¿JMP utiliza la corrección de Bonferroni para ANOVA y Krusal-Wallis?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hola, estoy tratando de analizar un conjunto de datos con ANOVA y un conjunto de datos separado con una prueba de Kruskal-Wallis usando JMP. Para mi primer conjunto de datos, utilicé un ANOVA y seguí con HSD All-Pairs de Tukey para comparaciones post-hoc. ¿Son los valores p que el informe de Tukey enumera como valores corregidos significativos? ¿O tengo que aplicar la corrección yo mismo? Además, para una segunda prueba (Kruskal-Wallis), ¿se comparan los valores p con un nivel de significancia ajustado o necesito aplicar mi propia corrección de Bonferroni? ¡Gracias!
Re: ¿JMP utiliza la corrección de Bonferroni para ANOVA y Krusal-Wallis?¡De nada!
Julian
Re: ¿JMP utiliza la corrección de Bonferroni para ANOVA y Krusal-Wallis?Julian,
¡Muchas gracias por la respuesta detallada! Esto es exactamente lo que esperaba aprender. ¡Muy útil!
Re: ¿JMP utiliza la corrección de Bonferroni para ANOVA y Krusal-Wallis?Hola Opnightfall1771,
La prueba Tukey HSD devuelve valores p que se han corregido para la cantidad de comparaciones independientes por pares que son posibles dada la cantidad de niveles de factor, por lo que esos valores p pueden interpretarse directamente y no requieren más correcciones.
La prueba de Kruskal-Wallis que mencionó es la generalización de Wilcoxon (o prueba de Mann-Whitney) a factores con más de 2 niveles, sin embargo, si está realizando pruebas por pares, los análisis son solo pruebas de Wilcoxon. Los resultados de seleccionar (en Ajustar Y por X) No paramétrico > Comparaciones múltiples no paramétricas > Wilcoxon Cada par son no corregido para comparaciones múltiples. Esta es simplemente la versión no paramétrica de la opción "T de Student de cada par". Podría usar las correcciones de Bonferroni con esos valores p, sin embargo, esto rápidamente se volverá demasiado conservador con muchos niveles de factores y sería mejor usar un análisis más eficiente, como Steel-Dwass All Pairs (disponible en Comparaciones múltiples no paramétricas), que es el equivalente no paramétrico del Tukey HSD. Los valores p devueltos en ese análisis son valores p corregidos, al igual que los valores p generados al ejecutar un Tukey HSD.
¡Espero que esto ayude!
Julian
