Equivalencia de desviaciones estándar con diferentes tamaños de muestraUn cliente busca comprender las pruebas de equivalencia para la desviación estándar. La documentación de ayuda es un poco confusa sobre las pruebas de equivalencia para la desviación estándar y no incluye ningún ejemplo (solo para la equivalencia de medias).
¿Alguien tiene un buen ejemplo de esto?
Además, ¿cómo afecta el tamaño de la muestra a esta prueba? Los tamaños de muestra son bastante diferentes, sin saber qué significa "bastante" específicamente.
Y, para continuar con los tamaños de muestra, ¿cómo entran en juego los tamaños de muestra desiguales en, por ejemplo, la prueba de varianza desigual, la prueba de Welch para medias con varianza desigual, la prueba de Games-Howell (que se encuentra a través del complemento para una comparación de más de 2 medias con varianzas desiguales) y la prueba de equivalencia de medias?
Re: Equivalencia de desviaciones estándar con diferentes tamaños de muestraEl tamaño de la muestra podría afectar la varianza del conjunto de datos en general; sin embargo, no es necesario tener el mismo tamaño de muestra para probar la equivalencia de varianzas entre grupos. Diferentes tamaños de muestra resultarán en un ANOVA no balanceado. Si los tamaños de muestra entre los grupos son bastante diferentes, es muy probable que la prueba de varianzas desiguales sea significativa. En este caso, se recomienda utilizar el ANOVA de Welch.
El ANOVA regular asume varianzas iguales y utiliza la desviación estándar combinada para la prueba F. El ANOVA de Welch no asume varianzas iguales; utiliza la varianza individual de cada grupo para realizar la prueba F.
Re: Equivalencia de desviaciones estándar con diferentes tamaños de muestraGracias, Rashmi, por tu respuesta.
Dado que la prueba de Welch no requiere tamaños de muestra iguales, supongo que ocurre lo mismo con la prueba de Games-Howell, que entiendo que es una prueba de comparación de pares de Tukey Kramer corregida por Welch, ¿correcto?
Con el supuesto de varianza desigual y tamaño de muestra desigual, esta prueba de Games-Howell parece ser una herramienta muy práctica y relevante para comparar medias. ¿Por qué no está predeterminada en JMP? ¿Alguien lo sabe?
Además, ¿alguien tiene un buen ejemplo de cómo hacer e interpretar la prueba de equivalencia para la desviación estándar (no para la media)?
Re: Equivalencia de desviaciones estándar con diferentes tamaños de muestraLa prueba de Games-Howell es una prueba no paramétrica equivalente a la de Tukey Kramer. Funciona bien cuando las varianzas son desiguales. La prueba de Kruskal-Wallis es un equivalente no paramétrico al ANOVA. Son buenas opciones para varianzas desiguales. Sin embargo, las pruebas no paramétricas suelen requerir que todos los grupos tengan tamaños muestrales grandes.
Encontré este ejemplo para interpretar la prueba de equivalencia para varianzas (la prueba es para varianza en lugar de desviación estándar).
Ejemplo de la opción de varianzas desiguales
Re: Equivalencia de desviaciones estándar con diferentes tamaños de muestraUtilizo la tabla de datos "Fases del Proceso" del Training Starter (JMP 17 > JMP > Mejoras de Equivalencia). Los scripts guardados en la tabla de datos parecen tener sentido al mostrarse en orden.
Re: Equivalencia de desviaciones estándar con diferentes tamaños de muestraOlvidé consultar el tutorial de capacitación. Sería genial tener un ejemplo en la documentación de JMP para los clientes.
