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Prueba De Comparación Multiple De Tukey

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Categoría: Temas Variados

Enviado por: Stella 16 mayo 2011

Palabras: 6322 | Páginas: 26

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3 grupos de edad: menores de 35 años, entre 35 y 55 años y mayores de 55 años).

El análisis estadístico de datos derivados de un experimento tiene como propósito proveer información referente a la manera en que las unidades experimentales responden a los tratamientos aplicados. El primer paso consiste en someter los datos a un análisis de varianza para establecer si hay diferencias significativas entre las medias de los tratamientos. El rechazo de la hipótesis nula de igualdad de medias en el análisis de varianza, conduce a preguntar cuáles diferencias entre las medias muestrales son las responsables del rechazo.

HISTORIA DE JOHN WILDER TUKEY

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John Wilder Tukey nació en New Bedford, un pueblo pesquero de la costa sur de Massachussets. Su padre era profesor de latín en una escuela secundaria, su madre fue maestra también.

John se graduó de la cercana Universidad de Brown con un título en química, seguida de un título de grado en matemáticas en Princeton. De hecho, pasó la mayor parte de su vida en Princeton, donde fundó la universidad Departamento de Estadística y enseñó durante décadas.

John Tukey pronto se convirtió en uno de los estadistas más influyentes de finales del siglo 20. Gran parte de su trabajo son análisis sólido, que permite a los investigadores, llegar a conclusiones fiables, incluso cuando los datos son deficientes. También introdujo nuevas formas de presentar los datos con claridad, incluyendo los diagramas de tallo y hojas. Y junto con James Cooley, desarrolló la Transformada Rápida de Fourier, un algoritmo, con amplias aplicaciones en las ciencias físicas. (Ayuda a los astrónomos, por ejemplo, para determinar el espectro de la luz procedente de una estrella mucho más rápidamente que con otros métodos.) Pero Tukey fue un pensador de gran alcance. No se contentó con permanecer dentro de la academia. Como él mismo dijo, "La mejor cosa sobre ser un estadista es que puedes jugar en el patio trasero de todos". Por lo tanto, trabajó como investigador para AT & T Bell Laboratorios, se convirtió en un consultor del gobierno, corporaciones y otras organizaciones, y fue un participante destacado en los debates sociales.

Su trabajo gubernamental incluyó el diseño del avión espía U-2. Inspiró (conjuntamente con Lyman Spitzer, Jr.), el Telescopio Espacial Hubble. Esto condujo a la recomendación de aplicar métodos estadísticos para ajustar el 1990 Censo de los EE.UU. con el fin de contar con los residentes urbanos pobres que habían pasado por alto. En 1973, el presidente Nixon le otorgó la Medalla Nacional de Ciencias.

Fuera del gobierno, trabajó para la Corporación Xerox, Merck and Co. y en la cadena de televisión NBC (para la cual diseñó encuestas para predecir y analizar las elecciones). Y él era un participante en el debate público vigoroso. Así, presidió el comité que relacionaba el uso de aerosoles a los daños causados a la capa de ozono. Y allá por la década de 1950, mientras trabajaba para el Consejo Nacional de Investigación, realizó un toque al criticar la investigación de Alfred C. Kinsey 's sobre el comportamiento sexual. El Informe Kinsey había conmocionado a la nación al representar a los hábitos sexuales del país como muy distinto del que se pensaba. Crear una expresión que logra cierta popularidad o pasa a formar parte de la lengua común.

Aunque poca gente lo conoce, Tukey fue también un lingüista aficionado que hizo contribuciones significativas a la lengua de los tiempos modernos. Así, en la década de 1940, Crear el término bit, una abreviatura de "dígito binario", que describe el 0 y 1 que se han convertido en la base de programas de ordenador. En la década de 1950, décadas antes de la fundación de Microsoft, crea el software de palabra, que, predijo, sería al menos tan importante como todo lo que hardware del equipo, a continuación, consistentes en tubos, transistores, alambres, y tal. Por último, desarrollada y nombrada la prueba HSD para determinar con honestidad diferencias significativas entre los pares de medias de las muestras que se analizan en el ANOVA.

TIPOS DE CLASIFICACIÓN DE LAS PRUEBAS DE COMPARACIÓN MÚLTIPLE

Existen diferentes tipos de clasificaciones de las pruebas de comparaciones múltiples lo cual nos ofrece una variedad de dimensiones según las cuales caracterizar a las pruebas (Hochberg y Tamhane, 1987; Toothaker, 1991). Por ejemplo, Toothaker (1991, 1993) propone las siguientes dimensiones:

1) Según el número de comparaciones.

2) según el tipo de contraste (ortogonales frente a no ortogonales).

3) según la manera de comparación (por pares o no).

4) comparaciones a priori o comparaciones a posteriori.

5) según el proceso de cálculo (simples o en un único paso o en varios pasos 'stepwise', estos a su vez se dividen en step-down o step-up, según se proceda desde la mayor diferencia hasta la más pequeña o desde la menor diferencia a la mayor).

6) según el tipo de estadístico y/o la distribución teórica utilizada en su cálculo.

7) según el tipo de tasa de error (existen dos tipos: tasa de error por comparación y tasa de error por familia).

Muchas de las dimensiones anteriores pueden aparecer combinadas según la elección de la prueba que se realice. Se podrían utilizar comparaciones múltiples a priori y una tasa de error por comparación. O se pueden utilizar comparaciones ortogonales y a posteriori con una tasa de error por comparación. Algunas combinaciones son imposibles, tales como todas las comparaciones por pares y ortogonales. Sin embargo, es cierto que unas determinadas combinaciones se suelen utilizar con más frecuencia, como comparaciones ortogonales y a priori con una tasa de error por comparación.

TIPOS DE PRUEBAS DE COMPARACIÓN MÚLTIPLE.

Definición de Prueba de Comparación Múltiple:

Es propósito de todo investigador que al realizar un análisis de varianza de un experimento en particular, realiza la prueba sobre el efecto de los tratamientos en estudio, para ello hace uso de la prueba F el cual indicará si los efectos de todos los tratamientos son iguales o diferentes; En caso de aceptar la hipótesis de que todos los tratamientos no tienen el mismo efecto, entonces es necesario realizar pruebas de comparación de promedios a fin de saber entre que tratamientos hay diferencias, y para esto es necesario realizar pruebas de comparación múltiple como las siguientes:

Diferencia Significativa

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