Lo Análisis estadístico Do Corro al comparar las tres cosas el uno al otro

? Un análisis estadístico para comparar tres o más conjuntos de datos depende del tipo de datos recogidos . Cada prueba estadística tiene ciertos supuestos que deben cumplirse para que la prueba funcione adecuadamente. Además, ¿qué aspectos de los datos que se compare afectará la prueba. Por ejemplo, si cada uno de los tres conjuntos de datos tiene dos o más mediciones , se necesita un tipo diferente de la prueba estadística . ANOVA

Una de las pruebas estadísticas más comunes para tres o más conjuntos de datos es el análisis de la varianza , o ANOVA . Para utilizar esta prueba , los datos deben cumplir con ciertos criterios. En primer lugar , los datos deben ser numéricas . Los datos ordinales - como 5 puntos las calificaciones en escala , llamada escalas de Likert - No se dispone de datos numéricos y el ANOVA , no dieron resultados precisos si se utiliza con datos ordinales . En segundo lugar, los datos deben ser una distribución normal en una curva de campana. Si se cumplen estos supuestos , la prueba de ANOVA se puede utilizar para analizar la varianza de una sola variable dependiente a través de tres o más muestras o conjuntos de datos . Recuerde, la variable dependiente es el factor que está midiendo en el estudio.
MANOVA

En los casos en que se cumplan los supuestos de ANOVA , pero que desea medir más de una variable dependiente , se necesita el análisis multivariado de varianza o MANOVA . Las variables dependientes son los factores que usted está midiendo y quieren examinar . La variable o variables independientes afectan a la variable dependiente. Por ejemplo , supongamos que estuviera midiendo los efectos del ejercicio extenuante en la presión arterial , pérdida de peso y la frecuencia cardíaca . La variable independiente es el ejercicio , y las variables dependientes son la presión arterial , pérdida de peso y la frecuencia cardíaca . En esta situación , deberá utilizar MANOVA . Esta prueba estadística es muy complicado de calcular y requerirá el uso de una computadora y un software especial.
No paramétrico Estadística inferencial

Existen muchos tipos de pruebas no paramétricas , pero en general, las estadísticas no paramétricas se utilizan cuando los datos son ordinales y /o no se distribuyen normalmente. Pruebas no paramétricas son la prueba de los signos , chi - cuadrado y la prueba de la mediana . Estas pruebas se emplean a menudo cuando se está analizando datos de la encuesta donde los encuestados tuvieron que evaluar diferentes estados; por ejemplo, una escala de " muy en desacuerdo , en desacuerdo, de acuerdo, muy de acuerdo " calificaría como datos ordinales. Estas pruebas son a menudo fáciles de calcular a mano una hoja de cálculo , aunque ayuda .
: Estadísticas descriptivas

Además de las pruebas de inferencia , también puede utilizar las estadísticas descriptivas simples para proporcionar una vistazo rápido y sencillo a los conjuntos de datos. Usted puede informar los medios , desviaciones estándar y porcentajes para cada uno de los tres conjuntos de datos . Estadística descriptiva ayudan a proveer un vistazo rápido a los datos, pero no pueden utilizarse para sacar conclusiones. Por ejemplo , si uno de los tres conjuntos de datos tiene una variable que es 20 por ciento más alto que los otros dos conjuntos de datos , no se puede decir que la diferencia es " estadísticamente significativa" sin necesidad de utilizar alguna prueba estadística inferencial , como ANOVA, MANOVA o un prueba no paramétrica .