Supuestos estadísticos en las pruebas experimentales
Enviado por Ivan HV • 16 de Noviembre de 2023 • Documentos de Investigación • 295 Palabras (2 Páginas) • 596 Visitas
4.6 SUPUESTOS ESTADÍSTICOS EN LAS PRUEBAS EXPERIMENTALES
En estadística inferencial, los supuestos son condiciones que se asumen para que los métodos estadísticos sean válidos. Estos supuestos son esenciales para interpretar los resultados de las pruebas y conclusiones derivadas de los datos recopilados en experimentos y estudios. Aquí hay algunos supuestos estadísticos comunes en las pruebas experimentales:
Normalidad de los datos
Muchas pruebas estadísticas, como la prueba t de Student, se asumen normalidad para ser válidas. Sin embargo, algunas pruebas son robustas ante desviaciones leves de la normalidad, especialmente con tamaños de muestras grandes.
Homogeneidad de variaciones
La homogeneidad de varianzas es un supuesto común en análisis de varianza (ANOVA) y algunas pruebas de comparación de medios. Si este supuesto se viola, puede afectar la validez de las conclusiones.
Independencia de observaciones
La independencia es un supuesto fundamental en muchas pruebas estadísticas. Si las observaciones no son independientes, pueden surgir sesgos en las conclusiones.
Aleatoriedad de las muestras
La aleatoriedad ayuda a garantizar que las muestras sean representativas de la población. La falta de aleatoriedad puede introducir sesgos en los resultados.
Medición a nivel de intervalo o razón
Algunas pruebas, como la regresión lineal, requieren datos en una escala de intervalo o razón para interpretar correctamente los resultados.
Linealidad (para regresión lineal)
La regresión lineal asume una relación lineal entre las variables dependientes e independientes. Si la relación no es lineal, los resultados pueden ser engañosos.
Normalidad de residuos (para regresión lineal)
La normalidad de los residuos es importante para realizar inferencias válidas sobre los parámetros de la regresión.
Es importante señalar que estos supuestos son ideales y en la práctica rara vez se cumplen completamente. Sin embargo, los métodos estadísticos son a menudo robustos y pueden proporcionar resultados confiables incluso cuando los supuestos se violan en cierta medida. Además, existen pruebas y técnicas alternativas que son menos sensibles a ciertos supuestos.
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