| Tipo de Datos | ||||
| Objetivo | Numéricos (gaussiana) |
Ordinal o numérica (no gaussiana) |
Numéricos (Outliers) |
Nominal binaria (2 resutados posibles) |
|---|---|---|---|---|
| Comparar dos grupos independientes | Prueba t para dos muestras independientes t.test(y~g) | Prueba de Mann-Whitney wilcox.test(y~g) | Prueba de Yuen para muestras independientes yuen(y~g) | Prueba de Fisher o Chi-cuadrado (para muestras grandes) fisher.test(M) chisq.test(M) |
| Comparar dos grupos relacionados | Prueba t para dos muestras relacionadas t.test(y~g, paired=T) | Prueba de Wilcox para muestras relacionadas wilcox.test(y~g, paired=T) | Prueba de Yuen para muestras relacionadas yuend(y1,y2) | Prueba de McNermar mcnemar.test(M) |
| Comparar tres o mas grupos independientes | ANOVA de una vía para muestras independientes aov(y~g) pairwise.t.test(y~g) | Prueba de Kruskall-Wallis kruskal.test(y~g) kruskalmc(y~g) | ANOVA robusto de una vía para muestras independientes t1way(y~g) lincon(y~g) | Prueba de Chi-cuadrado chisq.test(M) fisher.multcomp(M) |
| Comparar tres o mas grupos relacionados | ANOVA de una vía para muestras relacionadas ezANOVA(dv, wid, within) pairwise.t.test(y,x) | Prueba de Friedman friedman.test(y~g | id) pairwise.wilcox.test(y, g) | ANOVA robusto de una vía para muestras relacionadas rmanova(y, g, block) rmmcp(y, g, block) | Prueba Q de Cochrane mantelhaen.test(M) |
| Asociar dos variables | Correlación de Pearson cor.test(x, y) | Correlación de Spearman o Kendall cor.test(x, y, method=”spearman”) | Correlación robusta pbcor(x, y) | Coeficiente V de Cramer assocstats(M) |