¿Cómo interpretar la prueba de Bonferroni?

El Test de Bonferroni se basa en la creación de un umbral por encima del cual la diferencia entre las dos medias será significativa y por debajo del cual esa diferencia no lo será de estadísticamente significativa.

¿Cuándo se considera significativa una diferencia de medias?

Si el valor de la diferencia de medias supera ese valor de rango crítico entonces se rechaza la hipótesis nula. Es decir, la diferencia entre el par de medias es estadísticamente significativa (pdiferencia iguala o supera al valor de rango crítico que ofrece la prueba DHS de Tukey.

¿Cómo se interpreta el test de Tukey?

Usando el método de Tukey, usted especifica que todo el conjunto de comparaciones debe tener una tasa de error por familia de 0.05 (equivalente a un nivel de confianza simultáneo de 95\%). Minitab calcula que los 10 niveles de confianza individuales deben ser de 99.35\% para obtener el nivel de confianza conjunto de 95\%.

¿Qué es intervalos de confianza para diferencia entre medias?

Un intervalo de confianza nos va a permitir calcular dos valores alrededor de una media muestral (uno superior y otro inferior). Estos valores van a acotar un rango dentro del cual, con una determinada probabilidad, se va a localizar el parámetro poblacional. Y sobre dicha muestra, calcular la media.

¿Qué es el valor de P?

El valor de p es un valor de probabilidad, por lo que oscila entre 0 y 1. Así, se suele decir que valores altos de p NO RECHAZAN la hipótesis nula o, dicho de forma correcta, no permiten rechazar la H 0. De igual manera, valores bajos de p rechazan la H 0.

¿Cómo calcular el valor-p a mano?

Es posible calcular el valor-p a mano pero se tendría que disponer de tablas de distribuciones muy precisas, es decir, con muchos decimales porque el valor-p tiende a ser pequeño.

¿Cómo se calculan los valores p?

En primer lugar, los valores p se calculan con base en los supuestos de que la hipótesis nula es verdadera para la población y que la diferencia en la muestra se debe completamente a la probabilidad aleatoria.

¿Cuál es la diferencia entre el P-valor y la hipótesis nula?

Mientras más pequeño sea el p-valor, más fuerte será la evidencia de la muestra para rechazar H 0. Mientas más pequeño sea el p-valor, menos vamos a creer en la hipótesis nula y la terminaremos rechazando.