Aviso
Ahora estás saliendo de support.minitab.com.
Haga clic en Continuar para continuar con:
El tamaño de la muestra (N) es el número total de observaciones en cada grupo.
El tamaño de la muestra afecta el intervalo de confianza y la potencia de la prueba.
Generalmente, una muestra más grande produce un intervalo de confianza más estrecho. Con un tamaño de la muestra más grande, la prueba también tendrá más potencia para detectar una diferencia. Para obtener más información, vaya a ¿Qué es potencia?.
La mediana es el punto medio del conjunto de datos. El valor de este punto medio es el punto en el cual la mitad de las observaciones está por encima del valor y la otra mitad está por debajo del valor. La mediana se determina jerarquizando las observaciones y hallando la observación que ocupe el número [N + 1] / 2 en el orden jerarquizado. Si los datos contienen un número impar de observaciones, la mediana es el valor promedio de las observaciones jerarquizadas en los números N / 2 y [N / 2] + 1.
La mediana de la muestra es una estimación de la mediana de la población de cada grupo. La mediana general es la mediana de todas las observaciones.
Minitab jerarquiza los datos por separado dentro de cada bloque y luego suma los rangos de cada tratamiento. Los valores más altos de los datos reciben rangos más altos.
Una mayor suma de los rangos indica que un tratamiento está asociado con rangos más altos. Minitab utiliza la suma de los rangos para calcular S, el estadístico de prueba para la prueba de Friedman.
Los grados de libertad (GL) son iguales al número de grupos en los datos menos 1. Bajo la hipótesis nula, la distribución de chi-cuadrada se aproxima a la distribución del estadístico de prueba, con los grados de libertad especificados. Minitab utiliza la distribución de chi-cuadrada para estimar el valor p para esta prueba.
El estadístico de chi-cuadrada es el estadístico de prueba para la prueba de Friedman. Bajo la hipótesis nula, la distribución de chi-cuadrada se aproxima a la distribución del estadístico de prueba. La aproximación es razonablemente precisa cuando el número de bloques o el número de tratamientos en el diseño de bloques aleatorizados es mayor que 5.
Minitab utiliza el estadístico de prueba para calcular el valor p, que se usa para tomar una decisión acerca de la significancia estadística de los términos y el modelo. El valor p es una probabilidad que mide la evidencia en contra de la hipótesis nula. Las probabilidades más bajas proporcionan una evidencia más fuerte en contra de la hipótesis nula.
Un estadístico de prueba lo suficientemente alto indica que al menos una diferencia entre las medianas es estadísticamente significativa.
Se puede utilizar el estadístico de prueba para determinar si puede rechazar la hipótesis nula. Sin embargo, por lo general es más práctico y conveniente utilizar el valor p de la prueba para hacer la misma determinación.
El valor p es una probabilidad que mide la evidencia en contra de la hipótesis nula. Las probabilidades más bajas proporcionan una evidencia más fuerte en contra de la hipótesis nula.
Utilice el valor p para determinar si cualquiera de las diferencias entre las medianas es estadísticamente significativa.
Ahora estás saliendo de support.minitab.com.
Haga clic en Continuar para continuar con: