¿Qué es la comparación por pares post hoc?
¿Qué es la comparación por pares post hoc?

Video: ¿Qué es la comparación por pares post hoc?

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Video: 24. Análisis de la varianza y pruebas Post Hoc | DATOS 2.0 MINI 2024, Mayo
Anonim

ANOVA unidireccional Post hoc Pruebas Una vez que haya determinado que existen diferencias entre los medios, post hoc pruebas de rango y por parejas múltiple comparaciones puede determinar qué medios difieren. Utiliza pruebas t para realizar todos comparaciones por pares entre medias de grupo. No se realiza ningún ajuste a la tasa de error para múltiples comparaciones.

Por lo tanto, ¿qué es la comparación post hoc?

Correo - hoc (Latín, que significa "después de esto") significa analizar los resultados de sus datos experimentales. A menudo se basan en una tasa de error familiar; la probabilidad de al menos un error de Tipo I en un conjunto (familia) de comparaciones . Los más comunes correo - hoc Las pruebas son: Procedimiento de Bonferroni. Nueva prueba de rango múltiple de Duncan (MRT)

Posteriormente, la pregunta es, ¿qué es una comparación por pares en Anova? Mientras que un ómnibus unidireccional ANOVA evalúa si existe una diferencia significativa entre los grupos, comparaciones por pares se puede utilizar para determinar qué diferencias de grupo son estadísticamente significativas.

Además de esto, ¿qué le dice una prueba post hoc?

Porque las pruebas post hoc son corren para confirmar dónde se produjeron las diferencias entre los grupos, deberían solo se ejecutará cuando usted han mostrado una diferencia estadísticamente significativa general en las medias del grupo (es decir, un resultado ANOVA unidireccional estadísticamente significativo).

¿Bonferroni es una prueba post hoc?

05, pero no necesariamente), y K es el número de comparaciones (estadísticas pruebas ). los Bonferroni es probablemente el más utilizado prueba post hoc , porque es muy flexible, muy simple de calcular y se puede utilizar con cualquier tipo de estadística prueba (por ejemplo, correlaciones) -no solo pruebas post hoc con ANOVA.

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