Comparación entre 3 conjuntos de datos emparejados. (¿prueba t emparejada, ANOVA?)

Question

Medí 30 muestras cada una con 3 dispositivos. Los aparatos son de la misma marca y modelo, pero con unidades diferentes. ¿Cómo puedo comprobar estadísticamente si las mediciones de los dispositivos son iguales o no? Si tuviera dos conjuntos de datos para comparar, una simple prueba t emparejada funcionaría muy bien. He leído que realizar tres pruebas t pareadas (1vs2, 2vs3 y 3vs1) por separado para sacar conclusiones es incorrecto... el error familiar es mayor que el error de las comparaciones individuales. Pero cuando configuro el ANOVA no empareja los datos por muestra, sino que lo agrupa todo en una sola media, y se pierde el efecto de cada dispositivo.

¿Qué prueba debo utilizar?

Answer 1

Las pruebas t son pareadas cuando hay varios grupos que se comparan entre sí. Son pareadas si en cada grupo hay el mismo número de mediciones con puntos de muestreo iguales (dentro de los sujetos). En su caso, son pareadas y por pares, pero los conceptos son diferentes.

Hay Anovas dentro del tema que consideran que los datos están emparejados. No soy un experto en este tema, ya que no puedo utilizarlos en mis experimentos. En general, usted debe saber que Anova + post hoc t-tests a menudo se agrupan por conveniencia, no por razones estadísticas vinculantes. El Anova en sí mismo no puede decir mucho. Sólo si hay diferencias significativas entre algunos de los grupos o no. Si quiere información sobre pares específicos de grupos, mire las pruebas t.

No calcule las diferencias antes de pasar los datos a un ANOVA o estará probando la igualdad de diferencias cuando lo que quiere probar es la igualdad de medidas. (A menos que la documentación de SAS lo diga explícitamente, cosa que no creo).

Para las pruebas post hoc, basta con restar las dos columnas antes de introducir la diferencia como una columna en la prueba t. Además, está realizando pruebas t por pares, lo que significa que también debe controlar la tasa de error por familias con una corrección de Bonferroni o el método de Holm. Estas dos cosas son independientes entre sí y las pruebas t también son independientes del ANOVA. Por lo tanto, si desea utilizar el ANOVA y las pruebas t, es mejor que no utilice las pruebas Tuckeys, ya que perderá potencia. Incluso si vienen con el Anova (que no deberían con un Anova dentro de sujetos), puedes simplemente desecharlos y hacer los tuyos propios.

Answer 2

Un ANOVA unidireccional con una prueba de seguimiento de Tukey sería una forma habitual de proceder. La prueba de Tukey toma el objeto ANOVA y controla la tasa de error familiar.

Si trabaja en R, utilizará la función TukeyHSD para ello.