Comparación de múltiples medias usando ANOVA unidireccional cuando las varianzas son desigualesTengo 3 conjuntos de datos y realicé ANOVA de una vía para ver si las medias entre los grupos son diferentes. El ANOVA para el valor de p es 0,13 y muestra que no hay diferencia significativa entre las medias, pero las cuatro pruebas para la prueba de varianza igual O'Brein, Brown-Forsyhe Levene y Barrlett tienen un valor de p igual o inferior a 0,00723. Esto indica que las varianzas no son iguales. La prueba ANOVA de Welch también tiene un valor p bajo de 0,0123. Dado que las varianzas son desiguales, ¿es la prueba de Welch la prueba adecuada para mostrar que al menos una de las medias del grupo es diferente de los demás, ya que las varianzas son desiguales? Creo que la prueba de Tukey-Kramer hubiera sido la adecuada si las varainace fueran iguales. ¿Existe una prueba de equivalencia si las varianzas son desiguales?
Re: Comparar medias múltiples usando ANOVA unidireccional cuando las varianzas son desigualesAlgunos pensamientos para ti:
En primer lugar, intente evitar el uso de los valores de p como un "acantilado" que indica "importancia", sino más bien como una medida de probabilidad de obtener una estadística de prueba al menos tan grande debido únicamente al azar. Además, ¿qué le dicen sus ojos acerca de las medias de los grupos cuando observa el diagrama de dispersión Ajustar Y por X? Y lo que es más importante, ¿puede la experiencia en el dominio ayudar a informar su decisión final? ¿Cuáles son los riesgos (prácticos, no estadísticos) de tomar una decisión equivocada con respecto a los grupos? Estos deberían ayudar a guiar su decisión final AL menos tanto como el valor p.
Por último, si está obligado y decidido a usar algo que produce valores p o sus hermanos en un modo de comparación múltiple, ¿quizás eche un vistazo a las pruebas de comparación múltiple no paramétricas? Estos se ofrecen como una opción de zona activa del informe de la plataforma Ajustar Y por X en No paramétrico -> Comparaciones múltiples no paramétricas.
