Prueba comparaciones a posteriori

[IreneNicholson]

V0 6

En un diseño multigrupos al azar, si el investigador desea realizar comparaciones a posteriori entre todos los pares de medias, en el caso de cumplimiento de los supuestos del modelo estadístico y para garantizar la mayor potencia y control del error de tipo I, la prueba más adecuada es:

1. El procedimiento de Bonferroni.
2. Prueba HSD de Tukey.
3. Prueba de Dunnet.
4. Prueba de Fisher.

[Leonorp22]

Diría que RC: 2

Balluerka y Vergara (2002) páginas 82-83

V4 2

[hlloret]

V2 5

[Solebo]

Diría que RC: 2
Balluerka y Vergara (2002) páginas 82-83

Gracias!
Mira esta pregunta que puse en un simu del foro y comprueba en el manual, haz el favor... voy pillá de tiempo

Quiero recordar que la HSD de Tukey es "a posteriori"

[Pirturbada14]

V3 3

[Leonorp22]

Diría que RC: 2
Balluerka y Vergara (2002) páginas 82-83

Gracias!
Mira esta pregunta que puse en un simu del foro y comprueba en el manual, haz el favor... voy pillá de tiempo

Quiero recordar que la HSD de Tukey es "a posteriori"

Justo! pongo la justificación:

PRINCIPALES PROCEDIMIENTOS DE COMPARACIONES MÚLTIPLES
Corrección de Bonferroni: Se trata de un procedimiento que permite controlar la tasa de error por experimento cuando las comparaciones múltiples se plantean a priori. También se denomina Desigualdad de Bonferroni o prueba de Dunn y consiste en utilizar como nivel de alfa para cada comparación (αPC), el cociente entre el nivel de alfa que se quiere asumir en el experimento (αPE) y la cantidad de comparaciones que se realizan (c).
Procedimiento de Dunnett. Es la más potente, si se pretende comparar la media de un determinado grupo, frente a las medias de los restantes grupos. Para aplicar correctamente este procedimiento todas las comparaciones que se lleven a cabo han de ser simples, tienen que estar definidas a priori y su número debe ser igual a k - 1.

Procedimiento DHS de Tukey o método de las diferencias honestamente significativas es el más potente para realizar todas las comparaciones posibles entre todos los pares de grupos, siempre y cuando tales comparaciones sean simples. En este caso no es necesario definir a priori los grupos que se desean comparar entre sí. Cuando tenemos J grupos de tratamiento, el número de comparaciones simples que se pueden llevar a cabo es igual a J (J-1)/2. Dado que todas las comparaciones son dos a dos, en el caso de que el diseño sea equilibrado, debemos calcular una sola vez la distancia crítica entre dos pares de medias.

Diseños de Investigación Experimental en psicología, pág 77,81,82,84. Balluerka (2002)

[Solebo]

Leonor, muchas gracias!

Estamos diciendo lo mismo pero refiriéndonos a diferentes páginas Igual con las prisas te interpreté mal la primera vez xDDD

[Morgac]

V1 4

[Solebo]

Hilo impugnación de la pregunta https://www.foropir.es/foropir/viewtopi ... 48#p551748