Interpretar los resultados clave para la Prueba de Mann-Whitney

Complete los siguientes pasos para interpretar una prueba de Mann-Whitney. La salida clave incluye la estimación de punto, el intervalo de confianza y el valor p.

Paso 1: Determinar un intervalo de confianza para la diferencia entre las medianas de dos poblaciones

Primero, considere la diferencia en las medianas de las muestras y luego examine el intervalo de confianza.

La diferencia es una estimación de la diferencia en las medianas de las poblaciones. Puesto que la diferencia se basa en los datos de una muestra y no en toda la población, es improbable que la diferencia en las muestras sea igual a la diferencia en las poblaciones. Para estimar mejor la diferencia en las poblaciones, utilice el intervalo de confianza.

El intervalo de confianza proporciona un rango de valores probables para la diferencia entre las medianas de dos poblaciones. Por ejemplo, un nivel de confianza de 95% indica que si usted toma 100 muestras aleatorias de la población, podría esperar que aproximadamente 95 de las muestras contengan la diferencia de población. El intervalo de confianza ayuda a evaluar la significancia práctica de los resultados. Utilice su conocimiento especializado para determinar si el intervalo de confianza incluye valores que tienen significancia práctica para su situación. Si el intervalo es demasiado amplio para ser útil, considere aumentar el tamaño de la muestra.

Estimación de la diferencia IC para la Confianza Diferencia diferencia lograda -1.85 (-3, -0.9) 95.52%
Resultados clave: Diferencia, IC para la diferencia

En estos resultados, la estimación de la mediana de las poblaciones para la diferencia en el número de meses que la pintura se mantiene en dos autopistas es −1.85. Usted puede estar 95.52% seguro de que la diferencia entre las medianas de las poblaciones está entre −3.0 y −0.9.

Paso 2: Determinar si la diferencia es estadísticamente significativa

Para determinar si la diferencia entre las medianas es estadísticamente significativa, compare el valor p con el nivel de significancia. Por lo general, un nivel de significancia (denotado como α o alfa) de 0.05 funciona adecuadamente. Un nivel de significancia de 0.05 indica un riesgo de 5% de concluir que existe una diferencia cuando no hay una diferencia real.
Valor p ≤ α: La diferencia entre las medianas no es estadísticamente significativa (Rechaza H0)
Si el valor p es menor que o igual al nivel de significancia, la decisión es rechazar la hipótesis nula. Usted puede concluir que la diferencia en las medianas de las poblaciones es estadísticamente significativa. Utilice su conocimiento especializado para determinar si la diferencia es significativa desde el punto de vista práctico. Para obtener más información, vaya a Significancia estadística y práctica.
Valor p > α: La diferencia entre las medianas no es estadísticamente significativa (No puede rechazar H0)
Si el valor p es mayor que el nivel de significancia, la decisión es que no se puede rechazar la hipótesis nula. Usted no tiene suficiente evidencia para concluir que la diferencia entre las medianas de las poblaciones es estadísticamente significativa. Debe asegurarse de que su prueba tenga suficiente potencia para detectar una diferencia que es significativa desde el punto de vista práctico.

Un empate ocurre cuando el mismo valor está en ambas muestras. Si sus datos tienen empates, Minitab muestra un valor p ajustado para empates y un valor p no ajustado. El valor p ajustado por lo general es más exacto que el valor p sin ajustar. Sin embargo, el valor p sin ajustar es el cálculo más conservador, porque siempre es mayor que el valor p ajustado para un determinado par de muestras.

Prueba Hipótesis nula H₀: η₁ - η₂ = 0 Hipótesis alterna H₁: η₁ - η₂ ≠ 0
Método Valor W Valor p No ajustado para empates 76.50 0.002 Ajustado para empates 76.50 0.002
Resultado clave: Valor p

En estos resultados, la hipótesis nula indica que la diferencia en la mediana de tiempo que dos marcas de pintura persisten en una carretera es 0. Puesto que el valor p es 0.002, que es menor que el nivel de significancia de 0.05, la decisión es rechazar la hipótesis nula y concluir que el tiempo que persisten las dos marcas de pintura es diferente.

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