica o tiene colas pesadas. En comparación con la distribución normal, una distribución con colas pesadas tiene más datos en sus extremos inferior y superior.

Cuando usted tiene muestras pequeñas de distribuciones muy asimétricas, o distribuciones con colas pesadas, la tasa de error de tipo I para el método de comparaciones múltiples puede ser mayor que α. En estas condiciones, si el método de Levene le proporciona un valor p menor que el del método de comparaciones múltiples, entonces debe basar sus conclusiones en el método de Levene. De lo contrario, puede basar sus conclusiones en el método de comparaciones múltiples, pero recuerde que es probable que su tasa de error de tipo I sea mayor que α.

Para continuar con una explicación más elaborada le invitamos a visitar la sección de soporte en Minitab.com.

Importante:

Minitab 16 salió del mercado el 18 de Febrero 2014. Si usted aun utiliza Minitab 16 pronto podría quedar fuera del plan de soporte, actualizaciones y servicios de valor agregado para clientes Blackberry&Cross-Minitab. Para más información, contáctenos sobre cómo renovar su licencia de Minitab 16, o versiones anteriores.


Original: Martes 18 de Octubre, 2016.

Leave a Reply

Your email address will not be published.