Ejercicio Test anova igualdad de medias mas de dos variables

Ejercicio test anova igualdad de medias mas de dos variables.

Ho: Hay igualdad de medias media=media

Hi: Hay igualdad de medias media/media

Aleatoriedad

Ho: Aleatoriedad

Hi: No Aleatoriedad

Test de rachas

1º cargar tseries

2º runs.test(as.factor(x>median(x)))

Cargar tseries

runs.test(as.factor(Datos$x>median(Datos$x)))

p value>0.05 No existen evidencias para rechazar la Ho Aleatorios

p value<0.05 Existen evidencias para rechazar la Ho No aleatorios

Creo que si son no aleatorios test de kruskal wallis

Si son aleatorios hacemos homocedasticidad

Para ello haremos el test de homogeneidad de varianzas de Barlett

Ho: Hay homocedasticidad

Hi: No hay homocedasticidad

p-value > 0.05  No hay evidencias para rechazar la Ho  Son homocedasticos

p-value < 0.05 Hay evidencias para rechazar la Ho  No hay homocedasticidad

Si se rechaza la homocedasticidad  kruskal wallis

Sino pues hacemos Normalidad

Ho: Normalidad

Hi: No hay normalidad

Resúmenes Test de normalidad de Shapiro Wilk

p-value > 0.05 No hay evidencias para rechazar la Ho Hay normalidad

p-value < 0.05 Se rechaza la Ho No hay normalidad

En este caso pvalue es menor a 0.05 con lo cual tenemos que es los dos primeros pero no cumple la normalidad

Asi que llevaremos a cabo el test de Kruskal wallis Estadisticas Test no paramétricos

P value > 0.009813

*NOTA: En el Word hay que poner 1ºDatos, 2º Instrucciones, 3º Resultados y después de cada test : Normalidad, homocedasticidad… Poner explicaciones.

*NOTA: En el Word hay que poner 1ºDatos, 2º Instrucciones, 3º Resultados y después de cada test : Normalidad, homocedasticidad… Poner explicaciones.

*NOTA: En el Word hay que poner 1ºDatos, 2º Instrucciones, 3º Resultados y después de cada test : Normalidad, homocedasticidad… Poner explicaciones.

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