Estadistica y probabilidad

Pruebas estadísticas

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)

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