Depende de tus datos, pero una prueba que he visto ha sido la de ji cuadrado (chi-squared). El libro de 2013 de Crawley (puedes descargarlo aquí: github.com/Damian-VA/Tutoriales-R/tree/main/Crawley%20(2013)%20book%20%2B%20databases), en la página 365 habla de esta prueba (capítulo 8.8 Chi-squared contingency tables). No menciona explícitametne que se utiliza cuando las varianzas no son iguales, pero sí menciona que se utiliza con frecuencias ("count data"), tales como número de animales, número de ramas, número de días fríos, número de compañías en quiebra, número de fallecidos, etc. Al manejar este tipo de datos, usualmente nos topamos con muchos ceros, y la presencia de muchos ceros usualmente lleva a tener varianzas no iguales (heterocedasticidad).
@@DamianVillasenor no esperaba una respuesta tan rápida!! Muchas gracias, ahora lo leo para poder comparar, porque he visto que en R aplican el comando de var.eq=false en t. Test y con eso corren no más
Gracias,no sabes la super ayudada que me acabas de da, explicas muy claro y bonito. Sigue así porfi.
Gracias!!! Bien explicado 👍🏼👍🏼👍🏼👍🏼
Muchas gracias
Bastante bien explicado
Me queda la pregunta, qué hacer cuando hay varianzas no iguales, qué test se debería usar?
Saludos
Depende de tus datos, pero una prueba que he visto ha sido la de ji cuadrado (chi-squared). El libro de 2013 de Crawley (puedes descargarlo aquí: github.com/Damian-VA/Tutoriales-R/tree/main/Crawley%20(2013)%20book%20%2B%20databases), en la página 365 habla de esta prueba (capítulo 8.8 Chi-squared contingency tables). No menciona explícitametne que se utiliza cuando las varianzas no son iguales, pero sí menciona que se utiliza con frecuencias ("count data"), tales como número de animales, número de ramas, número de días fríos, número de compañías en quiebra, número de fallecidos, etc. Al manejar este tipo de datos, usualmente nos topamos con muchos ceros, y la presencia de muchos ceros usualmente lleva a tener varianzas no iguales (heterocedasticidad).
@@DamianVillasenor no esperaba una respuesta tan rápida!! Muchas gracias, ahora lo leo para poder comparar, porque he visto que en R aplican el comando de var.eq=false en t. Test y con eso corren no más