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ANOVA Test de normalidad Test de homoscedasticidad de varianzas.

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Presentación del tema: "ANOVA Test de normalidad Test de homoscedasticidad de varianzas."— Transcripción de la presentación:

1 ANOVA Test de normalidad Test de homoscedasticidad de varianzas

2 Un tema de interés para la salud pública es si los fumadores pasivos presentan un efecto apreciable en la salud pulmonar. White y Froeb estudiaron esta pregunta midiendo función pulmonar en distintos grupos: – No fumadores (NF) – Fumadores pasivos (FP) – Fumadores no inhalantes (NI) – Fumadores ligeros (FL) – Fumadores moderados (FM) – Fumadores fuertes (FF) Una medida para evaluar la función pulmonar es la forced mid-expiratory flow (FEF). White y Froeb estaban interesados en comparar FEF en los seis grupos distintos. Ejemplo del libro Fundamentals of Biostatistics de Bernard Rosner, 6ta edición, cap. 12

3 Datos FEF para individuos fumadores y no fumadores Grupomedia FEFdesv stdr FEFni NF FP NI FL FM FF )Para cada grupo crear datos aleatorios que se distribuyan normalmente con media, desviación estándar y n escritos en la tabla. 2) Crear un set de 100 datos que se distribuyen como una exponencial y llamar a ese grupo Fumadores Genómicos (FG). 3) Con estos datos, hacer una gráfica con boxplots para cada grupo. Qué nos dice esta gráfica con respecto al ANOVA que queremos realizar?

4 Test de normalidad 4) Usen cualquiera de estas dos funciones para probar la normalidad de sus datos (los 7 grupos): – Shapiro- Wilk: shapiro.test() – Kolmogorov-Smirnoff: ks.test() Cuál es la hipótesis nula? Cuál es la alternativa? Qué p-values resultan? Qué concluyen?

5 Test de homoscedasticidad de varianzas 5) Usen cualquiera de estas funciones para probar la igualdad de varianzas: – Con esta hagan una prueba para los 7 grupos, y luego una quitando el FG: bartlett.test() – Con esta pueden hacer pruebas pareadas: var.test() – Con esta, utilicen la función stack que les enseño Leo, para la entrada de datos: fligner.test() Pueden asumir homoscedasticidad de varianzas?

6 ANOVA Apliquen el ANOVA para los 6 grupos originales. Cuáles son su conclusiones? Apliquen el ANOVA para todos los pares posibles de grupos. Qué concluyen?

7 Qué hacer cuando tenemos datos que no se distribuyen como una normal? (Los genómicos no son normales…) Usar pruebas NO-PARAMETRICAS!!!! …No se lo pierdan en nuestra próxima clase!


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