Lectura de Field's Descubrir la estadística con SPSS (3ª edición) Me llamó la atención un fragmento sobre las pruebas post-hoc en el ANOVA. Para los que quieren controlar la tasa de error de tipo I sugiere Bonferroni o Tukey y dice (p. 374):
Bonferroni tiene más poder cuando el número de comparaciones es pequeño, mientras que Tukey es más potente cuando cuando se comprueba un gran número de medias.
¿Dónde debe trazarse la línea entre un número pequeño y uno grande de medios?
Además de los útiles enlace mencionado en los comentarios por @schenectady.
También me gustaría añadir que la corrección de Bonferroni se aplica a una clase más amplia de problemas. Hasta donde yo sé, la HSD de Tukey sólo se aplica a situaciones en las que se quieren examinar todas las posibles comparaciones por pares, mientras que la corrección de Bonferroni puede aplicarse a cualquier conjunto de pruebas de hipótesis.
En particular, la corrección de Bonferroni es útil cuando se tiene un pequeño conjunto de comparaciones planificadas y se desea controlar la tasa de error de tipo I de la familia. También permite realizar comparaciones compuestas. Por ejemplo, tiene un ANOVA de 6 vías y quiere comparar la media de los grupos 1, 2 y 3 con el grupo 4, y quiere comparar el grupo 5 con el 6.
Para ilustrarlo mejor, podría aplicar la corrección de Bonferroni para evaluar la importancia de las correlaciones en una matriz de correlación, o el conjunto de efectos principales y de interacción en un ANOVA. Sin embargo, esta corrección no suele aplicarse, presumiblemente por la razón de que la reducción de la tasa de error de tipo I da lugar a una reducción inaceptable de la potencia.
Sólo tengo curiosidad por saber si tienes una cita para: "Sin embargo, esa corrección no se suele aplicar, presumiblemente por la razón de que la reducción de la tasa de error de tipo I da lugar a una reducción inaceptable de la potencia." ¡Muchas gracias!
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En la parte inferior de la siguiente página web del NIST/Sematech, itl.nist.gov/div898/handbook/prc/section4/prc473.htm,it se recomienda realizar ambas pruebas y tomar el menor de los dos intervalos. He encontrado comentarios similares en Johnson y Wichern sobre la realización de MANOVA.
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@schenectady ¡Buena respuesta! ¿Por qué no la pegas en una respuesta? Por cierto, el enlace está corrupto en tu comentario; el correcto es itl.nist.gov/div898/handbook/prc/section4/prc473.htm .
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Primero un breve punto: La potencia está directamente relacionada con la tasa de error de tipo II, no con la de tipo I. Ahora perdóname pero voy a soltar algunas opiniones. ¿Podría considerarse que lo que está haciendo es "jugar con el sistema", intentando manipularlo para que se clasifiquen más resultados como sig. o no sig.? Estos juicios binarios son mucho menos informativos, y potencialmente mucho más engañosos, que los informes de los tamaños de los efectos reales, en su caso, con respecto a las diferencias de grupo en las medias. Me gusta que la gente utilice p -valores para adornar los resultados más que para estructurarlos. Fin de la editorial: ¡discuta!
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"Al final de la siguiente página web del NIST/Sematech, itl.nist.gov/div898/handbook/prc/section4/prc473.htm Se recomienda realizar ambas pruebas y tomar el menor de los dos intervalos. He encontrado comentarios similares en Johnson y Wichern sobre la realización de MANOVA. - @schenectady 11 abr '11 a las 12:31" Esto se considera minería de datos y no debería hacerse. La elección de tukey vs. Bonferroni debe hacerse antes del análisis.
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La documentación en línea de Minitab parece ofrecer un consejo similar support.minitab.com/es-us/minitab/17/topic-library/