Prueba de Friedman MILTON FRIEDMAN Vanessa Restrepo Viviana Sanchez Luisa Arroyave.

Presentación del tema: "Prueba de Friedman MILTON FRIEDMAN Vanessa Restrepo Viviana Sanchez Luisa Arroyave."— Transcripción de la presentación:

1 Prueba de Friedman MILTON FRIEDMAN Vanessa Restrepo Viviana Sanchez Luisa Arroyave

2 PRUEBAS PARA K VARIABLES RELACIONADAS En ese método se estudian las pruebas no paramétricas más utilizadas para comparar más de dos variables relacionadas. Las pruebas más utilizadas para comparar K variables relacionadas son: La prueba de Friedman. La prueba de Kendall. La prueba de Cochran. Vanessa Restrepo, Viviana Sanchez, Luisa Arroyave

3 Prueba de Friedman En estadística la prueba de Friedman es una prueba no paramétrica desarrollado por el economista Milton Friedman. Esta prueba puede utilizarse en aquellas situaciones en las que se seleccionan n grupos de k elementos de forma que los elementos de cada grupo sean lo más parecidos posible entre sí, el método consiste en ordenar los datos por filas o bloques, reemplazándolos por su respectivo orden. Vanessa Restrepo, Viviana Sanchez, Luisa Arroyave

4 Hipótesis H 0 : No existen diferencias entre los grupos. H a : Existen diferencias entre los grupos. Vanessa Restrepo, Viviana Sanchez, Luisa Arroyave

5 Para resolver el contraste de hipótesis anterior, Friedman propuso un estadístico que se distribuye como una Chi-cuadrado con K - 1 grados de libertad, siendo K el número de variables relacionadas; se calcula mediante la siguiente expresión. Vanessa Restrepo, Viviana Sanchez, Luisa Arroyave

6 Estadístico de Prueba En la expresión anterior: X 2 r = estadístico calculado del análisis de varianza por rangos de Friedman. H = representa el número de elementos o de bloques (numero de hileras) K = el número de variables relacionadas ∑ Rc 2 = es la suma de rangos por columnas al cuadrado. Vanessa Restrepo, Viviana Sanchez, Luisa Arroyave

7 Pasos 1. Hacer una tabla en la que las K variables, es decir, las K medidas estén en las columnas y los n elementos en las filas, de esta manera la tabla tendrá K columnas y n filas. 2. A los valores de cada fila se les asigna un número del 1 a K, según el orden de magnitud de menor a mayor; a este número se le denomina rango. 3. Se suman los respectivos rangos en función de las columnas. 4. Aplicar la fórmula de análisis de varianza de doble entrada por rangos de Friedman. 5. Comparar el valor de X 2 r de Friedman con tablas de valores críticos de Chi-cuadrada de Pearson. Vanessa Restrepo, Viviana Sanchez, Luisa Arroyave

8 EJEMPLO Con objeto de estudiar la diferencia de concentración de un tóxico ( mg/1000) en distintos órganos de peces, se extrae una muestra aleatoria de peces de un río y se estudia en cada uno de ellos la concentración del tóxico ( mg/1000) en cerebro corazón y sangre. El objetivo del estudio es conocer si la concentración del tóxico en los tres órganos es igual o distinta. Los resultados obtenidos son los siguientes: n (H) = 12 peces K = 3 órganos (cerebro, corazón y sangre) Vanessa Restrepo, Viviana Sanchez, Luisa Arroyave

9 Hipótesis H 0 : No existen diferencias significativas en la concentración del tóxico en cerebro corazón y sangre. H a : Existen diferencias significativas en la concentración del toxico en cerebro corazón y sangre. Vanessa Restrepo, Viviana Sanchez, Luisa Arroyave

10 Primer Paso CerebroCorazón Sangre 1649651 10511541 15010046 1457579 1398852 1446470 1399746 9810152 1469955 1539139 1389441 9910546 Vanessa Restrepo, Viviana Sanchez, Luisa Arroyave

11 Segundo Paso Vanessa Restrepo, Viviana Sanchez, Luisa Arroyave CerebroCorazón Sangre 164 (3)96 (2)51(1) 105 (2)115 (3)41 (1) 150 (3)100 (2)46 (1) 145 (3)75 (1)79 (2) 139 (3)88 (2)52 (1) 144 (3)64 (1)70 (2) 139 (3)97 (2)46 (1) 98 (2)101(3)52 (1) 146 (3)99 (2)55 (1) 153 (3)91 (2)39 (1) 138 (3)94 (2)41 (1) 99 (2)105 (3)46 (1)

