prueba no paramétricaHola a todos,
Actualmente estoy trabajando en un artículo científico donde investigo la influencia del origen geográfico en la composición de ácidos grasos del aceite de oliva. En concreto, he recogido 9 muestras de cada uno de 4 orígenes geográficos diferentes. Mi objetivo es determinar si existen diferencias significativas en la composición de ácidos grasos entre estos 4 orígenes.
En mi investigación anterior, a menudo utilicé ANOVA seguido de la prueba de Tukey (HSD) para evaluar las diferencias entre grupos. Sin embargo, en mi estudio actual, me encuentro con situaciones en las que mis datos no cumplen los supuestos de normalidad y homogeneidad de la varianza.
Para abordar este problema, he estado considerando pruebas no paramétricas. He encontrado sugerencias para usar la prueba de Kruskal-Wallis, pero no estoy seguro de qué prueba post hoc usar junto con ella.
¿Alguien podría proporcionar orientación?
Análisis y modelado de datos básicosExploración y visualización de datosRe: prueba no paramétricaHola ELH,
En mi empresa utilizamos a menudo las pruebas de Kruskal-Wallis y (de Mood) de la mediana para comparar la tendencia central de los grupos y utilizamos la prueba de Levene para comparar la variación entre grupos para datos no paramétricos.
> No paramétricos > Pruebas de Wilcoxon / Kruskal-Wallis
> No paramétrico > Comparaciones múltiples no paramétricas > Wilcoxon cada par
> No paramétrico > Prueba de mediana
El Prueba de Kruskal-Wallis compara el rango promedio de cada población.
En presencia de valores atípicos, la clasificación promedio de una población puede estar sesgada significativamente, lo que resulta en un error de decisión.
El Prueba de mediana del estado de ánimo compara el número de puntos de datos que están por encima o por debajo de la mediana de cada población.
Por lo tanto, esta prueba es más robusta frente a la presencia de valores atípicos.
Espero que esto ayude.Suena delicioso el estudio!!
Re: prueba no paramétricaGracias 
Re: prueba no paramétricaGracias señor por responder, me alegraste el día
