GENERALIDADES SOBRE LA TEORÍA ESTADÍSTICA DE ENCUESTAS POR MUESTREO. PARTE II

ISADORE NABI

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MÍNIMOS CUADRADOS PONDERADOS APLICADOS AL ESTUDIO DE LA PRESIÓN SANGUÍNEA DIASTÓLICA SEGÚN LA EDAD EN MUJERES

ISADORE NABI

Asymptotic normality of sample quantiles

Let be i.i.d. random variables with the cumulative distribution function (CDF) . The central limit theorem demonstrates that the sample mean is asymptotically normal (as long as has a finite second moment): where and are the mean and variance of the random variable with CDF . It turns out that for any , the th […]

Asymptotic normality of sample quantiles

SOBRE LA PRUEBA DE KRUSKAL-WALLIS

La prueba de Kruskal-Wallis es el equivalente no paramétrico de un ANOVA (análisis de varianza). Kruskal-Wallis se usa cuando los investigadores comparan tres o más grupos independientes en un resultado continuo, pero se viola la suposición de homogeneidad de varianza entre los grupos en el análisis ANOVA. La prueba de Kruskal-Wallis es resistente a las violaciones de esta suposición estadística. Los investigadores deberán informar las medianas y los rangos intercuartílicos en lugar de las medias y las desviaciones estándar cuando utilicen la prueba de Kruskal-Wallis.
La figura presentada a continuación representa el uso de una prueba de Kruskal-Wallis cuando se viola la homogeneidad de la varianza. Se han cumplido los supuestos estadísticos de independencia de las observaciones y normalidad. Hay tres o más grupos independientes que se comparan entre sujetos. Sin embargo, no se ha cumplido el supuesto estadístico de homogeneidad de la varianza. Se utiliza una prueba de Kruskal-Wallis cuando no se cumple la homogeneidad de la varianza para un ANOVA.

Fuente: https://www.scalestatistics.com/kruskal-wallis-and-homogeneity-of-variance.html