Relevancia de los tests estadísticos t y F en comparación de medias para muestras independientes

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Data
2011-03-02Autor
Palabras Clave
t de student, F de Fisher-Snedecor, Prueba paramétrica, Prueba no-paramétrica, Robustez de un estadísticoStudent’s t, Fisher-Snedecor’s F, Parametric test, Non-parametric test, Robustness of a statistic
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Los estadísticos t y F, también denominados métodos paramétricos constituyen un set de procedimientos matemáticos que permiten determinar el nivel de significancia estadística de una observada diferencia entre las medias poblacionales independientes. Estos procedimientos dependen básicamente de una serie de supuestos básicos como: normalidad de la distribución poblacional, homogeneidad de varianzas poblacionales e independencia de las observaciones. Sin embargo, frecuentemente nos encontramos con una serie de datos que no satisfacen esos supuestos, lo cual indica que existe la necesidad de identificar cuáles tests estadísticos son robustos a la violación de los supuestos fundamentales de los tests. Por consiguiente, esta investigación explora y describe fundamentalmente los estadísticos t de Student y F de Fisher-Snedecor, examinando sus supuestos básicos, el grado de robustez de los mismos a violaciones de
los supuestos básicos de normalidad y homogeneidad de varianzas. Al mismo tiempo, describe algunos procedimientos designados con el nombre de noparamétricos y robustos respecto a la violación de los supuestos, los cuales son considerados como alternativas en el procedimiento de comparación de medias, tales como el t’ de Welch y t* de Yuen; F’-Folded, F*-Brown-Forsythe y F*.O’Brien Finalmente, se destacan las diferencias más relevantes entre los defi nidos tests.
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Otros Títulos | Relevance of statistical test: t y F, to compare means for independent samples |
Correo Electrónico | josefam76@cantv.net |
ISSN | 1690-3226 |
Resumen en otro Idioma | The statistics t and F constitute a set of mathematical procedures that allow the determination of the level of statistical signifi cance of one observed difference among the population means. These procedures depend basically on a series of basic assumptions such as: normality of the population distribution, homogeneity of population variances and independence of the observations. However, frequently we meet with a series of data that don’t satisfy those assumptions, which indicates the existence of a need to identify which statistical tests are robust to the violation of the fundamental assumptions of the t-test. Consequently, this investigation fundamentally explores and describes the statistics t of Student and F of Fisher-Snedecor, examining their basic assumptions, the degree of robustness from the same ones to violations of normality and homogeneity of variances assumptions. At the same time, it describes some procedures designated with the name of non-parametric and robust regarding the violation of the assumptions, those procedures are considered as alternatives to comparison of means, as the t ‘ of Welch and t * of Yuen; F’-Folded, F*-Brown-Forsythe y F*.O’Brien. Finally, it highlights the most relevant differences among the tests defined. |
Colación | 4-14 |
Publicación Electrónica | Academia |
Sección | Academia: Economía |