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Título: Relevancia de los tests estadísticos t y F en comparación de medias para muestras independientes
Relevance of statistical test: t y F, to compare means for independent samples
Autores: Montilla, Josefa
Fecha: 2011-03-02
2011-03-02
2011-03-02
Publicador: Universidad de los Andes Venezuela
Fuente:
Tipo: Texto
Tema: t de student
F de Fisher-Snedecor
Prueba paramétrica
Prueba no-paramétrica
Robustez de un estadístico
Núcleo Rafael Rangel (NURR)
Servicios Bibliotecarios de la Universidad de Los Andes (SERBIULA)
Student’s t
Fisher-Snedecor’s F
Parametric test
Non-parametric test
Robustness of a statistic
Academia: Economía
Academia
Artes y Humanidades
Revistas
Descripción: 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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josefam76@cantv.net
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.
Idioma: Español