Afectación de las pruebas de comparación de medias ante alteraciones de la homocedasticidad
En este trabajo, cuyo objetivo fue estimar la TIEP (Error de Tipo I) y la Potencia que generan los tests de comparación de medias cuando existe alteraciones de la homocedasticidad en distintos tamaños muestrales, se creó un algoritmo que permita estimar la TIEP y la Potencia de las pruebas paramétri...
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| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | bachelorThesis |
| Lenguaje: | spa |
| Publicado: |
2023
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/21719 |
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Agregar Etiqueta | Sumario: | En este trabajo, cuyo objetivo fue estimar la TIEP (Error de Tipo I) y la Potencia que generan los tests de comparación de medias cuando existe alteraciones de la homocedasticidad en distintos tamaños muestrales, se creó un algoritmo que permita estimar la TIEP y la Potencia de las pruebas paramétricas ( t- Student, t-Welch, ANOVA de un solo factor, ANOVA de Welch) la cual se basa en la simulación de Montecarlo, las muestras se establecieron de acuerdo a nuestro interés de investigación como fueron las muestras balanceadas, desbalanceadas ascendentes (muestras pequeñas que corresponden a las varianzas pequeñas y a las muestras grandes las varianzas grandes) y desbalanceadas descendentes (muestras pequeñas que corresponden a las varianzas grandes y a las muestras grandes las varianzas pequeñas) 2, 3 y 5 medias, para llegar a nuestro objetivo principal se realizaron diferentes contaminaciones establecidas para la razón de varianzas, dando como resultado que cuando existe homocedasticidad las pruebas paramétricas t-Student, la t-Welch y la prueba ANOVA de un solo factor, son más eficientes en todas las muestras respectivamente, aunque la Potencia es relativamente menor, especialmente en tamaños muestrales pequeños, ya sean balanceadas o desbalanceadas a excepción de la prueba ANOVA de Welch, que no es eficiente en todas la muestras y cuando se presentan alteraciones de la homocedasticidad las pruebas paramétricas t-Student y ANOVA de un solo factor, son test muy sensible (o no robustos) ante desviaciones de la homocedasticidad y su Potencia es relativamente menor, especialmente en tamaños muestrales pequeños, ya sean balanceadas o desbalanceadas y en cuanto a t- Welch y ANOVA de Welch, son eficientes en la mayoría de casos en muestras balanceadas medianamente grandes y grandes. |
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