Prueba Q de Cochran: tutorial en Excel

Este tutorial le mostrará cómo configurar una Prueba Q de Cochran en Excel usando XLSTAT. Esta prueba estadística compara muestas dependientes de datos binarios.

¿No está seguro de si esta es la prueba estadística que está buscando? Consulte por favor esta guía.

Datos para ejecutar una prueba Q de Cochran y objetivo de este tutorial

En este tutorial se explica cómo ejecutar una prueba Q de Cochran. Los datos corresponden a una encuesta donde se ha pedido a varios adolescentes que digan si les gusta el envase de un juego de ordenador (la respuesta es Sí en el conjunto de datos) o no (la respuesta es No en el conjunto de datos). Queremos saber si existe una diferencia significativa entre las opciones de empaquetado o no, y decidir si un envasado parece ser superior al otro o no antes de que el producto vaya a la producción.

Como para cualquier prueba, necesitamos saber cuáles son las hipótesis nula y alternativa. En nuestro caso, la hipótesis nula es que no hay diferencia entre los embalajes. La hipótesis alternativa, que a quienes van a tomar la decisión les gustaría ver confirmada, es que sí hay una diferencia.

Configuración de una prueba Q de Cochran

Una vez activado XLSTAT, seleccione el comando XLSTAT / Pruebas no paramétricas / Prueba Q de Cochran, o bien haga clic en el botón correspondiente del menú Pruebas no paramétricas (véase más abajo).

Una vez que haya hecho clic en el botón, aparece el cuadro de diálogo. Seleccione los datos en la hoja de cálculo de Excel. Los datos están en las columnas B a E.

Activamos la opción Comparaciones múltiples por pares con el fin de identificar qué envases (uno o más) son responsables de rechazar la hipótesis nula en caso de que la rechazamos.

Los cálculos empiezan una vez hagamos clic en el botón OK.

Interpretación de los resultados de una prueba Q de Cochran

Then, the results of the Cochran’s Q test and their interpretation are displayed.

Vemos que la hipótesis nula se rechaza si utilizamos un nivel de significación de 0.05. Como recordatorio, la elección de un nivel de significación de 0.05 es lo mismo que decidir que queremos estar en lo correcto en el 95% de los casos (y equivocarnos en el 5% de los casos) al rechazar H0.

Para los que toman las decisiones, este resultado significa que la elección de un embalaje al azar o usando la preferencia de un gerente no tendría sentido siempre que la muestra de adolescentes haya sido bien elegida. Ahora queremos determinar si uno o más envases son responsables de rechazar H0. Los siguientes resultados nos dan la respuesta:

Vemos que los envases 3 y 1 son diferentes, mientras que los otros dos envases no son estadísticamente diferentes. Sin embargo, dado que el envase que recibió el mayor número de "Sí" es Pack3, esa parece ser la mejor opción.