¿Qué es el valor p ajustado en las comparaciones múltiples?

Utilizado para las comparaciones múltiples en el ANOVA, el valor p ajustado indica cuáles comparaciones entre los niveles de los factores dentro de una familia de comparaciones (pruebas de hipótesis) son significativamente diferentes. Si el valor p ajustado es menor que el nivel de significancia (alfa), usted rechaza la hipótesis nula. El ajuste limita la tasa de error por familia al nivel de significancia que usted elija. Si usted utiliza un valor p regular para las comparaciones múltiples, la tasa de error por familia aumenta con cada comparación adicional. El valor p ajustado también representa la menor tasa de error por familia a la cual se rechazará una hipótesis nula en particular.

Es importante considerar la tasa de error por familia al realizar comparaciones múltiples, porque las probabilidades de cometer un error de tipo I para una serie de comparaciones son mayores que la tasa de error para cualquier comparación individual.

Ejemplo de valores p ajustados

Supongamos que usted compara la dureza de 4 mezclas de pintura diferentes. Usted analiza los datos y obtiene la siguiente salida:

Tukey Simultaneous Tests for Differences of Means
Difference of Levels
Difference of Means
SE of Difference
95% CI
T-Value
Adjusted P-Value
Blend 2-Blend 1
Blend 3-Blend 1
Blend 4-Blend 1
Blend 3-Blend 2
Blend 4-Blend 2
Blend 4-Blend 3
Individual confidence level = 98.89%

Usted elige un nivel de significancia (alfa) de 0.05, el cual, en combinación con el valor p ajustado, limita la tasa de error por familia a 0.05. En este nivel, las diferencias entre las mezclas 4 y 2 son significativas. Si usted reduce la tasa de error por familia a 0.01, las diferencias entre las mezclas 4 y 2 siguen siendo significativas.

Al utilizar este sitio, usted acepta el uso de cookies para efectos de análisis y contenido personalizado.  Leer nuestra política