12 Tercer Paso Las sumas de rangos correspondientes a cada órgano, variable o columna son: R1 = 33 R2 =25 R3 =14 Dividiendo las sumas de rangos anteriores por 12 se obtienen los rangos medios: R1 = 2,75 R2 =2,08 R3 =1,17 Vanessa Restrepo, Viviana Sanchez, Luisa Arroyave

13 Cuarto Paso Vanessa Restrepo, Viviana Sanchez, Luisa Arroyave

14 Quinto Paso Vanessa Restrepo, Viviana Sanchez, Luisa Arroyave

15 Punto critico hallado para una distribución Chi-cuadrado con 2 grados de libertad es: 5.99 Valor hallado aplicando la formula: 15.17 Vanessa Restrepo, Viviana Sanchez, Luisa Arroyave

16 Conclusión Como el valor obtenido es mucho mayor, hay pruebas estadísticas suficientes para rechazar la hipótesis nula y concluir que existen diferencias significativas en la concentración del toxico en cerebro corazón y sangre. Vanessa Restrepo, Viviana Sanchez, Luisa Arroyave

17 La prueba de Friedman con SPSS Vanessa Restrepo, Viviana Sanchez, Luisa Arroyave

18 En el menú análisis seleccione estadística no paramétrica, y en la lista de estas pruebas seleccione K muestras relacionadas, aparece la pantalla siguiente: Vanessa Restrepo, Viviana Sanchez, Luisa Arroyave

19 Una vez introducidos los datos las variables que se quieren contrastar Cerebro, Corazón y Sangre en este caso se pasan a la ventana «Contrastar variables»; Se marca en «Tipo de prueba» Friedman, pulsando Aceptar se obtienen los resultados siguientes: Vanessa Restrepo, Viviana Sanchez, Luisa Arroyave

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21 En la primera tabla se muestran los rangos medios correspondientes a cada variable. En la segunda tabla se muestran el número de casos, el valor del estadístico de contraste, los grados de libertad y la significación estadística, que es aproximada P < 0,001. Las conclusiones son las mismas que se expusieron anteriormente. Vanessa Restrepo, Viviana Sanchez, Luisa Arroyave

22 Ejercicio: La asociación de padres de un centro convoca sucesivamente cuatro reuniones dirigidas a los padres de alumnos de un mismo grupo o clase, en las que se abordaron respectivamente temas relacionados con el apoyo de la familia al estudio (Tema A), el juego y el tiempo libre de los niños (Tema B), la participación de los padres en el centro (Tema C) y la participación de los niños en programas de arte (Tema D). Si contamos los datos de asistencia a cada una de las cuatro reuniones para los padres de alumnos de 6 clases, ¿podemos afirmar que los cuatro temas atrajeron de modo distinto a los convocados? Vanessa Restrepo, Viviana Sanchez, Luisa Arroyave

23 ABCD 1237 1245 2413 1234 3124 3124 TEMAS Vanessa Restrepo, Viviana Sanchez, Luisa Arroyave CLASESCLASES

24 Hipótesis H 0 : No existen diferencias significativas en la atracción generada en los convocados acerca de los cuatro temas. H a : Existen diferencias significativas en la atracción generada en los convocados acerca de los cuatro temas. Vanessa Restrepo, Viviana Sanchez, Luisa Arroyave

25 Solución ABCD 1 (1)2 (2)3 (3)7(4) 1 (1)2 (2)4 (3)5 (4) 2 (2)4 (4)1 (1)3 (3) 1 (1)2 (2)3 (3)4 (4) 3 (3)1 (1)2 (2)4 (4) 3 (3)1 (1)2 (2)4 (4) TEMAS Vanessa Restrepo, Viviana Sanchez, Luisa Arroyave CLASESCLASES

26 Sumamos los rangos de cada columna Rango1 = 11 Rango2 = 12 Rango3 =14 Rango 4= 23 Rangos medios R1= 1.8 R2= 2 R3= 2.3 R4= 3.8 Vanessa Restrepo, Viviana Sanchez, Luisa Arroyave

27 Calculamos la X 2 r de Friedman. Vanessa Restrepo, Viviana Sanchez, Luisa Arroyave

28 Punto critico hallado para una distribución Chi-cuadrado con 3 grados de libertad es: 7.81 Valor hallado aplicando la formula: 9 Vanessa Restrepo, Viviana Sanchez, Luisa Arroyave

29 Conclusión Como el valor obtenido es mayor, hay pruebas estadísticas suficientes para rechazar la hipótesis nula y concluir que los cuatro temas atrajeron de modo distinto a los convocados. Vanessa Restrepo, Viviana Sanchez, Luisa Arroyave

30 GRACIAS…