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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.
El rango de medias es el promedio de los rangos de todas las observaciones de cada muestra. Minitab utiliza el rango de medias para calcular el valor h, que es el estadístico de prueba para la prueba de Kruskal-Wallis.
Para calcular el rango de medias, Minitab jerarquiza las muestras combinadas. Minitab asigna a la observación más pequeña un rango de 1, a la segunda observación más pequeña un rango de 2, y así sucesivamente. Si hay dos o más observaciones iguales, Minitab asigna el rango promedio a cada una de ellas. Minitab calcula el rango de medias para cada muestra.
Cuando el rango de medias de un grupo es mayor que el rango promedio general, los valores de las observaciones de ese grupo tienden a ser mayores que los de los otros grupos.
El valor z indica cómo se compara el rango promedio de cada grupo con el rango promedio de todas las observaciones.
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.
H es el estadístico de prueba para la prueba de Kruskal-Wallis. Bajo la hipótesis nula, la distribución de chi-cuadrada se aproxima a la distribución de H. La aproximación es razonablemente precisa cuando ningún grupo tiene menos de cinco observaciones.
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.
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